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公开(公告)号：CN111242226A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010048155.8
申请日：2020-01-16
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： 本发明公开了基于相关系数的地铁列车图像故障检测方法，降低人工劳动强度。本发明包括从初始图片集中选取同一部件的多张正常部件图片构成该部件的标准图片集；对标准图片集里的每张图片进行归一化处理和缩小处理得到第一预处理图片；将第一预处理图片进行灰度值相加后求平均值得到标准图片的模板；将标准图片的模板与每张正常部件图片做相关计算后得到第一相关系数及分类器；从初始图片集中随机选取多张图片构成待检测图片集并进行预处理第二预处理图片；将第二预处理图片与标准图片的模板进行相关计算后得到第二相关系数并输入至分类器进行检测，检测后输出故障检测结果。本发明具有降低了人工劳动强度、有效的降低误报的概率等优点。
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公开(公告)号：CN110415192A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910701436.6
申请日：2019-07-31
申请人： 广州运达智能科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种轨道列车线阵相机图像畸变校正方法，本发明方法包括以一张同车型无畸变的列车线阵相机图像为标准模板，对列车每个单节车厢或者单节车厢的一段，分别进行图像校正；在进行图像畸变校正之前先对图像进行超采样处理，可以避免下一步提取图像轮廓时可能会造成的图像信息丢失；在建立最小范数优化问题之前先提取图像轮廓，可以有效地解决标准模板图像与畸变图像之间可能存在的光照差异、灰尘、水渍、污渍以及随机噪声干扰等影响，使得校正更加精确、可靠性更高；将线性方程问题转化为最小范数的约束问题，并通过优化方法进行求解，可以得到更加稳定可靠的还原矩阵，进而使得校正后的结果更加稳定可靠。
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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。
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公开(公告)号：CN111354026B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202010121978.9
申请日：2020-02-27
申请人： 广州运达智能科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于SURF特征的改进列车图像精确配准方法，包括以下步骤：通过直方图，对参考图像和待配准图像，进行均衡化预处理；对预处理后的参考图像进行特征检测，提取出参考图像的特征点，对预处理后的待配准图像进行特征检测，提取出待配准图像的特征点；将参考图像的全部特征点和待配准图像的全部特征点进行一一匹配，形成多个特征点对；对特征点对进行筛选，删除匹配错误的特征点对；将筛选后的特征点对进行分段配准。本发明在现有技术基础上增加改进了特征筛选、分段线性化、插值配准等多个环节，实现了的高精度配准，在配准方法的精度、鲁棒性、适应性多个方面均得到了较大提升。
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公开(公告)号：CN111738907A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010511836.3
申请日：2020-06-08
申请人： 广州运达智能科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于双目标定及图像算法的列车受电弓检测方法，包括：获取受电弓的左半侧图像和右半侧图像；调用图像拼接标定方法对所述左半侧图像和右半侧图像进行透视变换后，进行平移拼接变换得到受电弓图像；调用受电弓形状模板匹配所述受电弓图像的类型得到受电弓类型检测结果；调用获得的所述受电弓类型的羊角模板匹配所述受电弓图像的左半侧图像和右半侧图像的羊角得到羊角检测结果；对所述受电弓进行碳滑板磨耗和碳滑板缺口检测得到碳滑板检测结果；通过坐标计算法度所述受电弓的位置及位姿进行检测得到受电弓位姿检测结果；获取上述步骤的所述受电弓类型检测结果、羊角检测结果、碳滑板检测结果和受电弓位姿检测结果。
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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。
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公开(公告)号：CN111354026A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010121978.9
申请日：2020-02-27
申请人： 广州运达智能科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于SURF特征的改进列车图像精确配准方法，包括以下步骤：通过直方图，对参考图像和待配准图像，进行均衡化预处理；对预处理后的参考图像进行特征检测，提取出参考图像的特征点，对预处理后的待配准图像进行特征检测，提取出待配准图像的特征点；将参考图像的全部特征点和待配准图像的全部特征点进行一一匹配，形成多个特征点对；对特征点对进行筛选，删除匹配错误的特征点对；将筛选后的特征点对进行分段配准。本发明在现有技术基础上增加改进了特征筛选、分段线性化、插值配准等多个环节，实现了的高精度配准，在配准方法的精度、鲁棒性、适应性多个方面均得到了较大提升。
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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。
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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。
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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.
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