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公开(公告)号：CN114996318A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210815910.X
申请日：2022-07-12
申请人： 成都唐源电气股份有限公司 , 西南交通大学
IPC分类号： G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F16/906
摘要： 本发明公开了一种检测数据异常值处理方式的自动判别方法及系统，通过确定所述每个字段类型；统计每个数据字段中缺失值数据量占所述字段数据总量的比例，判断所述字段是否可用；若所述字段可用则进入下一个判别阶段，否则不进入下一个判别阶段；当类别型字段为可用，且存在缺失值时，将所述类别型字段中缺失值数据量占比与可用性阈值R0比较，根据比较结果判别所述类别型字段缺失值的处理方式；当数值型字段为可用，分别通过计算变异系数值和缺失值数据量占比，对缺失值和异常值的处理方式进行判别。通过将统计学和业务规则相结合的方式，基于数据分析技术，有效提高数据分析的效率，降低大数据分析人员和业务专家的负担。
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公开(公告)号：CN117456153A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311436707.2
申请日：2023-10-31
申请人： 西南交通大学 , 成都唐源电气股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种车辆受电弓的动态跟踪比对缺陷判别方法及系统，包括：根据待识别车辆受电弓图片的附加信息对待识别车辆受电弓图片进行归档管理；从归档管理中寻找对应的受电弓基准图片；采用深度学习网络，从基准图片和待识别车辆受电弓图片中提取对应的受电弓区域图像；采用前向累加法，对以上受电弓区域图像进行对齐处理；利用同步滑动窗口法在对齐处理后的受电弓区域抽取两个小区域，计算两个小区域的皮尔逊积矩相关系数和结构相似性系数；结合皮尔逊积矩相关系数和结构相似性系数，定位受电弓缺陷区域；采用主成分分析，对受电弓缺陷区域提取受电弓缺陷类别信息。本发明对受电弓缺陷识别率较高，且能够精准定位到有缺陷受电弓的所属车辆。
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公开(公告)号：CN116363402A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310405508.9
申请日：2023-04-14
申请人： 西南交通大学 , 成都唐源电气股份有限公司
IPC分类号： G06V10/75 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/766 , G06F18/213 , G06F18/22
摘要： 本发明公开了一种基于数据特征匹配的检测数据波形对齐方法及系统，包括：基于轨道线路的接触网检测数据，构建全线的标准拉出值数据波形；根据标准拉出值数据波形中的标准拉出值数据，生成第一图像轮廓作为标准数据图像模板；对待对齐拉出值数据生成第二图像轮廓；将第二图像轮廓进行切割，得到图像切片；利用基于形态的模板匹配方法，将每个图像切片与标准数据图像模板进行图像匹配，得到每个图像切片的匹配结果；根据匹配结果，筛选出有效匹配序列；根据标准拉出值数据与待对齐拉出值数据的特征点位置及有效匹配序列，进行初次匹配，对初次匹配结果进行校准，得到最终匹配结果。本发明仅凭借接触网检测数据自身特征，实现检测数据的精准对齐。
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公开(公告)号：CN115204587A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210637982.X
申请日：2022-06-08
申请人： 西南交通大学 , 成都唐源电气股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种接触网缺陷高发区域的可视化提取方法，包括以下步骤：S1、对接触网缺陷记录进行时空信息标记；S2、自适应聚类标记后的接触网缺陷数据，对聚类得到的接触网缺陷数据分别计算总的轮廓系数，当总的轮廓系数最大时，输出缺陷高发区域，否则进入步骤S3；S3、增加聚类的中心点数，返回步骤S2进行迭代。本发明首次将自适应K‑Means算法用于接触网缺陷分析中，无需对缺陷记录进行复杂处理，就能够准确提取缺陷高风险区域。为接触网检修计划制定提供有效的理论支撑，用于优化维修资源部署，保障接触网安全运行。
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公开(公告)号：CN115995062B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310280034.X
申请日：2023-03-22
申请人： 西南交通大学 , 成都唐源电气股份有限公司
摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种接触网电联接线线夹螺母异常识别方法及系统，包括以下步骤：检测定位步骤，通过引入自适应Anchor改进目标检测网络提取电联接线线夹图像；特征提取步骤，利用基于u2net的网络结构，提取电联接线线夹中螺栓头、螺母及导线图像；缺陷识别步骤，通过计算螺栓头与螺母距离，以及螺母与导线距离，判断螺母是否异常；本发明，通过上述步骤快速高效的识别接触网图像中的电联接线线夹异常情况，以实现及时发现电联接线线夹螺母缺失，规避因接触网的电联接线线夹螺母发生松动或者脱落等异常现象，造成接触线松弛，引发打弓等异常，以降低列车运行安全风险。
