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公开(公告)号：CN116129303A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211591407.7
申请日：2022-12-12
申请人： 济南轨道交通集团有限公司 , 北京竞业达数码科技股份有限公司
IPC分类号： G06V20/40 , G06V40/10 , G06V10/62 , G06V10/75 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06T7/277 , G06T7/246
摘要： 本申请公开了一种基于AI智能分析技术的智慧城轨报警事件处理方法。所述基于AI智能分析技术的智慧城轨报警事件处理方法包括：获取城轨站预设区域的视频流；根据所述视频流判断是否出现需报警事件，若是，则生成报警信息。本申请的基于AI智能分析技术的智慧城轨报警事件处理方法能够通过对视频流进行识别的方法来判断是否在城轨内出现了需要报警的事件，如果是，则生成报警信息，从而可以将报警信息及时推送给值班员以及综控室值班站长，辅助站务员前往处置，保障了乘客人员安全及财产安全。
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公开(公告)号：CN116743430A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310519160.6
申请日：2023-05-06
申请人： 济南轨道交通集团有限公司
IPC分类号： H04L9/40 , G06F18/2431 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明属于数据中心网络安全系统领域，提供了一种基于深度学习的零信任网络访问控制系统及方法，其利用获取的网络流量对象存储装置的备份数据信息，在流量识别模块使用变分自编码SVAE算法，所述变分自编码模型包括编码器和解码器，在编码过程中学习输入数据的潜在表示，同时在解码过程中根据潜在表示重构数据；根据流量类别标签将样本强制分配到不同的分布中，同时将标签信息合并至损失函数中；解决了由于网络流量载体膨胀导致恶意流量数据目标识别率低的问题。
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公开(公告)号：CN114413055A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210066794.6
申请日：2022-01-20
申请人： 济南轨道交通集团有限公司
摘要： 本发明涉及一种地铁隧道风机连锁风阀的运维装置和方法，属于通风设备技术领域，该运维装置包括处理器、数据库、摄像头以及设置在组合风阀上的声音传感器和振动传感器，所述处理器与数据库相连接，所述处理器与声音传感器和振动传感器相连接，且能够根据声音传感器和振动传感器检测的信息来判断组合风阀是否处于亚健康状态，并形成第一检测记录存储到数据库中，所述处理器与摄像头相连接，且能够根据摄像头采集组合风阀的实时视频检测组合风阀是否处在非闭非开状态或半开半闭或开闭徘徊状态，并形成第二检测记录存储到数据库中。
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公开(公告)号：CN114413055B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210066794.6
申请日：2022-01-20
申请人： 济南轨道交通集团有限公司
IPC分类号： F16K37/00 , G06V20/40 , G06Q10/20 , G06V10/82 , G06V10/764
摘要： 本发明涉及一种地铁隧道风机连锁风阀的运维装置和方法，属于通风设备技术领域，该运维装置包括处理器、数据库、摄像头以及设置在组合风阀上的声音传感器和振动传感器，所述处理器与数据库相连接，所述处理器与声音传感器和振动传感器相连接，且能够根据声音传感器和振动传感器检测的信息来判断组合风阀是否处于亚健康状态，并形成第一检测记录存储到数据库中，所述处理器与摄像头相连接，且能够根据摄像头采集组合风阀的实时视频检测组合风阀是否处在非闭非开状态或半开半闭或开闭徘徊状态，并形成第二检测记录存储到数据库中。
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公开(公告)号：CN115623004A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211371639.1
申请日：2022-11-03
申请人： 济南轨道交通集团有限公司
IPC分类号： H04L67/10 , H04L67/104 , H04L41/06
摘要： 本发明公开了一种基于区块链的轨道交通设备管理系统及方法，涉及区块链技术领域。包括中心云平台和边缘云平台；中心云平台用于对数据进行分析，生成分析结果，并将分析结果和相应数据下发到边缘云平台进行数据处理，根据数据处理结果管理相应设备；边缘云平台将处理的结果反馈给中心云平台实现数据共享。本发明使得边缘车站或者边缘设备具备数据处理能力，大大的降低了中心设备的运维压力，同时，边缘云平台的边缘设备采取区块链的形式，增加了安全防护能力，并且达到了日志的不可篡改的效果，边缘设备还可以实现轨道交通设备系统故障诊断和健康管理的功能，为降低设备的运维风险，提高设备的寿命起到了重要的作用。
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公开(公告)号：CN116456194A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202211633587.0
