CN108221507A - 一种铁道安全维护的方法 - Google Patents
一种铁道安全维护的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108221507A CN108221507A CN201710895091.3A CN201710895091A CN108221507A CN 108221507 A CN108221507 A CN 108221507A CN 201710895091 A CN201710895091 A CN 201710895091A CN 108221507 A CN108221507 A CN 108221507A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- rail
- bylinder
- equipment
- long
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E01—CONSTRUCTION OF ROADS, RAILWAYS, OR BRIDGES
- E01B—PERMANENT WAY; PERMANENT-WAY TOOLS; MACHINES FOR MAKING RAILWAYS OF ALL KINDS
- E01B17/00—Cattle guards connected to the permanent way
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Architecture (AREA)
- Civil Engineering (AREA)
- Structural Engineering (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明涉及一种铁道安全维护的方法，所述方法包括使用铁道安全维护平台以对铁轨上方的动物对象类型进行识别以确定是否执行相应驱赶操作，平台包括：支撑架构，设置在铁轨上方的横杆上，包括主连接件和金属支撑结构，第一连接扣件、第二连接扣件和第三连接扣件都被扣接到主连接件上且使得第一长筒架构和第三长筒架构水平连接，以及使得第一长筒架构和第二长筒架构呈90度连接，第三长筒架构和第二长筒架构呈90度连接；CF存储芯片，设置在铁轨附近，用于预先存储第一距离阈值和第二距离阈值，第一距离阈值小于第二距离阈值；铁轨间隔检测设备，包括位置传感器，用于检测铁轨的两条轨道之间的最短距离。
Description
技术领域
本发明涉及铁路管理领域，尤其涉及一种铁道安全维护的方法。
背景技术
铁路开始改用铁轨，经过数十年的改进，使用的物料改成钢，而钢的质素亦得到很大的提高。铁路上使用的钢轨必须承受巨大的压力，故此需要使用质素极高的钢材。铁路钢轨对钢的要求比其它的应用都为高。同样的小瑕疵，在建筑物使用的钢筋内出现可能不会产生任何问题；但在铁路钢轨出现则随时会导致路轨断裂而引致列车出轨。
钢轨并不便宜，占铁路成本中相当重要的部分。现代使用的钢轨切面成”工”字形，分为与车轮接触的轨头、中间的轨腰及底部的轨底。不同的路线对钢轨的强度、稳定性及耐磨性都有不同的要求。因此钢轨亦有不同的规格。
发明内容
当前的铁道无法对出现的大型动物进行即时识别以及定向驱逐，导致铁道的安全等级无法进一步提升。为了解决上述问题，本发明提供了一种铁道安全维护的方法。
根据本发明的一方面，提供了一种铁道安全维护的方法，所述方法包括使用铁道安全维护平台以对铁轨上方的动物对象类型进行识别以确定是否执行相应驱赶操作，所述铁道安全维护平台包括：
支撑架构，设置在铁轨上方的横杆上，包括主连接件和金属支撑结构，第一连接扣件、第二连接扣件和第三连接扣件都被扣接到主连接件上且使得第一长筒架构和第三长筒架构水平连接，以及使得第一长筒架构和第二长筒架构呈90度连接，第三长筒架构和第二长筒架构呈90度连接；
CF存储芯片，设置在铁轨附近，用于预先存储第一距离阈值和第二距离阈值，第一距离阈值小于第二距离阈值；
铁轨间隔检测设备，包括位置传感器，用于检测铁轨的两条轨道之间的最短距离；
声光报警设备，分别与CF存储芯片和铁轨间隔检测设备连接，用于在铁轨的两条轨道之间的最短距离小于等于第一距离阈值时，进行第一报警操作，还用于在铁轨的两条轨道之间的最短距离大于等于第二距离阈值时，进行第二报警操作。
本发明至少具有以下三处重要发明点：
(1)精细挑选自适应的滤波算法，对同一场景的多个摄像部件采取同一滤波算法处理，保障后续图像合并和图像处理的效果；
(2)建立从目标几何特征到目标类型的非线形映射的深度神经网络，从而只需获得目标几何特征，即可获得目标类型，从而一方面简化了运算，另一方面提高了目标类型分析的准确性。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：
图1为根据本发明实施方案示出的铁道安全维护平台的结构示意图。
图2为根据本发明实施方案示出的铁道安全维护平台的支撑架构的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的铁道安全维护平台的实施方案进行详细说明。
为了克服上述不足，本发明搭建了一种铁道安全维护的方法，所述方法包括使用铁道安全维护平台以对铁轨上方的动物对象类型进行识别以确定是否执行相应驱赶操作。本发明解决了大型动物无法在铁轨现场有针对性识别的难题。
