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[发明专利]一种人力制动机圆销开口销丢失故障检测方法及系统-CN202310441229.8在审
发明人：韩旭 -专利权人： 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种人力制动机圆销开口销丢失故障检测方法及系统，涉及一种图像检测方法和系统。目的是为了克服现有采用采用深度学习方法对人力制动机圆销开口销丢失故障检测率不高的问题，其中方法步骤如下：步骤一、通过已训练的定位网络检测待检测图像，对待检测图像中的人力制动机拉杆链进行定位，截取得到人力制动机拉杆链子图像；步骤二、通过已训练的丢失故障检测网络检测人力制动机拉杆链子图像，检测人力制动机圆销开口销的状态；如果检测到状态属于丢失状态，则生成相应故障信息；如果检测到不属于丢失状态、折断状态和正常状态三种状态的任一状态，则生成相应故障信息。
一种人力制动机圆销开口销丢失故障检测方法系统

[发明专利]基于深度学习的人力制动机轴链检测方法-CN202310448380.4有效
发明人：张光伟 -专利权人： 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：基于深度学习的人力制动机轴链检测方法，涉及图像处理技术领域，针对现有技术中利用htc分割网络对制动机轴链进行检测，准确率低的问题，比起常规的htc分割算法，本申请可以在分割之前自适应的对图片进行一定的调整，使得图像更加适合分割，获取更精准的分割结果，通过提高分割算法的准确率让程序对人力制动机轴链的状态的有一个更加准确的判断。本申请技术方案代替了人工检测，提高检测效率、准确率，并且本申请的技术方案不受人员的生理和心理影响，作业质量大幅提高。
基于深度学习人力制动机轴检测方法

[发明专利]自监督脱轨自动装置拉环脱落图像异常检测方法及装置-CN202310242289.7有效
发明人：姜鸿 -专利权人： 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明的一种自监督脱轨自动装置拉环脱落图像异常检测方法及装置，涉及一种图像检测方法及装置。目的是为了克服现有的深度学习对检测模型进行训练时，较依赖于异常数据的问题，方法具体步骤如下：步骤一、采集脱轨自动装置拉环所在区域的图像作为待检测图像；步骤二、将待检测图像输入至已训练的异常检测模型，获得待检测图像的评分，并在评分小于等于设定阈值时执行步骤三；其中，得到已训练的异常检测模型的步骤包括：将样本数据集送入卷积神经网络CNN中进行自监督学习；并且，自监督学习的代理任务为将正常的脱轨自动装置拉环和底座图像随机增强后粘贴到第一灰度图像中生成随机组合图像；步骤三、判断待检测图像异常。
监督脱轨自动装置拉环脱落图像异常检测方法装置

[发明专利]基于深度学习的动车裙板异物识别方法及装置-CN202310782807.4在审
发明人：郭庆阳 -专利权人： 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06V20/59 文献下载
摘要：基于深度学习的动车裙板异物识别方法及装置，涉及动车故障检测技术领域。本发明是为了解决采用传统的Cascade‑rcnn深度学习网络对动车裙板异物故障进行识别无法满足实际需求的问题。本发明所述的利用边缘检测算法对原始图像进行处理，获得边缘检测特征图，所述原始图像为含有被测动车裙板的灰度图像；将边缘检测特征图与原始图像进行融合，获得被测图像；将被测图像输入至训练好的深度学习网络中获得检测结果，实现被测动车裙板异物的识别。
基于深度学习动车异物识别方法装置

[发明专利]基于轨边图像数据采集卡的铁路列车图像采集方法-CN202310700777.8在审
发明人：王云鹏;祝恩斌;王娜 -专利权人： 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G07C5/08 文献下载
摘要：一种基于轨边图像数据采集卡的铁路列车图像采集方法，属于机车车轮信号处理技术领域。本发明针对现有数据采集卡接收的车轮传感器信号与真实信号不同步，存在车轴数据多轴或丢轴的问题。包括采用可编程逻辑芯片采集车轮传感器的传感信号，同时通过可编程逻辑芯片内部的定时器记录每个传感信号的时刻点，并组成每列机车的传感信号时刻序列；根据传感信号时刻序列控制轨边图像数据采集卡进行图像采集。本发明通过获得准确的机车传感信号时刻序列，传递至轨边图像数据采集卡，使轨边图像数据采集卡能够更准确的获得对应时刻的列车图像数据。
基于图像数据采集铁路列车方法

