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公开(公告)号：CN106960285A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710214443.4
申请日：2017-04-01
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种地铁列车运行服务质量检测装置及方法，装置包括检测单元，惯性测量模块，检测单元用于采集车体运行姿态参数、车厢内噪声、温度、湿度、空气质量和手机信号强度；检测主机与检测单元通信连接，用于获取检测单元采集的数据；处理单元与检测主机通信连接，用于接收并存储检测主机传送的数据，并根据数据计算检测装置所在地铁线路的位置参数、对地铁列车运行服务质量进行单项指标和综合指标的评定、进行数据对比分析、数据趋势分析、按空间位置分析、与线路设备关联分析以及地铁线路轨道病害分析。本发明提高了地铁列车运行服务质量分析评价的空间定位精度和分析结果的客观性，为地铁列车服务质量管理和监管提供更便捷的技术手段。
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公开(公告)号：CN107067129A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201611136264.5
申请日：2016-12-12
Inventor： 刘仍奎 , 王峰 , 王福田 , 李育宏 , 孙全欣 , 朱兴永 , 白磊 , 陈云峰 , 吉章伟 , 戚志刚 , 唐源洁 , 李铁军 , 白文飞 , 安茹 , 常艳艳 , 王志鹏
CPC classification number: G06Q10/0635 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于网格的铁路工务设备风险事件可能性获取方法及系统，方法包括：读取铁路工务管理信息系统中管理的铁路工务设备信息、铁路工务设备的属性信息和铁路线路信息；将铁路线路划分为若干个单元网格；对单元网格、部件和事件进行编码；对铁路工务设备的属性信息进行数据整合，得到铁路工务设备的状态信息；建立铁路工务设备风险事件基础数据库；确定风险事件；确定导致风险事件发生的致灾因子；计算每一致灾因子在每一单元网格中发生的概率；对风险事件的所有致灾因子的发生概率加权求平均值，得到风险事件在单元网格内发生的概率。该方法和系统能定量分析铁路工务设备风险事件发生的可能性，并准确定位发生风险事件的具体位置。
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公开(公告)号：CN114581861A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210205004.8
申请日：2022-03-02
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习卷积神经网络的轨道区域识别方法。该方法包括：获取不同场景下含轨道区域的图像，组成轨道图像数据集；构建轨道区域识别网络模型，该轨道区域识别网络模型包括多个卷积层和上采样层，利用轨道图像数据集对轨道区域识别网络模型进行训练，得到训练好的轨道区域识别网络模型；使用训练好的轨道区域识别网络模型对待识别场景下的轨道区域进行识别，得到待识别场景下的轨道区域的识别结果。本发明方法在深度残差卷积神经网络可以更加有效地提取到图像特征，深层特征与浅层特征的融合使得提取的轨道边界更加清晰，轻量化模型的运行环境更加具有普适性，适用于不同场景和不同尺寸下的轨道区域场景图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106960285B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201710214443.4
申请日：2017-04-01
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种地铁列车运行服务质量检测装置及方法，装置包括检测单元，惯性测量模块，检测单元用于采集车体运行姿态参数、车厢内噪声、温度、湿度、空气质量和手机信号强度；检测主机与检测单元通信连接，用于获取检测单元采集的数据；处理单元与检测主机通信连接，用于接收并存储检测主机传送的数据，并根据数据计算检测装置所在地铁线路的位置参数、对地铁列车运行服务质量进行单项指标和综合指标的评定、进行数据对比分析、数据趋势分析、按空间位置分析、与线路设备关联分析以及地铁线路轨道病害分析。本发明提高了地铁列车运行服务质量分析评价的空间定位精度和分析结果的客观性，为地铁列车服务质量管理和监管提供更便捷的技术手段。
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公开(公告)号：CN114581861B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210205004.8
申请日：2022-03-02
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习卷积神经网络的轨道区域识别方法。该方法包括：获取不同场景下含轨道区域的图像，组成轨道图像数据集；构建轨道区域识别网络模型，该轨道区域识别网络模型包括多个卷积层和上采样层，利用轨道图像数据集对轨道区域识别网络模型进行训练，得到训练好的轨道区域识别网络模型；使用训练好的轨道区域识别网络模型对待识别场景下的轨道区域进行识别，得到待识别场景下的轨道区域的识别结果。本发明方法在深度残差卷积神经网络可以更加有效地提取到图像特征，深层特征与浅层特征的融合使得提取的轨道边界更加清晰，轻量化模型的运行环境更加具有普适性，适用于不同场景和不同尺寸下的轨道区域场景图像。
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公开(公告)号：CN104850748B
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201510275827.8
申请日：2015-05-26
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开一种铁路钢轨折断故障分析预警方法及系统，该方法包括如下步骤：按设定的长度标量划分铁路线路得到多个单元网格，并定义各单元网格的部件和事件，基于部件和事件描述钢轨的全生命周期状态数据；采集并整合各单元网格的钢轨全生命周期状态数据；根据各单元网格的钢轨全生命周期状态数据，建立各单元网格的钢轨状态劣化马尔可夫随机过程模型；基于上述各单元网格的马尔可夫随机过程模型，计算各网格未来一个钢轨状态检测周期内的钢轨折断概率，对钢轨折断概率划分不同阈值，并进行钢轨折断故障预警。本发明所述技术方案简化了钢轨折断故障分析预警的计算规模并同时提高了计算精度，可分析预警钢轨折断故障的具体位置和时间。
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公开(公告)号：CN104850748A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510275827.8
申请日：2015-05-26
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开一种铁路钢轨折断故障分析预警方法及系统，该方法包括如下步骤：按设定的长度标量划分铁路线路得到多个单元网格，并定义各单元网格的部件和事件，基于部件和事件描述钢轨的全生命周期状态数据；采集并整合各单元网格的钢轨全生命周期状态数据；根据各单元网格的钢轨全生命周期状态数据，建立各单元网格的钢轨状态劣化马尔可夫随机过程模型；基于上述各单元网格的马尔可夫随机过程模型，计算各网格未来一个钢轨状态检测周期内的钢轨折断概率，对钢轨折断概率划分不同阈值，并进行钢轨折断故障预警。本发明所述技术方案简化了钢轨折断故障分析预警的计算规模并同时提高了计算精度，可分析预警钢轨折断故障的具体位置和时间。
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公开(公告)号：CN206695834U
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201720342326.1
申请日：2017-04-01
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01D21/02 , H04B17/318
Abstract: 本实用新型公开了一种地铁列车运行服务质量检测装置，该装置包括检测单元与检测主机通信连接，检测单元包括惯性测量模块、噪声检测传感器、温度检测传感器、湿度检测传感器、空气质量检测传感器和手机信号强度检测器，检测主机与处理器通信连接，用于获取检测单元采集的数据，并将数据传输至处理器；处理器用于读取检测主机传送的数据并存储线路设备数据、线路轨道病害数据和历史检测数据，再根据处理器存储的数据对地铁列车运行服务质量进行综合评定，获得地铁列车运行服务质量的评定结果，并将评定结果传输至显示器显示。本装置提高了地铁列车运行服务质量分析评价的空间定位精度，为地铁列车运行服务质量管理和监管工作提供便捷的工具。
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