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公开(公告)号：CN109410496B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201811256568.4
申请日：2018-10-25
IPC分类号： G08B13/196
摘要： 本发明提供了一种入侵预警方法、装置及电子设备，该方法包括：根据视频帧图像判断指定区域内是否存在异常目标；如果是，确定异常目标的目标信息；该目标信息包括目标类别、目标位置、目标大小、目标速度、目标轨迹中的一种或多种；通过预先训练得到的分级预警模型生成目标信息对应的预警级别；其中，分级预警模型为一种深度神经网络模型；按照预警级别进行预警。本发明能够较好地确定出入侵物信息，并基于入侵物信息进行分级报警，有助于相关人员有针对性地采取措施，进一步保障铁路运营的安全性。
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公开(公告)号：CN109522949A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811320140.1
申请日：2018-11-07
CPC分类号： G06K9/6267 , G06N3/0454 , G06N3/08
摘要： 本申请实施例提供一种目标识别模型建立方法及装置，方法包括：根据目标场景中的图像目标分类实时性要求，计算深度卷积神经网络包含的最大卷积核数量N1；构建深度卷积神经网络模型，该模型的卷积核数量N2大于N1；采用目标场景的图像样本集对深度卷积神经网络模型进行一次压缩训练，得到压缩模型，该压缩模型的卷积核数量N3小于N2；当N3大于N1或当压缩模型的目标分类准确率高于预期分类准确率时，对得到的压缩模型重复进行压缩训练，直至N3不大于N1且压缩模型的目标分类准确率不高于预期分类准确率；采用最终获得的压缩模型对目标场景中的图像进行分类。如此，可以快速地训练得到适用于目标场景的高性能网络。
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公开(公告)号：CN109460787B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201811261791.8
申请日：2018-10-26
摘要： 本申请提供一种入侵检测模型建立方法、装置及数据处理设备，方法包括：获取从铁路沿线采集的多个训练图像；分别对多个训练图像进行HOG特征提取，获得各训练图像的第一图像特征；将多个训练图像和图像标签输入改进AlexNet网络结构的卷积神经网络进行训练；针对每个训练图像，通过卷积神经网络提取第二图像特征，并根据该训练图像的第一图像特征及第二图像特征的组合进行分类训练。通过对图像进行HOG特征提取并结合改进AlexNet网络结构的模型提取的图像特征一起进行分类训练，从而使得训练得到的入侵检测模型能够有针对性地从画面中判断出是否存在入侵行人，拥有较高的识别准确性，并且不易受到光线等环境因素的影响。
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公开(公告)号：CN109460787A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811261791.8
申请日：2018-10-26
摘要： 本申请提供一种入侵检测模型建立方法、装置及数据处理设备，方法包括：获取从铁路沿线采集的多个训练图像；分别对多个训练图像进行HOG特征提取，获得各训练图像的第一图像特征；将多个训练图像和图像标签输入改进AlexNet网络结构的卷积神经网络进行训练；针对每个训练图像，通过卷积神经网络提取第二图像特征，并根据该训练图像的第一图像特征及第二图像特征的组合进行分类训练。通过对图像进行HOG特征提取并结合改进AlexNet网络结构的模型提取的图像特征一起进行分类训练，从而使得训练得到的入侵检测模型能够有针对性地从画面中判断出是否存在入侵行人，拥有较高的识别准确性，并且不易受到光线等环境因素的影响。
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公开(公告)号：CN109410496A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811256568.4
申请日：2018-10-25
IPC分类号： G08B13/196
摘要： 本发明提供了一种入侵预警方法、装置及电子设备，该方法包括：根据视频帧图像判断指定区域内是否存在异常目标；如果是，确定异常目标的目标信息；该目标信息包括目标类别、目标位置、目标大小、目标速度、目标轨迹中的一种或多种；通过预先训练得到的分级预警模型生成目标信息对应的预警级别；其中，分级预警模型为一种深度神经网络模型；按照预警级别进行预警。本发明能够较好地确定出入侵物信息，并基于入侵物信息进行分级报警，有助于相关人员有针对性地采取措施，进一步保障铁路运营的安全性。
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公开(公告)号：CN109522949B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201811320140.1
