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公开(公告)号：CN112488995B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202011294941.2
申请日：2020-11-18
Applicant: 成都主导软件技术有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/60 , G06T7/73 , G06V10/44 , G06V10/74 , G01M17/08 , G01B11/24 , G01B11/16 , G01B11/00
Abstract: 本发明涉及列车故障自动识别检测技术领域，实施例具体公开一种列车自动化检修的智能判伤方法及系统。本申请通过采集列车的车底全景图像；采集列车的车底全景图像中未包含区域的局部部件图像；采用预设的智能判伤算法判断图像中列车关键部件的工作状态；采用预设的三维重构技术复原图像中列车关键部件的三维物理信息，并利用三维物理信息测量该列车关键部件的尺寸，根据预设的报警阈值，输出报警信息的方法，整合车底全景图像和局部部件图像检测结果，可进行车底全可视部件异常判定，提高了故障报警的覆盖度与准确度，全景图像报警与局部图像报警相关联，提高报警速度，提高报警复(56)对比文件WO 2016107478 A1,2016.07.07刘祖胜;方凯;刘硕研.用于动车组故障检测的图像识别算法.铁路计算机应用.2015,(第12期),全文.彭丹;周航.基于轨边图像SURF特征的动车底部件异常检测算法.信息系统工程.2016,(第02期),全文.
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公开(公告)号：CN112070087A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010961523.8
申请日：2020-09-14
Applicant: 成都主导软件技术有限公司
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，实施例具体公开一种带端位的列车车号识别方法、装置及可读存储介质。该识别方法通过获取列车的完整车号图像，采用深度学习算法识别出车号信息和端位信息，采用端位识别算法识别出端位信息，判断端位识别算法识别出的端位信息是否正确，如果正确则输出车号信息和端位识别算法识别出的端位信息，如果不正确则根据深度学习算法和端位识别算法识别出的端位信息获得最终的端位信息，再和车号信息一起输出，解决了现有深度学习算法对端号信息识别准确率低的问题，通过采用端位识别算法进行识别、深度学习算法与端位识别算法结合判断的方法，提高了端位信息的识别准确率。
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公开(公告)号：CN105424803B
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201510867467.0
申请日：2015-12-01
Applicant: 成都主导软件技术有限公司
IPC: G01N29/04
Abstract: 本申请提供了一种列车轮对探伤处理方法及装置，通过从列车轮对的探伤数据中提取数据图谱信息，并基于该数据图谱信息对列车轮对存在的缺陷进行分级，即当判断该数据图谱信息中不存在列车轮对反射波幅值大于第一阀值的第一数据图谱信息时，确定该数据图谱信息对应的列车轮对状态良好，不需要进一步检测；反之，若仅存在列车轮对反射波幅值大于第一阀值的第一数据图谱，但不满足预设波形特征时，只需对相应的列车轮对进行跟踪控制；而当同时满足预设波形特征时，才需要对相应的列车轮对进行复查判断，从而减少了该超声波检测设备工作量，避免了因占用系统资源而对检测效率的影响。
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公开(公告)号：CN112070088B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202010962903.3
申请日：2020-09-14
Applicant: 成都主导软件技术有限公司
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，实施例具体涉及一种列车车号识别系统及服务器，该系统包括服务器、车号字符图像采集模块和至少一个车号端位图像采集模块，车号字符图像采集模块和各个车号端位图像采集模块通过辅助支架安装在列车侧面的不同高度，服务器触发车号字符图像采集模块和各个车号端位图像采集模块采集车号图像并发送给服务器，服务器对采集的车号图像进行算法处理识别出列车车号，该系统能够根据现场情况灵活配置车号字符图像采集模块和车号端位图像采集模块形成动态拍摄装置采集车号图像，避免了不同印刷高度、车号视场不够、拍摄不佳、曝光过度、车号模糊和腐蚀等情况的车号拍摄问题，大大提高了车号的正确识别率。
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公开(公告)号：CN106428107A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610789881.9
申请日：2016-08-31
Applicant: 成都主导软件技术有限公司
CPC classification number: B61K9/00 , B61K9/12 , G01D21/02 , G01J5/0022 , G01J2005/0033 , G01J2005/0077 , G01J2005/0081 , G08C23/06