图1为根据本发明实施方案示出的铁道安全维护平台的结构示意图，所述平台包括：
如图2所示，支撑架构，设置在铁轨上方的横杆上，包括主连接件和金属支撑结构，第一连接扣件、第二连接扣件和第三连接扣件都被扣接到主连接件上且使得第一长筒架构和第三长筒架构水平连接，以及使得第一长筒架构和第二长筒架构呈90度连接，第三长筒架构和第二长筒架构呈90度连接；
CF存储芯片，设置在铁轨附近，用于预先存储第一距离阈值和第二距离阈值，第一距离阈值小于第二距离阈值；
铁轨间隔检测设备，包括位置传感器，用于检测铁轨的两条轨道之间的最短距离；
声光报警设备，分别与CF存储芯片和铁轨间隔检测设备连接，用于在铁轨的两条轨道之间的最短距离小于等于第一距离阈值时，进行第一报警操作，还用于在铁轨的两条轨道之间的最短距离大于等于第二距离阈值时，进行第二报警操作。
接着，继续对本发明的铁道安全维护平台的具体结构进行进一步的说明。
所述铁道安全维护平台中还可以包括：
第一长筒架构，包括塑料外壳、环形容器、第一摄影部件和第一连接扣件，环形容器、第一摄影部件和第一连接扣件都位于塑料外壳内部，第一摄像部件设置在塑料外壳的朝外端，第一连接扣件设置在塑料外壳的朝内端，第一摄像部件嵌入在环形容器内部，用于朝外对附近环境进行高清图像采集以获得第一高清图像；
第二长筒架构，包括塑料外壳、环形容器、第二摄影部件和第二连接扣件，环形容器、第二摄影部件和第二连接扣件都位于塑料外壳内部，第二摄像部件设置在塑料外壳的朝外端，第二连接扣件设置在塑料外壳的朝内端，第二摄像部件嵌入在环形容器内部，用于朝外对附近环境进行高清图像采集以获得第二高清图像；
第三长筒架构，包括塑料外壳、环形容器、第三摄影部件和第三连接扣件，环形容器、第三摄影部件和第三连接扣件都位于塑料外壳内部，第三摄像部件设置在塑料外壳的朝外端，第三连接扣件设置在塑料外壳的朝内端，第三摄像部件嵌入在环形容器内部，用于朝外对附近环境进行高清图像采集以获得第三高清图像。
所述铁道安全维护平台中还可以包括：
噪声类型确定设备，分别与第一摄像部件、第二摄像部件和第三摄像部件连接，用于分别接收第一高清图像、第二高清图像和第三高清图像，将第一高清图像、第二高清图像和第三高清图像中复杂度最高的图像确定为滤波参考图像，将滤波参考图像中的幅值最大的噪声所对应的类型作为参考噪声类型输出。
所述铁道安全维护平台中还可以包括：
滤波处理设备，与噪声类型确定设备连接，用于分别对第一高清图像、第二高清图像和第三高清图像执行与参考噪声类型对应的滤波算法的相应处理，以分别获得第一滤波图像、第二滤波图像和第三滤波图像；
对象数量识别设备，与滤波处理设备连接，用于获得第一滤波图像、第二滤波图像和第三滤波图像，对第一滤波图像、第二滤波图像和第三滤波图像分别进行运动对象检测以确定各个滤波图像中运动对象的数量，并将运动对象的数量最多的滤波图像作为运动参考图像输出；
增强处理设备，用于接收运动参考图像，并对运动参考图像执行自适应增强处理，以获得自适应增强图像，其中，对运动参考图像执行自适应增强处理包括：根据运动参考图像各个区域的对比度制定并执行相应的增强处理力度，其中，对比度越低，相应的增强处理力度越大；
膨胀腐蚀设备，与增强处理设备连接，用于接收自适应增强图像，对自适应增强图像执行图像膨胀处理后再执行图像腐蚀处理，以获得形态学图像；
参数分析设备，与膨胀腐蚀设备连接，用于接收形态学图像，并获取形态学图像中各个对象图案的面积，将面积接近动物面积阈值的对象图案作为待处理子图像，对待处理子图像进行形状分析以获得其中对象的多个几何特征，将多个几何特征分别进行归一化处理以获得多个归一化特征，并将多个归一化特征组成一维向量；
目标提取设备，与参数分析设备连接，用于接收一维向量，并将一维向量输入预先已训练测试完毕的多输入单输出的深度神经网络，以获得输出的动物对象类型，并在输出的动物对象类型属于对火车造成威胁的动物类型时，发出大型动物识别信号；
驱赶执行设备，与目标提取设备连接，用于在接收到大型动物识别信号时，执行与获得的动物对象类型对应的驱赶操作。
在所述铁道安全维护平台中：噪声类型确定设备和滤波处理设备都被设置在支撑架构的主连接件内部。
在所述铁道安全维护平台中：噪声类型确定设备通过WIFI网络分别与第一摄像部件、第二摄像部件和第三摄像部件建立无线连接。
在所述铁道安全维护平台中：所述声光报警设备包括发光二极管和立体声扬声器。
在所述铁道安全维护平台中：多个归一化特征的数量与深度神经网络的被输入的参数的数量相同。
另外，图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。
由于成像系统、传输介质和记录设备等的不完善，数字图像在其形成、传输记录过程中往往会受到多种噪声的污染。另外，在图像处理的某些环节当输入的像对象并不如预想时也会在结果图像中引入噪声。这些噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。对于数字图像信号，噪声表为或大或小的极值，这些极值通过加减作用于图像像素的真实灰度值上，对图像造成亮、暗点干扰，极大降低了图像质量，影响图像复原、分割、特征提取、图像识别等后继工作的进行。要构造一种有效抑制噪声的滤波器必须考虑两个基本问题：能有效地去除目标和背景中的噪声；同时，能很好地保护图像目标的形状、大小及特定的几何和拓扑结构特征。
