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公开(公告)号：CN116109987B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310362377.0
申请日：2023-04-07
Applicant: 中铁电气化局集团有限公司
Inventor： 李曌宇 , 赵广智 , 宋东海 , 马进军 , 张斌 , 赖一雄 , 粱景昆 , 胡记绪 , 刘亚光 , 焦伟峰 , 闫亚楠 , 高峰 , 饶洪伟 , 刘建丁 , 缪弼东 , 齐佳风 , 刘浩 , 李超 , 夏志远 , 郄燚明 , 胡佳宾
IPC: G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的接触网悬挂部件故障检测方法和装置，所述方法包括：根据设置在列车上的动态视觉感受器和相机，同时对列车上方进行预设时间段的拍摄，获得至少两个运动图像帧以及多个动态视觉图像；在运动图像帧中，确定接触网悬挂部件所在的第一区域；根据第一区域，筛选动态视觉图像，获得目标动态视觉图像；将目标动态视觉图像和运动图像帧输入分类网络模型，获得接触网悬挂部件的类型；根据接触网悬挂部件的类型和运动图像帧，确定接触网悬挂部件的故障检测结果。根据本发明，还可利用目标动态视觉图像增强分类网络模型的特征，提升识别和分类的准确性，从而在高速运行的列车上识别接触网悬挂部件的类型，提升故障检测准确性。
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公开(公告)号：CN114187295B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210139752.0
申请日：2022-02-16
Applicant: 中铁电气化局集团有限公司 , 中铁电气化勘测设计研究院有限公司
Inventor： 缪弼东 , 齐佳风 , 朱海燕 , 宋东海 , 李曌宇 , 霍文婷 , 刘浩 , 夏志远 , 郄燚明 , 胡佳宾 , 马进军 , 高峰 , 黎锋 , 张斌 , 饶洪伟 , 刘建丁 , 侯瑞 , 李超 , 胡记绪 , 张峰 , 刘亚光 , 焦伟峰 , 闫亚楠
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的绝缘子缺陷检测方法，包括：将绝缘子图片转化为多个信号值，将绝缘子轴向方向作为图片的行方向，将与行方向垂直的方向作为列方向，图片的行方向为信号时间方向，图片列方向的灰度值为信号强度值；设置辨识模型；将信号值输入辨识模型，由辨识模型输出辨识结果。本发明公开的基于机器学习的绝缘子缺陷检测方法，辨识率高，尤其针对绝缘子破损、闪络、裂纹以及绝缘子污染，辨识效果更佳。
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公开(公告)号：CN114187295A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202210139752.0
申请日：2022-02-16
Applicant: 中铁电气化局集团有限公司 , 中铁电气化勘测设计研究院有限公司
Inventor： 缪弼东 , 齐佳风 , 朱海燕 , 宋东海 , 李曌宇 , 霍文婷 , 刘浩 , 夏志远 , 郄燚明 , 胡佳宾 , 马进军 , 高峰 , 黎锋 , 张斌 , 饶洪伟 , 刘建丁 , 侯瑞 , 李超 , 胡记绪 , 张峰 , 刘亚光 , 焦伟峰 , 闫亚楠
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的绝缘子缺陷检测方法，包括：将绝缘子图片转化为多个信号值，将绝缘子轴向方向作为图片的行方向，将与行方向垂直的方向作为列方向，图片的行方向为信号时间方向，图片列方向的灰度值为信号强度值；设置辨识模型；将信号值输入辨识模型，由辨识模型输出辨识结果。本发明公开的基于机器学习的绝缘子缺陷检测方法，辨识率高，尤其针对绝缘子破损、闪络、裂纹以及绝缘子污染，辨识效果更佳。
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公开(公告)号：CN118397381B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410864513.0
申请日：2024-07-01
Applicant: 中铁电气化局集团有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/46