[实用新型]一种相机防脱落机构-CN202320373732.X有效
发明人：冷艳威 -专利权人： 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： F16M11/04 文献下载
摘要：一种相机防脱落机构。本实用新型涉及铁路列车图像检测技术领域。本实用新型为了解决现有检测设备中，因相机盒的牵引绳、紧固件等结构松动或失效而引起的相机盒脱落的问题。本实用新型包括弹性元件、限位板、两个锁爪、两个连杆和相机盒，两个锁爪竖直对称设置，锁爪的上端与安装架顶板转动连接，限位板设置在两个锁爪之间的中部，两个连杆对称设置在两个锁爪之间，连杆的上端与限位板之间沿高度方向上滑动连接，每个连杆的下端分别与一个锁爪的中部转动连接，弹性元件水平设置在两个连杆的内侧之间，锁爪的下端设有吊钩，吊钩插装在相机盒的两侧。本实用新型用于铁路列车图像检测。
一种相机脱落机构

[发明专利]基于目标检测网络的动车异物检测方法、系统及设备-CN202310310547.0有效
发明人：龙施洋 -专利权人： 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：基于目标检测网络的动车异物检测方法、系统及设备，本发明涉及动车异物检测方法、系统及设备。本发明的目的是为了解决现有方法对于已知的异物种类具有较好的检测效果，但对于数据集中没有的异物种类通常检测效果不好的问题。基于目标检测网络的动车异物检测方法具体过程为：步骤一、构建训练数据集；步骤二、基于步骤一构建的训练数据集训练目标检测模型，获得训练好的目标检测模型；目标检测模型的损失函数为将Yolov5目标检测模型的二元交叉熵损失函数替换为单分类损失函数；步骤三、基于训练好的目标检测模型对待测图像进行检测，判断是否存在异物。本发明用于动车异物检测领域。
基于目标检测网络动车异物方法系统设备

[发明专利]从板座破损故障识别检测网络训练及检测方法、系统及介质-CN202310184867.6有效
发明人：王璐 -专利权人： 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：从板座破损故障识别检测网络训练及检测方法、系统及介质，涉及图像处理技术领域，针对现有从板座图像由于存在各种自然干扰，如光照、雨水、泥渍，进而导致训练过程中模型不能专注于整体形状，从而影响了训练的效果，进一步导致了训练好的模型识别准确率低的问题。本申请改进后的损失函数可以过滤掉个别像素点对识别的影响，使模型更加专注于整体形状，可以在同样的训练集、同样的训练次数下得到更加准确的模型，提高从板座破损故障识别的准确性。并且申请改进后的损失函数还能够在一定程度上解决正负样本不均衡在训练过程中造成的问题。
破损故障识别检测网络训练方法系统介质

[发明专利]一种车轮模拟器远近端自动识别方法及系统-CN202211313607.6有效
发明人：董春光;王健;祝恩斌 -专利权人： 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： B61L27/60 文献下载
摘要：一种车轮模拟器远近端自动识别方法及系统，属于列车安检设备调试、检修技术领域。本发明为了解决目前人工对车轮模拟器区分时存在工作量大的问题以及对车轮模拟器进行区别存在的成本高的问题。本发明的识别方法中，当遥控器在非滚轮模式工作时，计算出近端车轮模拟器到遥控器的距离和远端车轮模拟器到遥控器的距离，根据近端车轮模拟器到遥控器的距离小于远端车轮模拟器到遥控器的距离来判断出远端和近端；当遥控器在滚轮模式工作时，计算出近端车轮模拟器到滚轮的距离和远端车轮模拟器到滚轮的距离，根据近端车轮模拟器到滚轮的距离小于远端车轮模拟器到滚轮的距离来自动判断出近端和远端。本发明用于车轮模拟器远近端自动识别。
一种车轮模拟器远近自动识别方法系统

[发明专利]基于深度学习的铁路货车连接拉杆折断故障识别方法及识别系统-CN202211357595.7有效
发明人：张宇墨;马凌宇;秦昌 -专利权人： 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：基于深度学习的铁路货车连接拉杆折断故障识别方法及识别系统，本发明涉及铁路货车连接拉杆折断故障识别方法及识别系统。本发明的目的是为了解决传统图像处理检测零部件异常需要人工设计激励特征，工作量大且鲁棒性较低，同时基于滑动窗口的区域选择策略没有针对性，时间复杂度高的问题。过程为：一、构建Faster RCNN网络模型；二、对Faster RCNN网络进行训练，获得训练好的Faster RCNN网络；三、将待测试图像输入到训练好的Faster RCNN网络，获得铁路货车连接拉杆是否发生故障。本发明用于铁路货车故障识别领域。
基于深度学习铁路货车连接拉杆折断故障识别方法系统