常用的图像滤波模式中的一种是，非线性滤波器，一般说来，当信号频谱与噪声频谱混叠时或者当信号中含有非叠加性噪声时如由系统非线性引起的噪声或存在非高斯噪声等)，传统的线性滤波技术，如傅立变换，在滤除噪声的同时，总会以某种方式模糊图像细节(如边缘等)进而导致像线性特征的定位精度及特征的可抽取性降低。而非线性滤波器是基于对输入信号的一种非线性映射关系，常可以把某一特定的噪声近似地映射为零而保留信号的要特征，因而其在一定程度上能克服线性滤波器的不足之处。
采用本发明的铁道安全维护平台，针对现有技术中缺乏铁道附近出现的大型动物进行定向驱逐的技术问题，在有针对性图像采集的基础上，采用神经网络方式以获得输出的动物对象类型，并在输出的动物对象类型属于对火车造成威胁的动物类型时，发出大型动物识别信号，还在接收到大型动物识别信号时，执行与获得的动物对象类型对应的驱赶操作，从而解决了上述技术问题。
可以理解的是，虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。
Claims (8)
1.一种铁道安全维护的方法，所述方法包括使用铁道安全维护平台以对铁轨上方的动物对象类型进行识别以确定是否执行相应驱赶操作，所述铁道安全维护平台包括：
支撑架构，设置在铁轨上方的横杆上，包括主连接件和金属支撑结构，第一连接扣件、第二连接扣件和第三连接扣件都被扣接到主连接件上且使得第一长筒架构和第三长筒架构水平连接，以及使得第一长筒架构和第二长筒架构呈90度连接，第三长筒架构和第二长筒架构呈90度连接；
CF存储芯片，设置在铁轨附近，用于预先存储第一距离阈值和第二距离阈值，第一距离阈值小于第二距离阈值；
铁轨间隔检测设备，包括位置传感器，用于检测铁轨的两条轨道之间的最短距离；
声光报警设备，分别与CF存储芯片和铁轨间隔检测设备连接，用于在铁轨的两条轨道之间的最短距离小于等于第一距离阈值时，进行第一报警操作，还用于在铁轨的两条轨道之间的最短距离大于等于第二距离阈值时，进行第二报警操作。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述平台还包括：
第一长筒架构，包括塑料外壳、环形容器、第一摄影部件和第一连接扣件，环形容器、第一摄影部件和第一连接扣件都位于塑料外壳内部，第一摄像部件设置在塑料外壳的朝外端，第一连接扣件设置在塑料外壳的朝内端，第一摄像部件嵌入在环形容器内部，用于朝外对附近环境进行高清图像采集以获得第一高清图像；
第二长筒架构，包括塑料外壳、环形容器、第二摄影部件和第二连接扣件，环形容器、第二摄影部件和第二连接扣件都位于塑料外壳内部，第二摄像部件设置在塑料外壳的朝外端，第二连接扣件设置在塑料外壳的朝内端，第二摄像部件嵌入在环形容器内部，用于朝外对附近环境进行高清图像采集以获得第二高清图像；
第三长筒架构，包括塑料外壳、环形容器、第三摄影部件和第三连接扣件，环形容器、第三摄影部件和第三连接扣件都位于塑料外壳内部，第三摄像部件设置在塑料外壳的朝外端，第三连接扣件设置在塑料外壳的朝内端，第三摄像部件嵌入在环形容器内部，用于朝外对附近环境进行高清图像采集以获得第三高清图像。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述平台还包括：
噪声类型确定设备，分别与第一摄像部件、第二摄像部件和第三摄像部件连接，用于分别接收第一高清图像、第二高清图像和第三高清图像，将第一高清图像、第二高清图像和第三高清图像中复杂度最高的图像确定为滤波参考图像，将滤波参考图像中的幅值最大的噪声所对应的类型作为参考噪声类型输出。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述平台还包括：
滤波处理设备，与噪声类型确定设备连接，用于分别对第一高清图像、第二高清图像和第三高清图像执行与参考噪声类型对应的滤波算法的相应处理，以分别获得第一滤波图像、第二滤波图像和第三滤波图像；
对象数量识别设备，与滤波处理设备连接，用于获得第一滤波图像、第二滤波图像和第三滤波图像，对第一滤波图像、第二滤波图像和第三滤波图像分别进行运动对象检测以确定各个滤波图像中运动对象的数量，并将运动对象的数量最多的滤波图像作为运动参考图像输出；
增强处理设备，用于接收运动参考图像，并对运动参考图像执行自适应增强处理，以获得自适应增强图像，其中，对运动参考图像执行自适应增强处理包括：根据运动参考图像各个区域的对比度制定并执行相应的增强处理力度，其中，对比度越低，相应的增强处理力度越大；
膨胀腐蚀设备，与增强处理设备连接，用于接收自适应增强图像，对自适应增强图像执行图像膨胀处理后再执行图像腐蚀处理，以获得形态学图像；
参数分析设备，与膨胀腐蚀设备连接，用于接收形态学图像，并获取形态学图像中各个对象图案的面积，将面积接近动物面积阈值的对象图案作为待处理子图像，对待处理子图像进行形状分析以获得其中对象的多个几何特征，将多个几何特征分别进行归一化处理以获得多个归一化特征，并将多个归一化特征组成一维向量；
目标提取设备，与参数分析设备连接，用于接收一维向量，并将一维向量输入预先已训练测试完毕的多输入单输出的深度神经网络，以获得输出的动物对象类型，并在输出的动物对象类型属于对火车造成威胁的动物类型时，发出大型动物识别信号；
驱赶执行设备，与目标提取设备连接，用于在接收到大型动物识别信号时，执行与获得的动物对象类型对应的驱赶操作。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于：