Abstract: 本发明公开了一种有轨列车的检测系统，包括：信息采集设备、信息传输设备以及检测设备；信息采集设备有轨列车的轴承、车轮以及车底的红外参数信息，还用于采集有轨列车的车辆标识信息以及运行参数信息；信息传输设备用于根据红外参数信息形成温度分布曲线，还用将温度分布曲线、车辆标识信息以及运行参数信息发送给检测设备；检测设备用于接收温度分布曲线、车辆标识信息以及运行参数信息，并展示温度分布曲线、车辆标识信息以及运行参数信息；其中，信息采集设备与有轨列车的轨道相对固定。可见，检测系统将信息采集设备与有轨列车的轨道相对固定，避免了有轨列车高速运动时对检测数据的准确性的影响，提高了检测数据的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116804544A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310771171.3
申请日：2023-06-27
Applicant: 成都主导软件技术有限公司
Abstract: 本发明属于轨道车辆检修技术领域，公开了一种列车车轮镟修间隙评估方法及系统，该方法包括：在平面坐标系下绘制车轮标准廓形数据曲线；将镟修后的车轮廓形数据曲线绘制在同一平面坐标系下；计算标准廓形数据曲线与镟修后的车轮廓形数据曲线的相对间隙；根据相对间隙判断车轮镟修是否合格。本发明流程简单快捷、自动化程度高、无需手工测量，避免了误操作和经验差，人力/物力/时间成本低，可以有效实现列车车轮镟修间隙自动化评估。
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公开(公告)号：CN112070087B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202010961523.8
申请日：2020-09-14
Applicant: 成都主导软件技术有限公司
IPC: G06V20/62 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，实施例具体公开一种带端位的列车车号识别方法、装置及可读存储介质。该识别方法通过获取列车的完整车号图像，采用深度学习算法识别出车号信息和端位信息，采用端位识别算法识别出端位信息，判断端位识别算法识别出的端位信息是否正确，如果正确则输出车号信息和端位识别算法识别出的端位信息，如果不正确则根据深度学习算法和端位识别算法识别出的端位信息获得最终的端位信息，再和车号信息一起输出，解决了现有深度学习算法对端号信息识别准确率低的问题，通过采用端位识别算法进行识别、深度学习算法与端位识别算法结合判断的方法，提高了端位信息的识别准确率。
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公开(公告)号：CN112070088A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010962903.3
申请日：2020-09-14
Applicant: 成都主导软件技术有限公司
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，实施例具体涉及一种列车车号识别系统及服务器，该系统包括服务器、车号字符图像采集模块和至少一个车号端位图像采集模块，车号字符图像采集模块和各个车号端位图像采集模块通过辅助支架安装在列车侧面的不同高度，服务器触发车号字符图像采集模块和各个车号端位图像采集模块采集车号图像并发送给服务器，服务器对采集的车号图像进行算法处理识别出列车车号，该系统能够根据现场情况灵活配置车号字符图像采集模块和车号端位图像采集模块形成动态拍摄装置采集车号图像，避免了不同印刷高度、车号视场不够、拍摄不佳、曝光过度、车号模糊和腐蚀等情况的车号拍摄问题，大大提高了车号的正确识别率。
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公开(公告)号：CN105424803A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510867467.0
申请日：2015-12-01
Applicant: 成都主导软件技术有限公司
IPC: G01N29/04
CPC classification number: G01N29/048
Abstract: 本申请提供了一种列车轮对探伤处理方法及装置，通过从列车轮对的探伤数据中提取数据图谱信息，并基于该数据图谱信息对列车轮对存在的缺陷进行分级，即当判断该数据图谱信息中不存在列车轮对反射波幅值大于第一阀值的第一数据图谱信息时，确定该数据图谱信息对应的列车轮对状态良好，不需要进一步检测；反之，若仅存在列车轮对反射波幅值大于第一阀值的第一数据图谱，但不满足预设波形特征时，只需对相应的列车轮对进行跟踪控制；而当同时满足预设波形特征时，才需要对相应的列车轮对进行复查判断，从而减少了该超声波检测设备工作量，避免了因占用系统资源而对检测效率的影响。
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公开(公告)号：CN112488995A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011294941.2
申请日：2020-11-18
Applicant: 成都主导软件技术有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/60 , G06T7/73 , G06K9/46 , G06K9/62 , G01M17/08 , G01B11/24 , G01B11/16 , G01B11/00
Abstract: 本发明涉及列车故障自动识别检测技术领域，实施例具体公开一种列车自动化检修的智能判伤方法及系统。本申请通过采集列车的车底全景图像；采集列车的车底全景图像中未包含区域的局部部件图像；采用预设的智能判伤算法判断图像中列车关键部件的工作状态；采用预设的三维重构技术复原图像中列车关键部件的三维物理信息，并利用三维物理信息测量该列车关键部件的尺寸，根据预设的报警阈值，输出报警信息的方法，整合车底全景图像和局部部件图像检测结果，可进行车底全可视部件异常判定，提高了故障报警的覆盖度与准确度，全景图像报警与局部图像报警相关联，提高报警速度，提高报警复查效率。
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