[发明专利]人力制动机拉杆链折断故障检测方法-CN202310013480.4有效
发明人：韩旭 -专利权人： 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司
申请日： 2023-01-05 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种人力制动机拉杆链折断故障检测方法，属于铁路货车故障检测技术领域。本发明针对现有检测方法对人力制动机拉杆链折断故障形态与非故障状态的分辨能力差导致故障检测准确度低的问题。包括采用预训练Faster‑Rcnn检测网络由铁路货车的过车图像定位出人力制动机拉杆链部位图像；采用预训练改进WS‑DAN分类网络对输入图像进行分类，获得图像正常类、图像折断类和图像缠绕铁丝类的检测分类结果；预训练Faster‑Rcnn检测网络和预训练改进WS‑DAN分类网络采用样本图像集进行预训练获得；改进WS‑DAN分类网络在现有WS‑DAN分类网络的BAP模块基础上增加坐标注意力机制模块构成。本发明用于人力制动机拉杆链折断故障检测。
人力制动拉杆折断故障检测方法

[发明专利]基于深度学习的人力制动机轴链折断故障检测方法及系统-CN202310049997.9有效
发明人：李哲林 -专利权人： 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司
申请日： 2023-02-01 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：基于深度学习的人力制动机轴链折断故障检测方法及系统，本发明涉及人力制动机轴链折断故障检测方法及系统。本发明的目的是为了解决现有深度学习模型对人力制动机轴链折断故障检测的检测速率低的问题。基于深度学习的人力制动机轴链折断故障检测方法具体过程为：一、采集图像，基于采集图像构建人力制动机轴链折断故障数据集；二、构建RepVGG目标检测模型；三、训练RepVGG目标检测模型的训练阶段，获得训练好的RepVGG目标检测模型的训练阶段，将训练好的RepVGG目标检测模型的训练阶段的参数赋予推理阶段；四、将待测图像输入RepVGG目标检测模型的推理阶段，获得检测结果。本发明用于故障检测领域。
基于深度学习人力制动机轴折断故障检测方法系统

[发明专利]基于SuperPoint算法的铁路列车图像配准方法及设备-CN202310773920.6在审
发明人：陈雨萌 -专利权人： 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：基于SuperPoint算法的铁路列车图像配准方法及设备，属于铁路列车图像处理技术领域。本发明为了解决现有的铁路列车图像配准方法存在不能兼顾配准效果、运行时间和占用内存的问题。本发明针对铁路列车图像配准的图像，采用SuperPoint网络进行处理，改进特征点提取网络中NMS策略中，增加局部区域判断，以及根据区域亮度及对比度自适应调整得分筛选阈值功能，从而提升网络在车头车尾区域和暗部区域的特征点提取密度，在特征点匹配的过程中，按照匹配得分依次进行不放回配对，并增加误匹配对过滤步骤；最后根据匹配点坐标信息进行全局变换进而实现图像配准。
基于 superpoint 算法铁路列车图像方法设备

[发明专利]基于移频轨道电路信号的机车信号抗干扰测试方法-CN202211467986.4有效
发明人：刘立臣;王海元;滑福宁 -专利权人： 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： H04B17/00 文献下载
摘要：基于移频轨道电路信号的机车信号抗干扰测试方法，涉及轨道信号测试技术领域，针对现有技术中未经干扰测试的机车信号设备，当机车运行在半自动闭塞区间或站内道岔区段，存在干扰信号时，会出现无码区段误上码的问题。本申请通过对机车信号设备进行系统的抗干扰测试，能够避免机车运行在半自动闭塞区间或站内道岔区段，存在干扰信号时，出现无码区段误上码的问题，提高既有故障问题的解决率及潜在风险，提高软件出厂后在现场的可用性，保障行车安全。不同设备厂家可采用统一的测试方法，便于软件变更管理，同时也填补了机车信号设备软件变更无测试标准的空白。
基于轨道电路信号机车抗干扰测试方法

[发明专利]一种铁路移频信号译码算法的单元测试方法-CN202310563123.5在审
发明人：李春光;谢冬雪;姜海祥;刘书源 -专利权人： 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： H03M13/01 文献下载
摘要：本发明的一种铁路移频信号译码算法的单元测试方法，涉及铁路信号译码算法的测试方法。目的是为了克服当前没有在频域上针对铁路移频信号译码算法的单元测试方法，以及无法通过控制时域信号输入来构造复杂频域信号的测试数据的问题，具体步骤如下：步骤一、构建测试场景库；步骤二、利用测试场景库中场景构造测试数据；步骤三、修改待测铁路移频信号译码算法程序的源文件；步骤四、通过修改的源文件生成测试脚本框架，将测试数据导入测试脚本框架，生成测试用例并执行，得到实际测试结果；步骤五、将实际测试结果与预期测试结果进行比较，并在实际测试结果与预期测试结果一致时，判断铁路移频信号译码算法可靠。
一种铁路信号译码算法单元测试方法

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