噪声类型确定设备和滤波处理设备都被设置在支撑架构的主连接件内部。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于：
噪声类型确定设备通过WIFI网络分别与第一摄像部件、第二摄像部件和第三摄像部件建立无线连接。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于：
所述声光报警设备包括发光二极管和立体声扬声器。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于：
多个归一化特征的数量与深度神经网络的被输入的参数的数量相同。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710895091.3A CN108221507B (zh) | 2017-09-28 | 2017-09-28 | 一种铁道安全维护平台 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710895091.3A CN108221507B (zh) | 2017-09-28 | 2017-09-28 | 一种铁道安全维护平台 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108221507A true CN108221507A (zh) | 2018-06-29 |
| CN108221507B CN108221507B (zh) | 2019-09-03 |
Family
ID=62654620
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710895091.3A Active CN108221507B (zh) | 2017-09-28 | 2017-09-28 | 一种铁道安全维护平台 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108221507B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109410262A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-03-01 | 宁波迪比亿贸易有限公司 | 耐压罐景深解析系统 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5627508A (en) * | 1996-05-10 | 1997-05-06 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Pilot vehicle which is useful for monitoring hazardous conditions on railroad tracks |
| CN101108627A (zh) * | 2007-08-30 | 2008-01-23 | 桂林市思奇通信设备有限公司 | 铁路行车安全自动监控系统及其运行方法 |
| CN201230537Y (zh) * | 2008-06-27 | 2009-05-06 | 沈利娜 | 一种无线主从式语音驱赶动物的器具 |
| CN101954916A (zh) * | 2010-09-06 | 2011-01-26 | 耿直 | 轨道在线监测方法及轨道在线监测系统 |
| CN102860300A (zh) * | 2012-09-20 | 2013-01-09 | 西南科技大学 | 一种基于模式识别的自动瞄准激光驱鸟装置及驱鸟方法 |
| CN106353763A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-01-25 | 江苏启泰物联网科技有限公司 | 一种具有铁道轨面异物扫描功能的激光雷达 |
-
2017
- 2017-09-28 CN CN201710895091.3A patent/CN108221507B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5627508A (en) * | 1996-05-10 | 1997-05-06 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Pilot vehicle which is useful for monitoring hazardous conditions on railroad tracks |
| CN101108627A (zh) * | 2007-08-30 | 2008-01-23 | 桂林市思奇通信设备有限公司 | 铁路行车安全自动监控系统及其运行方法 |
| CN201230537Y (zh) * | 2008-06-27 | 2009-05-06 | 沈利娜 | 一种无线主从式语音驱赶动物的器具 |
| CN101954916A (zh) * | 2010-09-06 | 2011-01-26 | 耿直 | 轨道在线监测方法及轨道在线监测系统 |
| CN102860300A (zh) * | 2012-09-20 | 2013-01-09 | 西南科技大学 | 一种基于模式识别的自动瞄准激光驱鸟装置及驱鸟方法 |
