-
公开(公告)号：CN115031640A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210964625.4
申请日：2022-08-12
申请人： 广州运达智能科技有限公司
IPC分类号： G01B11/02 , G01N21/952 , G01B11/06 , G01B11/08 , G01B11/24 , G06V20/62 , G06K7/10 , G06T7/00 , G06V30/146
摘要： 本发明公开了一种列车轮对在线检测方法、系统、设备及存储介质，方法包括：基于来车信号触发开启图像采集设备采集轮对图像；对所述轮对图像进行预处理，得到预处理图像；根据检测要求对所述预处理图像进行轮对尺寸检测和/或轮对擦伤检测；当检测要求为轮对尺寸检测时，则基于所述预处理图像建立3D坐标系，并进行关键点定位，获取定位信息；基于所述定位信息计算轮对尺寸，并将轮对尺寸作为尺寸检测结果；当检测要求为轮对擦伤检测时，则去除所述预处理图像的背景区域，获取车轮区域图像；对所述车轮区域图像进行形态学处理，获取目标踏面区域；对所述目标踏面区域进行缺陷检测。本发明通过对轮对进行全面检测和分析，保证列车的安全运行。
-
公开(公告)号：CN113988542A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111171586.4
申请日：2021-10-08
申请人： 广州运达智能科技有限公司 , 广州地铁集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种城轨列车正线故障的评估方法及系统，涉及列车正线故障诊断领域，解决了故障严重程度与故障影响割离，难以对故障处置过程进行合理评估的问题，其技术方案要点是：获取列车部件关键运行参数，按时间宽度自动保存列车部件关键运行参数，根据所述关键运行参数和历史故障运行数据，获取列车部件的故障风险；根据所述故障风险自动匹配故障处置手册，根据故障风险对所述故障处置手册所涉及处置措施进行优化，获取最优故障处置措施；根据所述最优故障处置措施获取列车正线故障处置能力评估。本发明综合考虑故障严重程度与故障影响隔离两个因素，以实现对列车正线故障处置的过程进行合理性的评估。
-
公开(公告)号：CN110502851A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910797019.6
申请日：2019-08-27
申请人： 广州运达智能科技有限公司
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明公开了一种列车轮对镟修优化方法，步骤S1，获取镟修前单节车厢各车轮轮径数据和轮缘厚度数据；步骤S2，基于步骤S1获取的数据判断当前车轮是否触发镟修条件，是则执行步骤S3，否则停止；步骤S3，基于车轮总镟修量、镟修次数和走行时间建立镟修优化目标函数和约束条件；步骤S4，对上述目标函数进行求解，得到各车轮的优化镟修量。本发明以车轮整个寿命周期为研究对象，将车轮镟修次数、镟修量和车轮走行时间相结合，建立车轮镟修总成本最小的车轮镟修优化目标函数，对各车轮镟修量进行优化，降低了镟修成本，延长了车轮走行时间。
-
公开(公告)号：CN115810010B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310059322.2
申请日：2023-01-17
申请人： 广州运达智能科技有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T5/00 , G06T5/20 , G06T7/12 , G06T7/70 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V30/19
摘要： 本发明公开了一种列车受电弓在线检测方法及系统，通过对受电弓图像进行预处理，得到预处理图像，基于预处理后图像进行获取定位区域信息计算碳滑板剩余厚度用于碳滑板缺陷检测，根据合成的受电弓图像进行形态学处理获得羊角位置信息用于羊角状态检测，通过预设阈值判定中心偏移等信息是否异常来作为受电弓异常输出结果，以对受电弓进行全面在线测量和分析，极大的提高了检修效率，从根本上解决了列车正线运行过程中受电弓难以检测的问题，对受电弓故障能够及时上报故障和预警，消除了安全隐患，避免了弓网事故的发生。
-
公开(公告)号：CN115031640B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210964625.4
申请日：2022-08-12
申请人： 广州运达智能科技有限公司
IPC分类号： G01B11/02 , G01N21/952 , G01B11/06 , G01B11/08 , G01B11/24 , G06V20/62 , G06K7/10 , G06T7/00 , G06V30/146
摘要： 本发明公开了一种列车轮对在线检测方法、系统、设备及存储介质，方法包括：基于来车信号触发开启图像采集设备采集轮对图像；对所述轮对图像进行预处理，得到预处理图像；根据检测要求对所述预处理图像进行轮对尺寸检测和/或轮对擦伤检测；当检测要求为轮对尺寸检测时，则基于所述预处理图像建立3D坐标系，并进行关键点定位，获取定位信息；基于所述定位信息计算轮对尺寸，并将轮对尺寸作为尺寸检测结果；当检测要求为轮对擦伤检测时，则去除所述预处理图像的背景区域，获取车轮区域图像；对所述车轮区域图像进行形态学处理，获取目标踏面区域；对所述目标踏面区域进行缺陷检测。本发明通过对轮对进行全面检测和分析，保证列车的安全运行。
-
公开(公告)号：CN111624591A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010547014.0
申请日：2020-06-16