申请日：2022-12-19
申请人： 济南轨道交通集团有限公司 , 北京竞业达数码科技股份有限公司
IPC分类号： H04N23/695 , G01S5/18 , H04N23/61
摘要： 本申请公开了一种利用声源定位技术的音视频采集追踪方法及装置。所述利用声源定位技术的音视频采集追踪方法包括：获取监测场景中的可疑人员的声源位置；根据可疑人员的声源位置生成位置信息；将位置信息传递给摄像系统，以使摄像系统朝向所述位置信息进行拍摄。本申请通过声源定位追踪技术，将前端采集数据更精准化，使采集到的数据更有价值。完成异常事件定向采集功能。
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公开(公告)号：CN114449007A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202011185847.3
申请日：2020-10-30
申请人： 北京竞业达数码科技股份有限公司 , 济南轨道交通集团有限公司
IPC分类号： H04L67/12 , H04L67/10 , G01V9/00 , G06F16/215 , G06F16/2458
摘要： 本发明提供了一种轨道交通安检探测联网系统及其数据处理方法，所述轨道交通安检探测联网系统包括：安检探测设备，用于获取安检探测数据；轨道交通安检探测联网系统，用于获取所述安检探测设备的安检探测数据，并对其进行预设处理；所述轨道交通安检探测联网系统与所述安检探测设备连接。本申请提供的一种轨道交通安检探测联网系统及其数据处理方法具有如下有益效果：（1）采用分布式数据处理方式，降低轨道交通安检探测系统应用的复杂度，提高系统可靠性，不单纯依赖于轨道交通安检探测中心平台即可完成数据交换与传输；（2）在安检点前端将所有安检设备进行数据处理加工，可通过此装置过滤脏数据和白数据，将真正有价值的业务数据及真实有效的报警数据上传至中心，供应用平台进行综合应用。
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公开(公告)号：CN109204389A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811062568.0
申请日：2018-09-12
申请人： 济南轨道交通集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种地铁设备故障诊断和自愈方法、系统，其中地铁设备故障自愈方法包括：针对不同的地铁设备类型分别建立历史数据库；将历史数据库中的设备信号进行预处理，分别对划分的不同频率范围内的设备信号进行特征提取，将所有特征融合后输入训练网络，并将设备信号对应的设备状态输入训练网络进行训练，建立故障诊断预测模型；接收实时采集的某一地铁设备的设备信号，输入故障诊断预测模型，进行地铁设备故障诊断，并更新历史数据库，阶段性训练故障诊断预测模型；当诊断出设备故障时，查找故障对应的自愈方案生成故障自愈指令发送至故障设备，故障设备根据故障自愈指令执行自愈动作，完成地铁设备故障自愈。
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公开(公告)号：CN116645329A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310460460.1
申请日：2023-04-26
申请人： 山东竞业达网络科技有限公司 , 济南轨道交通集团有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T1/00 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本发明公开了一种仪器仪表柜的异常监测方法，包括收集仪器仪表柜数据，得到扩充图像数据集，将扩充图像数据集中的目标图像数据和位置信号进行统一标记，形成标记文件，构成目标检测网络，将网络的mAP数值及权重文件保存，读取实时视频，调用网络权重w1将目标框选出来，根据数据结果确定异常类型、异常图像的坐标、置信度信息。本发明不仅能够实现设备的监控和故障诊断，为远程运维防护提供了便利，还可以通过形成较长一段时间的数据特征为未来的异常趋势甚至异常预测提供基础和前提。
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公开(公告)号：CN116523868A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310460546.4
申请日：2023-04-26
申请人： 山东竞业达网络科技有限公司 , 济南轨道交通集团有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N20/00
摘要： 本发明提出一种仪器仪表柜的异常预测方法，能够有效对仪器仪表柜的异常行为进行监控、记录和预测，包括步骤：定义异常的类型，制定异常表达的曲线；构建原始趋势异常数据集和扩充数据集；制定趋势异常判定网络进行训练；当实时的趋势线待检测时，调用趋势异常判定网络，得到是否存在异常；根据趋势异常图制定减分规则，统计单位时间内得分情况，制定得分曲线，根据得分曲线构造adboost模型Net‑W，模型Net‑W采用BP模型、LSSVM模型和Alexnet预测模型综合预测诊断预测未来得分，当得分过低时进行报警；根据异常表达的曲线绘制设备性能曲线，搭建设备性能网络模型。
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