| CN106353763A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-01-25 | 江苏启泰物联网科技有限公司 | 一种具有铁道轨面异物扫描功能的激光雷达 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109410262A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-03-01 | 宁波迪比亿贸易有限公司 | 耐压罐景深解析系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN108221507B (zh) | 2019-09-03 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN104535586B (zh) | 带钢边部缺陷检测识别方法 | |
| CN107705288B (zh) | 伪目标运动强干扰下的危险气体泄漏红外视频检测方法 | |
| CN108714003B (zh) | 基于灰度测量的固定桌面维护系统 | |
| CN110310255B (zh) | 基于目标检测和图像处理的转辙机缺口检测方法 | |
| CN106682665B (zh) | 一种基于计算机视觉的七段式数显仪表数字识别方法 | |
| CN103077384A (zh) | 一种车标定位识别的方法与系统 | |
| CN109741314A (zh) | 一种零件的视觉检测方法及系统 | |
| CN112861654B (zh) | 一种基于机器视觉的名优茶采摘点位置信息获取方法 | |
| CN104504382B (zh) | 一种基于图像处理技术的火焰识别算法 | |
| CN104657706A (zh) | 基于图像的高铁线路线杆断裂与联接结构体异常检测方法 | |
| CN103606220A (zh) | 一种基于白光图像及红外图像的支票印刷体数字识别系统及其方法 | |
| CN110322428B (zh) | 检测隧道病害的方法、装置及电子设备 | |
| CN107784469A (zh) | 一种基于无人机航拍图像技术的仓库货物盘点方法 | |
| CN106251363A (zh) | 一种智慧金睛识别人流人数统计方法和装置 | |
| CN104773626A (zh) | 一种施工升降机标准节螺栓安全状态检测装置 | |
| CN111652842A (zh) | 高速西林瓶轧盖生产线实时视觉检测方法及系统 | |
| CN105160328A (zh) | 一种基于二值化图像的人体轮廓识别方法 | |
| CN114638835B (zh) | 一种基于深度相机的轨枕异物检测方法 | |
| CN102073872A (zh) | 基于图像的寄生虫虫卵形状识别方法 | |
| CN108221507B (zh) | 一种铁道安全维护平台 | |
| CN107618535B (zh) | 铁道安全维护平台 | |
| CN103699876A (zh) | 一种基于线阵ccd图像识别车号的方法及装置 | |
| CN108564521A (zh) | 一种计算机图像处理系统 | |
| CN113673614B (zh) | 基于机器视觉的地铁隧道异物入侵检测装置及方法 | |
| JP2017030380A (ja) | 列車検知システムおよび列車検知方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20190802 Address after: 312500 Dagunian Village 7-1, Jingling Town, Xinchang County, Shaoxing City, Zhejiang Province Applicant after: Xinchang Zhenhui Machinery Factory Address before: 213166 No. 23 Fengqi Road, Wujin National High-tech Industrial Development Zone, Changzhou City, Jiangsu Province Applicant before: Li Chunlian |
|
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20230908 Address after: 5033A, 5th Floor, No. 101 West Fourth Ring South Road, Fengtai District, Beijing, 100000 Patentee after: China Railway Material General operation and Maintenance Technology Co.,Ltd. Address before: 312500 No.7-1, daguinian village, jingling Town, Xinchang County, Shaoxing City, Zhejiang Province Patentee before: Xinchang Zhenhui Machinery Factory |
|
| TR01 | Transfer of patent right |