Abstract: 本申请提供一种接触网承力索损伤检测数据分析方法，属于接触网设备状态性能检测技术领域。获取接触网检测数据后，筛选出承力索的检测数据并进行标注与数据存储；使用Retinex增强算法对所述承力索检测数据进行图像增强；对所述图像增强检测数据选择性进行数据扩充；使用yolov5模型进行特征提取和鉴别；所述模型中添加改进的CBAM注意力机制模块；设定损失函数降低异常图像比例；在获得损伤检测分析结果后，进一步将事故高发时间段信息和事故高发地区信息进行统计分析。本申请提出的分析方法，显著提高了所述承力索损伤的检测精度，提供了一个高效、可靠且具备前瞻性的解决方案，充分满足了现代化铁路运营的安全需求。
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公开(公告)号：CN116168028A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310450373.8
申请日：2023-04-25
Applicant: 中铁电气化局集团有限公司
Inventor： 李曌宇 , 齐佳风 , 朱海燕 , 饶洪伟 , 周启斌 , 曲云飞 , 许刚 , 陈晓 , 高峰 , 张玉平 , 张斌 , 黄永辉 , 崔超 , 王瑞 , 闫亚楠 , 焦伟峰 , 刘亚光
Abstract: 本发明涉及边缘检测领域，具体涉及低可见度下基于边缘滤波的高铁原始图像处理方法和系统；包括以下步骤：S1摄像设备进行数据采集、S2基于边缘像素点是否围合识别目标部件、S3零件位置检测、S4报警；本发明以参考像素点为基准，采用极坐标的方式，计算基于参考像素点的梯度方向和梯度距离即极轴长度的极小值，从而计算出以参考像素点为基准的图像中的零件边缘，极大的提高了计算精度，特别是当零件边缘被遮盖时，可以通过远离零件边缘的像素参考点作为基准，特别是可以有多个参考像素点作为重复基准来计算零件边缘，提高了在低可见度条件下的边缘检测能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114266770A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202210195215.8
申请日：2022-03-02
Applicant: 中铁电气化局集团有限公司 , 中国铁路上海局集团有限公司杭州供电段
Inventor： 李曌宇 , 马时达 , 缪弼东 , 宋东海 , 陈军 , 张焜森 , 齐佳风 , 钟建伟 , 朱海燕 , 闫锐毅 , 缪智勇 , 张蔚 , 汤少杰 , 王晨 , 马进军 , 高峰 , 陆登山 , 张斌 , 张峰 , 刘亚光 , 饶洪伟 , 刘建丁 , 侯瑞 , 李超
Abstract: 本发明公开了一种通过神经网络学习方法检测高铁接触网吊弦缺陷的方法、系统及电子设备。本发明的方法包括：步骤S101、获取待检测图像，待检测图像中含有吊弦；步骤S102、将待检测图像输入到目标识别模型中，筛选出吊弦上带有凸起的图像；步骤S103、根据带有凸起的图像，获取与凸起突变点预设距离内正常吊弦的切线斜率，并将该正常吊弦的切线斜率输入到神经网络模型中，获得凸起突变点处理想的吊弦的切线斜率；步骤S104、根据凸起突变点处理想的吊弦的切线斜率判断凸起是毛刺还是硬弯。本发明能够通过利用凸起突变点处吊弦的切线斜率就能够检测出凸起是硬弯还是毛刺，兼顾了检测效率和检测准确度，硬弯和毛刺的检测精度能够达到99%以上。
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公开(公告)号：CN118397381A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410864513.0
申请日：2024-07-01
Applicant: 中铁电气化局集团有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/46
Abstract: 本申请提供一种接触网承力索损伤检测数据分析方法，属于接触网设备状态性能检测技术领域。获取接触网检测数据后，筛选出承力索的检测数据并进行标注与数据存储；使用Retinex增强算法对所述承力索检测数据进行图像增强；对所述图像增强检测数据选择性进行数据扩充；使用yolov5模型进行特征提取和鉴别；所述模型中添加改进的CBAM注意力机制模块；设定损失函数降低异常图像比例；在获得损伤检测分析结果后，进一步将事故高发时间段信息和事故高发地区信息进行统计分析。本申请提出的分析方法，显著提高了所述承力索损伤的检测精度，提供了一个高效、可靠且具备前瞻性的解决方案，充分满足了现代化铁路运营的安全需求。