申请日：2018-11-07
摘要： 本申请实施例提供一种目标识别模型建立方法及装置，方法包括：根据目标场景中的图像目标分类实时性要求，计算深度卷积神经网络包含的最大卷积核数量N1；构建深度卷积神经网络模型，该模型的卷积核数量N2大于N1；采用目标场景的图像样本集对深度卷积神经网络模型进行一次压缩训练，得到压缩模型，该压缩模型的卷积核数量N3小于N2；当N3大于N1或当压缩模型的目标分类准确率高于预期分类准确率时，对得到的压缩模型重复进行压缩训练，直至N3不大于N1且压缩模型的目标分类准确率不高于预期分类准确率；采用最终获得的压缩模型对目标场景中的图像进行分类。如此，可以快速地训练得到适用于目标场景的高性能网络。
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公开(公告)号：CN117184175A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311059929.7
申请日：2023-08-22
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： B61L23/04
摘要： 本申请涉及铁路轨道安全领域，公开了一种基于列车自激励与无线物联技术的断轨检测方法及系统。所述方法根据列车经过钢轨时钢轨振动而产生的振动信号唤醒当前传感器，并通过当前传感器发送列车到达信号至监控中心；监控中心根据所述列车到达信号，确定目标区间，并唤醒所述目标区间内的所有目标传感器；所述目标传感器包括所述当前传感器；根据所述目标传感器进行检测，获得振动波形数据，并上传至所述监控中心；监控中心根据所述振动波形数据进行分析，确定所述目标区间内的钢轨是否断裂。无需高压激励、可以增大监测区间、实现实时在线监测，并且可以减少安装与维护的工作量。
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公开(公告)号：CN103839268A
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201410100802.X
申请日：2014-03-18
申请人： 北京交通大学
摘要： 本发明公开了一种地铁隧道表面裂缝的检测方法，该方法包括：利用高速面阵相机组成的视觉系统，对地铁隧道洞体表面进行高速图像采集；对采集到的图像进行预处理，获得二值化图像；计算所述二值化图像的连通区域，并基于所述连通区域进行多级滤波处理，获得滤除不规则及分布无规律的噪声点的隧道表面图像；根据所述滤除不规则及分布无规律的噪声点的隧道表面图像进行隧道表面裂缝的检测，并在检测到裂缝后对其大小进行计算。通过采用本发明公开的检测方法，可以有效去除复杂噪声背景，提高了裂缝检测的准确性。
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公开(公告)号：CN102009668B
公开(公告)日：2012-08-22
申请号：CN201010230606.6
申请日：2010-07-13
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： B61L23/00
摘要： 本发明提供了一种非接触式铁路异物侵限检测系统，包括：激光扫描报警装置、中继器和远程监控服务器；激光扫描报警装置包括：二维激光测距仪、CPU、报警单元、通信单元和存储报警单元，用于通过二维激光测距仪采集测量信息，并在检测范围内比较当前测量信息和环境信息的信息差异，当信息差异满足报警条件时，将对应的测量信息输入至存储单元、进行现场报警，并将测量信息发送到中继单元；中继器，用于获取由激光扫描报警装置发送的测量信息，并将测量信息传输至远程监控服务器；远程监控服务器，用于接收中继器发送的测量信息，并对测量信息进行显示和记录。通过本发明，能够实现大范围小物体的检测，并且提高检测的精确度和实时性。
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公开(公告)号：CN102445453A
公开(公告)日：2012-05-09
申请号：CN201110391859.6
申请日：2011-11-30
申请人： 北京交通大学 , 中国铁道科学研究院基础设施检测研究所
IPC分类号： G01N21/88
摘要： 本发明公开了一种高速铁路线路护栏完整性自动检测装置，包括一护栏完整性检测计算机，其内安装有：采集安装在列车两侧的数字摄像机输出图像并存储的图像采集卡；采集安装在列车车轮上的转速传感器输出信号的数据采集卡；对图像进行完整性处理判断和对信号进行处理及定位的识别软件；一检测结果管理计算机，通过网络与护栏完整性检测计算机相连，检测结果管理计算机内安装有检测结果管理信息系统，包括有护栏缺陷信息数据库，用于存储护栏完整性检测计算机通过网络传输的护栏缺陷信息。本发明还提供了一种高速铁路线路护栏完整性、包括护栏内部立柱完整性识别判断的识别方法。本发明检测范围大、适用性较强；识别方法可靠，检测速度快、结构简单。
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