CN110595804B - 铁路货车走行部故障智能检测系统 - Google Patents
铁路货车走行部故障智能检测系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110595804B CN110595804B CN201910953467.0A CN201910953467A CN110595804B CN 110595804 B CN110595804 B CN 110595804B CN 201910953467 A CN201910953467 A CN 201910953467A CN 110595804 B CN110595804 B CN 110595804B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- wheel sensor
- wheel
- truck
- fault
- railway
- 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.)
- Active
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 230000003137 locomotive effect Effects 0.000 claims description 12
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims description 11
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 abstract description 5
- 238000000034 method Methods 0.000 description 4
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 3
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 2
- 238000005507 spraying Methods 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- B08B1/12—
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B08—CLEANING
- B08B—CLEANING IN GENERAL; PREVENTION OF FOULING IN GENERAL
- B08B3/00—Cleaning by methods involving the use or presence of liquid or steam
- B08B3/04—Cleaning involving contact with liquid
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M11/00—Testing of optical apparatus; Testing structures by optical methods not otherwise provided for
- G01M11/08—Testing mechanical properties
- G01M11/081—Testing mechanical properties by using a contact-less detection method, i.e. with a camera
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M17/00—Testing of vehicles
- G01M17/08—Railway vehicles
Abstract
铁路货车走行部故障智能检测系统，涉及故障检测领域。本发明是为了解决现有铁路翻车机作业场车辆检测手段仍以人工检测为主，人工检测方式容易造成漏检，检车作业质量和效率难以得到保证的问题。一对车轮传感器用来检测轴距，控制单元根据轴距得到车型信息，从而判断是否为货车，若为货车，则系统进入接车状态；另一对车轮传感器用来检测车速根据车速控制3组图像采集设备的拍照频率，从而对铁路货车底部和两侧进行图像采集，射频读取设备用于识别出铁路货车的车号信息；故障自动识别单元采用深度学习识别算法对相应车号的货车图像进行故障识别并对故障进行报警，实现对铁路货车走行部的故障检测。它用于检测铁路货车走行部的故障。
Description
技术领域
本发明涉及一种对铁路货车走行部进行故障检测的系统，属于故障检测领域。
背景技术
铁路翻车机指一种用来翻卸铁路敞车(货车)散料的大型机械设备。可将有轨车辆翻转或倾斜使之卸料的装卸机械；在经过铁路翻车机翻卸掉铁路敞车上的散料之后，铁路翻车机将铁路敞车再次放置在铁路轨道上，为了防止铁路敞车在翻卸过程中造成车辆走行部上零件缺失或者损坏，需要对铁路翻车机作业场内的货车走行部进行检测，及时发现故障隐患并进行处理；目前，铁路翻车机作业场车辆检测手段仍以人工检测为主，人工检测的弊端明显，一方面人工检测方式容易造成漏检，检车作业质量和效率难以得到保证；另一方面，大量的检车人员也造成了人力及财力的浪费。