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公开(公告)号：CN114266770B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210195215.8
申请日：2022-03-02
Applicant: 中铁电气化局集团有限公司 , 中国铁路上海局集团有限公司杭州供电段
Inventor： 李曌宇 , 马时达 , 缪弼东 , 宋东海 , 陈军 , 张焜森 , 齐佳风 , 钟建伟 , 朱海燕 , 闫锐毅 , 缪智勇 , 张蔚 , 汤少杰 , 王晨 , 马进军 , 高峰 , 陆登山 , 张斌 , 张峰 , 刘亚光 , 饶洪伟 , 刘建丁 , 侯瑞 , 李超
Abstract: 本发明公开了一种通过神经网络学习方法检测高铁接触网吊弦缺陷的方法、系统及电子设备。本发明的方法包括：步骤S101、获取待检测图像，待检测图像中含有吊弦；步骤S102、将待检测图像输入到目标识别模型中，筛选出吊弦上带有凸起的图像；步骤S103、根据带有凸起的图像，获取与凸起突变点预设距离内正常吊弦的切线斜率，并将该正常吊弦的切线斜率输入到神经网络模型中，获得凸起突变点处理想的吊弦的切线斜率；步骤S104、根据凸起突变点处理想的吊弦的切线斜率判断凸起是毛刺还是硬弯。本发明能够通过利用凸起突变点处吊弦的切线斜率就能够检测出凸起是硬弯还是毛刺，兼顾了检测效率和检测准确度，硬弯和毛刺的检测精度能够达到99%以上。
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公开(公告)号：CN116168028B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310450373.8
申请日：2023-04-25
Applicant: 中铁电气化局集团有限公司
Inventor： 李曌宇 , 齐佳风 , 朱海燕 , 饶洪伟 , 周启斌 , 曲云飞 , 许刚 , 陈晓 , 高峰 , 张玉平 , 张斌 , 黄永辉 , 崔超 , 王瑞 , 闫亚楠 , 焦伟峰 , 刘亚光
Abstract: 本发明涉及边缘检测领域，具体涉及低可见度下基于边缘滤波的高铁原始图像处理方法和系统；包括以下步骤：S1摄像设备进行数据采集、S2基于边缘像素点是否围合识别目标部件、S3零件位置检测、S4报警；本发明以参考像素点为基准，采用极坐标的方式，计算基于参考像素点的梯度方向和梯度距离即极轴长度的极小值，从而计算出以参考像素点为基准的图像中的零件边缘，极大的提高了计算精度，特别是当零件边缘被遮盖时，可以通过远离零件边缘的像素参考点作为基准，特别是可以有多个参考像素点作为重复基准来计算零件边缘，提高了在低可见度条件下的边缘检测能力。
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公开(公告)号：CN116109987A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310362377.0
申请日：2023-04-07
Applicant: 中铁电气化局集团有限公司
Inventor： 李曌宇 , 赵广智 , 宋东海 , 马进军 , 张斌 , 赖一雄 , 粱景昆 , 胡记绪 , 刘亚光 , 焦伟峰 , 闫亚楠 , 高峰 , 饶洪伟 , 刘建丁 , 缪弼东 , 齐佳风 , 刘浩 , 李超 , 夏志远 , 郄燚明 , 胡佳宾
IPC: G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的接触网悬挂部件故障检测方法和装置，所述方法包括：根据设置在列车上的动态视觉感受器和相机，同时对列车上方进行预设时间段的拍摄，获得至少两个运动图像帧以及多个动态视觉图像；在运动图像帧中，确定接触网悬挂部件所在的第一区域；根据第一区域，筛选动态视觉图像，获得目标动态视觉图像；将目标动态视觉图像和运动图像帧输入分类网络模型，获得接触网悬挂部件的类型；根据接触网悬挂部件的类型和运动图像帧，确定接触网悬挂部件的故障检测结果。根据本发明，还可利用目标动态视觉图像增强分类网络模型的特征，提升识别和分类的准确性，从而在高速运行的列车上识别接触网悬挂部件的类型，提升故障检测准确性。
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