申请人： 广州运达智能科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种列车运行外观故障采集装置、系统及方法，包括机壳、相机和反光板；所述机壳包括活动机盖，所述活动机盖上设置有活动门，所述机盖上开设有与所述活动门尺寸相同的缺口；所述相机和反光板设置在机壳内部，所述相机水平放置在所述机壳底部，所述反光板位于所述相机前端且与所述相机镜头两两对应；所述相机的位置与所述缺口位置竖直对应，所述反光板与所述相机之间设有大于90度的夹角；本方案采用相机水平布置，可以通过反光板的折射将相机内的光带投射到列车待检测区域，极大的降低了设备整体高度，进而装置整体不受轨道道床现场条件限制，同时极大的缩短设备安装周期，降低了整套设备的成本。
-
公开(公告)号：CN110501172A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910796173.1
申请日：2019-08-27
申请人： 广州运达智能科技有限公司
IPC分类号： G01M17/10 , G01M17/08 , G01H17/00 , B61K9/12 , G06F17/14 , G06F17/16 , G06K9/62 , G06Q10/06 , G06Q50/30
摘要： 本发明公开了一种基于轴箱振动的轨道车辆车轮状态识别方法，该方法包括：步骤S1，实时采集列车行驶过程中轴箱振动信号；步骤S2，对步骤S1采集的振动信号进行重采样，使得各个速度状态下的振动信号具有一致的频域特征；步骤S3，对步骤S2重采样后得到的振动信号进行降噪处理；步骤S4，提取步骤S3降噪处理后的振动信号的车轮状态特征指标；步骤S5，对步骤S4得到的车轮状态特征指标进行训练和分类，识别出车轮状态。本发明运用在轨道交通领域，具有速度自适应性，能有效消除随机噪声干扰，且对于不同速度的信号，可有效减轻与速度相关的相干噪声对有效信号的影响。
-
公开(公告)号：CN110414739A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910707205.6
申请日：2019-08-01
申请人： 广州运达智能科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种城轨列车检修周期优化方法和装置，本发明通过计算出原始检修模式(例如仅依靠人工检修)下每个检修项点的检修效力，从而给出了针对该检修项点的检修能力评价指标；再针对增加了调整后的检修模式下对应检修项点的检修效力计算模型，并使得该检修效力不小于原始检修模式下的检修效力，即可解析得到满足要求的新的检修周期。即本发明通过量化计算模型，科学有效的实现检修周期的调整，克服了现有仅依靠人为经验的方式进行调整而导致的诸多不不确定性风险的问题。
-
公开(公告)号：CN118545109B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411003483.0
申请日：2024-07-25
申请人： 广州运达智能科技有限公司
IPC分类号： B61K9/12 , G01N21/88 , G01N33/2045 , G01M17/10 , G01B21/00 , G06F18/25 , G06V20/60 , G06V20/70 , G06V10/10 , G06V10/80 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种车轮踏面擦伤联合检测方法及系统，涉及轨道交通技术领域，解决了解决现有的轮对踏面擦伤检测无法得到准确的擦伤检测结果的问题，其技术方案要点是：S1、获取多组擦伤检测数据，多组擦伤检测数据涵盖完整的踏面区域，每组擦伤检测数据包括：非接触传感器采集的踏面图像数据和接触传感器采集的踏面波形数据；S2、对踏面图像和踏面波形进行拼接处理，得到完整踏面图像和完整踏面波形；S3、对完整踏面波形和完整踏面图像进行标定融合，得到踏面联合数据；S4、对踏面联合数据进行擦伤识别和复核，得到擦伤识别结果；通过融合非接触传感器和接触传感器数据，得到更为准确的擦伤识别结果。
-
公开(公告)号：CN112465784B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202011363737.1
申请日：2020-11-27
申请人： 广州运达智能科技有限公司 , 成都运达科技股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/90 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/09
摘要： 本发明公开了一种地铁夹钳外观异常检测的方法，包括：首先利用架设在列车两侧的高速相机采集夹钳图像；通过Faster R‑CNN对杆件部分先定位然后对杆件部分进行检测，判断杆件是否出现异常；Faster R‑CNN对夹钳整图中的弹簧部分进行定位并截取，如果没有截取到弹簧部件，可判断为弹簧丢失，否则将截取获得的弹簧图像与对应的正常弹簧图像进行高度比对，判断弹簧是否部分缺失；如果弹簧不存在部分缺失异常，将弹簧图像送入OC‑CNN网络，判断弹簧是否存在裂纹。本发明提出利用Faster R‑CNN与OC‑CNN算法对列车夹钳部分进行异常诊断，能够有效的避免由于天气、光照等原因的影响，提高算(56)对比文件Zhang Z等.Fault Diagnosis of TrainClamp Based on Faster R-CNN and One-classConvolutional Neural Network《.2021 IEEE16th Conference on Industrial Electronicsand Applications (ICIEA)》.2021,1394-1399.Yang Y等.Defect detection of axle boxcover device fixing bolts in metro basedon convolutional neural network《.202039th Chinese Control Conference (CCC)》.2020,7504-7509.
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
28 条记录 (耗时 0.041 秒)