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公开(公告)号：CN116012375A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310280182.1
申请日：2023-03-22
申请人： 成都唐源电气股份有限公司 , 西南交通大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/25
摘要： 本发明公开了一种接触网软横跨悬吊滑轮开口销缺陷检测方法及系统，涉及缺陷检测技术领域，检测方法包括以下步骤：S1、输入拍摄站场一杆一档图像中的站区图像；S2、对所述站区图像进行一级定位，得到悬吊滑轮图像；S3、利用CNN分类法对一级定位得到的所述悬吊滑轮图像进行分类，并过滤误定位悬吊滑轮图像；S4、根据CNN分类对应的不同比例，截取非误定位悬吊滑轮图像中的ROI图像；S5、对所述ROI图像中的开口销进行二级定位；S6、根据二级定位结果，输出开口销缺失缺陷识别结果。本发明采用直接定位开口销销钉的方法判断开口销是否缺失，无需缺陷样本，且在一级定位后采用CNN分类过滤误定位悬吊滑轮图像。
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公开(公告)号：CN117611525A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311427823.8
申请日：2023-10-31
申请人： 西南交通大学 , 成都唐源电气股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/13 , G06T3/4038 , G06T3/02 , G06T7/70
摘要： 本发明公开了一种受电弓滑板磨耗视觉检测方法和系统，本发明提出的检测方法采用特征点标定匹配的方式完成左右受电弓拍摄图像的拼接，并利用目标检测算法定位受电弓滑板区域，结合图像形态学处理和改进的边缘检测算法精细化提取滑板轮廓，之后将图像亚像素坐标转化为世界坐标通过计算上轮廓与下轮廓拟合直线间的距离得到磨耗值，保证计算结果的准确性和可靠性，极大的提高了检测精度，且能够很好地应用于各种复杂场景中。
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公开(公告)号：CN116012375B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310280182.1
申请日：2023-03-22
申请人： 西南交通大学 , 成都唐源电气股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/25
摘要： 本发明公开了一种接触网软横跨悬吊滑轮开口销缺陷检测方法及系统，涉及缺陷检测技术领域，检测方法包括以下步骤：S1、输入拍摄站场一杆一档图像中的站区图像；S2、对所述站区图像进行一级定位，得到悬吊滑轮图像；S3、利用CNN分类法对一级定位得到的所述悬吊滑轮图像进行分类，并过滤误定位悬吊滑轮图像；S4、根据CNN分类对应的不同比例，截取非误定位悬吊滑轮图像中的ROI图像；S5、对所述ROI图像中的开口销进行二级定位；S6、根据二级定位结果，输出开口销缺失缺陷识别结果。本发明采用直接定位开口销销钉的方法判断开口销是否缺失，无需缺陷样本，且在一级定位后采用CNN分类过滤误定位悬吊滑轮图像。
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公开(公告)号：CN115995062A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310280034.X
申请日：2023-03-22
申请人： 成都唐源电气股份有限公司 , 西南交通大学
摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种接触网电联接线线夹螺母异常识别方法及系统，包括以下步骤：检测定位步骤，通过引入自适应Anchor改进目标检测网络提取电联接线线夹图像；特征提取步骤，利用基于u2net的网络结构，提取电联接线线夹中螺栓头、螺母及导线图像；缺陷识别步骤，通过计算螺栓头与螺母距离，以及螺母与导线距离，判断螺母是否异常；本发明，通过上述步骤快速高效的识别接触网图像中的电联接线线夹异常情况，以实现及时发现电联接线线夹螺母缺失，规避因接触网的电联接线线夹螺母发生松动或者脱落等异常现象，造成接触线松弛，引发打弓等异常，以降低列车运行安全风险。
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公开(公告)号：CN114996318B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210815910.X
申请日：2022-07-12
申请人： 成都唐源电气股份有限公司 , 西南交通大学
IPC分类号： G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F16/906
摘要： 本发明公开了一种检测数据异常值处理方式的自动判别方法及系统，通过确定所述每个字段类型；统计每个数据字段中缺失值数据量占所述字段数据总量的比例，判断所述字段是否可用；若所述字段可用则进入下一个判别阶段，否则不进入下一个判别阶段；当类别型字段为可用，且存在缺失值时，将所述类别型字段中缺失值数据量占比与可用性阈值R0比较，根据比较结果判别所述类别型字段缺失值的处理方式；当数值型字段为可用，分别通过计算变异系数值和缺失值数据量占比，对缺失值和异常值的处理方式进行判别。通过将统计学和业务规则相结合的方式，基于数据分析技术，有效提高数据分析的效率，降低大数据分析人员和业务专家的负担。
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