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公开(公告)号：CN119919960A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202311423155.1
申请日：2023-10-30
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
Abstract: 本发明提供基于计算机视觉的机车乘务员行为检测方法、系统及设备，该方法包括：构建乘务员关键骨架点训练集以及物体目标训练集；基于深度神经网络分别训练物体目标检测模型、乘务员姿态骨架点检测模型；在机车行驶过程中实时获取机车驾驶室的视频图像，分别输入至检测模型，推理出物体目标检测信息以及乘务员姿态骨架点信息；实时解析LKJ监测数据并检索是否存在LKJ事件，如果是且当前处于所要求的时间或里程范围内时，根据当前推理出的物体目标检测信息以及乘务员姿态骨架点信息，判断是否存在第一类违章行为。本发明具有实现方法简单、成本低、效率与精度高、稳定可靠等优点。
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公开(公告)号：CN118135184A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311369265.4
申请日：2023-10-20
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
Inventor： 董文波 , 熊敏君 , 李晨 , 苏震 , 田野 , 姚巍巍 , 肖雄 , 袁小军 , 欧阳斌宇 , 刘邦繁 , 褚金鹏 , 孙木兰 , 刘昕武 , 彭联贴 , 刘雨聪 , 皮魏 , 颜家云 , 黎孟 , 王傲林 , 陈豪 , 崔宵洋 , 徐章 , 刘雷新元 , 王群 , 张慧源
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/10 , G06V10/36 , G06V10/56 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/0455
Abstract: 本申请提供的一种高铁关键零部件的检测方法及装置，方法包括：通过脉冲相机采集运动中的待测高铁的实时脉冲数据；根据脉冲相机脉冲触发原理，将所述实时脉冲数据重构为灰度图像数据；基于所述灰度图像数据，构建高铁关键零部件数据集；通过所述高铁关键零部件数据集，对所构建的YOLOv8模型进行训练，得到零部件目标检测模型；获取待测脉冲数据，并将所述待测脉冲数据重构为对应的待测灰度图像数据输入所述零部件目标检测模型，得到检测结果。从而实现对运动中的高铁关键零部件快速准确检测，解决现有的目标检测算法在高速运动场景下存在运动模糊的技术问题，对提高高铁安全可靠运营具有重要意义。
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公开(公告)号：CN116309371A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310152348.1
申请日：2023-02-22
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T17/00 , G06T7/33 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/22 , G06V10/44 , G06V10/26
Abstract: 本发明公开一种列车零部件异常检测方法、装置及电子设备、介质，该方法步骤包括：获取待检测列车的3D检测数据以及车辆类型信息，检测数据为图像数据或者点云数据；根据车辆类型信息将3D检测数据分割成多个部件区域，每个部件区域内包含一个以上的部件；对各个部件区域中各个部件分别进行异常状态检测，确定出各个部件区域中的异常区域；根据异常区域与对应部件中各个零件之间的重叠关系判断异常类型。本发明具有实现方法简单、成本低、检测效率与精度高、重复报警率以及误报率低等优点。
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公开(公告)号：CN112597965A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202110007808.2
申请日：2021-01-05
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种驾驶行为识别方法、装置和介质，获取驾驶室内的同步视频数据；其中，同步视频数据包括前置摄像头采集的视频数据和后置摄像头采集的视频数据，降低了视频检测的盲点。利用训练好的基于回归的目标检测测试模型和基于深度卷积神经网络的人体姿态估计测试模型对同步视频数据进行识别，以得到司机驾驶行为的识别结果；依据采集的LKJ数据以及预先存储的司机驾驶作业操作规范信息，对司机驾驶行为的识别结果进行违规分析，以识别同步视频数据中存在的违规操作结果。通过目标检测测试模型和人体姿态估计测试模型的配合，有效的提升了司机驾驶行为识别的精确度和实时性。
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公开(公告)号：CN112749862B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN201911053367.9
申请日：2019-10-31
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q50/40 , G06F18/15 , G06F18/23213 , G06F18/2415
Abstract: 本发明提供一种基于客流分级的地铁自适应调度方法和电子设备，其特征在于，包括：根据地铁地面运维系统数据，得到数据集；训练所述数据集得到客流分级系统，并输出客流分级结果；根据所述客流分级结果，利用风险评估方法，建立地铁自适应调度模型；根据实时地铁地面运维系统数据、所述客流分级系统和所述地铁自适应调度模型，得到发车间隔时间；依据所述发车间隔时间进行地铁车辆调度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112597965B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202110007808.2
申请日：2021-01-05
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06V20/59 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例公开了一种驾驶行为识别方法、装置和介质，获取驾驶室内的同步视频数据；其中，同步视频数据包括前置摄像头采集的视频数据和后置摄像头采集的视频数据，降低了视频检测的盲点。利用训练好的基于回归的目标检测测试模型和基于深度卷积神经网络的人体姿态估计测试模型对同步视频数据进行识别，以得到司机驾驶行为的识别结果；依据采集的LKJ数据以及预先存储的司机驾驶作业操作规范信息，对司机驾驶行为的识别结果进行违规分析，以识别同步视频数据中存在的违规操作结果。通过目标检测测试模型和人体姿态估计测试模型的配合，有效的提升了司机驾驶行为识别的精确度和实时性。
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公开(公告)号：CN117151993A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310879822.0
申请日：2023-07-17
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06T5/00 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种全天候全照度视频图像质量提升方法及存储介质，该方法包括：步骤S1：对输入图像进行照度分类；对不同照度图像进行分类；步骤S2：低照度增强；对照度分类后的获取的低照度图像进行低照度增强；步骤S3：对照度分类后的获取的正常照度图像进行天气分类并进行处理；步骤S4：将步骤S2中低照度增强后的图像、步骤S3中根据天气分类处理后的图像传递到输出端，以供其它图像处理流程使用。该存储介质用来存储用来执行方法的计算机程序。本发明具有原理简单、适用范围广、能够大幅提升图像质量等优点。
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公开(公告)号：CN116489302A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210043104.5
申请日：2022-01-14
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种地铁车辆检修作业行为识别系统及其识别方法，系统包括：多个包括视频采集装置和报警装置的边缘设备、视频分析装置、数据库、监控装置以及客户端；视频分析装置与视频采集装置、数据库以及监控装置连接，报警装置与监控装置连接；地铁车辆检修作业的多个作业区域分别设置有多个视频采集装置，视频采集装置现场采集视频流数据；视频分析装置视频流数据进行视频分析，获取识别结果流数据和违章数据，监控装置将识别结果流数据和违章数据存储至数据库，进行实时监控并推送报警信号至报警装置以进行报警；客户端与监控装置连接，用于监控装置的访问监控页面。本发明能够自动监控地铁车辆检修违章作业与安全隐患，实现现场实时警告提醒。
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公开(公告)号：CN113065219B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202010003209.9
申请日：2020-01-02
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F30/15 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供一种列车牵引变压器冷却系统异常检测方法，包括：获取列车运行时的油温数据；对所述油温数据进行预处理，去除噪声数据，得到原始油温数据；对所述原始油温数据进行时间序列分析建模，得到油温分布的时间序列模型；根据所述油温分布的时间序列模型对油温数据进行异常分析，得到检测结果。本发明提供的列车牵引变压器冷却系统异常检测方法，通过对列车运行时的油温数据进行预处理，并进行时间序列分析建模，能够得到油温分布的时间序列模型，对列车实时运行时的油温数据形成定量的牵引变压器冷却系统异常判断标准，能够基于采集的数据高效、准确的判断牵引变压器冷却系统是否存在异常。
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公开(公告)号：CN114084174A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202010750870.6
申请日：2020-07-30
Applicant: 株洲中车时代电气股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种列车司机行为识别装置及识别方法，其中，所述列车司机行为识别装置基于机器视觉技术，引入列车运行监控记录系统(LKJ)信息，结合列车的司机室激活状态、列车的当前车速、信号机信息和信号灯信息等关键列车运行状态信息，实现精确的司机行为识别，从而实现提升司机行为识别准确性的目的，减少了误报、漏报的情况。
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