发明内容
本发明是为了解决现有铁路翻车机作业场车辆检测手段仍以人工检测为主，人工检测方式容易造成漏检，检车作业质量和效率难以得到保证的问题。现提供铁路货车走行部故障智能检测系统。
铁路货车走行部故障智能检测系统，所述系统包括一号车轮传感器1、二号车轮传感器2、三号车轮传感器5和四号车轮传感器6、射频读取设备3、3组图像采集设备4、控制单元、图像存储单元和故障自动识别单元，
一号车轮传感器1和二号车轮传感器2之间的距离为200毫米-400毫米，均安装在来车方向的轨道内壁上，用于检测每个车轮的脉冲信号，
三号车轮传感器5和四号车轮传感器6之间的距离为200毫米-400毫米，均安装在轨道内壁上，用于检测每个车轮的脉冲信号，
控制单元，用于根据同一车轮分别经过一号车轮传感器1和二号车轮传感器2产生信号的时间差，结合一号车轮传感器1和二号车轮传感器2之间的距离，得到车辆的行驶速度，根据该速度和机车后面第一辆车的每个车轮经过二号车轮传感器2所产生脉冲信号的时间差得到车辆轴距，根据车辆轴距确定车型是否为货车，若为货车，再根据同一车轮分别经过三号车轮传感器5和四号车轮传感器6产生信号的时间差，结合三号车轮传感器5和四号车轮传感器6之间的距离，得到货车当前的行驶速度，实时控制3组图像采集设备4的拍照频率，
射频读取设备3设置在两条轨枕之间，用于读取铁路货车底部的电子标签，根据电子标签识别出铁路货车的车号信息；
3组图像采集设备4分别布设在两轨道之间和两条轨道外侧，用于根据拍照频率对铁路货车底部和两侧进行图像采集，
图像存储单元，用于接收3组图像采集设备4采集到的图像，并将图像传输至故障自动识别单元中，
故障自动识别单元，用于根据图像和与图像对应的车号信息，对货车图像进行识别，识别出铁路货车走行部的故障，并对故障进行报警，完成对铁路货车走行部的故障检测。
优选的，所述系统还包括1个轨旁沉箱和2个轨旁侧箱，
1个轨旁沉箱布设在两轨道之间，轨旁沉箱内放置1组图像采集设备4；
2个轨旁侧箱分别布设在两个轨道外侧，2个轨旁侧箱内各放置1组图像采集设备4。
优选的，所述系统还包括分线箱7，
分线箱7内设置有补偿光源电源模块，用于根据控制单元输出的控制信号对3组图像采集设备4提供补偿光源。
优选的，图像采集设备4为线阵相机或3D相机或二者组合。
优选的，所述系统还包括相机盒自清洁装置，
相机盒自清洁装置，用于对相机盒取景窗进行自动清洁。
本发明的有益效果为：
本申请的铁路货车走行部故障智能检测系统安装在铁路翻车机作业场货车牵出线，车辆经翻车机作业后在线路上通过时，当机车后面的第一辆车行驶过一号和二号车轮传感器后，能够测量到车辆轴距，从而识别出是否为货车(因为每种车型的轴距不同，车型分为货车、客车或动车)，如果是货车则再根据货车行驶至三号车轮传感器和四号车轮传感器的位置时得到的货车行驶车速，控制单元根据该车速控制拍照频率，使图像采集设备按照该拍照频率进行图像采集，如果不是货车则不控制图像采集设备拍照，该图像采集的方式使采集到铁路货车走行部的位置图像清晰、无拉伸或压缩，货车通过本系统后即可完成检测，检车作业效率相比人工检测效率高。
本申请还通过射频读取设备扫描货车底部的电子标签，根据电子标签识别出货车的车号信息，故障自动识别单元采用深度学习识别算法对采集到的货车的图像进行识别，识别出铁路货车走行部上是否存在零部件缺失或者破损等故障，结合读取的车号信息，将故障信息传输至前方值班人员进行报警，值班员通知现场检修人员对故障进行确认和处理。用本申请的检测系统替代了现有翻车机作业场的室外人工检车作业，实现铁路系统的减员增效。
附图说明
图1为具体实施方式一所述的铁路货车走行部故障智能检测系统在轨道内及轨道旁边的位置图。
具体实施方式
具体实施方式一：参照图1具体说明本实施方式，本实施方式所述的铁路货车走行部故障智能检测系统，所述系统包括一号车轮传感器1、二号车轮传感器2、三号车轮传感器5和四号车轮传感器6、射频读取设备3、3组图像采集设备4、控制单元、图像存储单元和故障自动识别单元，
一号车轮传感器1和二号车轮传感器2之间的距离为200毫米-400毫米，均安装在来车方向的轨道内壁上，用于检测每个车轮的脉冲信号，
三号车轮传感器5和四号车轮传感器6之间的距离为200毫米-400毫米，均安装在轨道内壁上，用于检测每个车轮的脉冲信号，
控制单元，用于根据同一车轮分别经过一号车轮传感器1和二号车轮传感器2产生脉冲信号的时间差，结合一号车轮传感器1和二号车轮传感器2之间的距离，得到车辆的行驶速度，根据该速度和机车后面第一辆车的每个车轮经过二号车轮传感器2所产生脉冲信号的时间差得到车辆轴距，根据车辆轴距确定车型是否为货车，若为货车，再根据同一车轮分别经过三号车轮传感器5和四号车轮传感器6产生脉冲信号的时间差，结合三号车轮传感器5和四号车轮传感器6之间的距离，得到货车当前的行驶速度，实时控制3组图像采集设备4的拍照频率，
射频读取设备3设置在两条轨枕之间，用于读取铁路货车底部的电子标签，根据电子标签识别出铁路货车的车号信息；
3组图像采集设备4分别布设在两轨道之间和两条轨道外侧，用于根据拍照频率对铁路货车底部和两侧进行图像采集，
图像存储单元，用于存储3组图像采集设备4采集到的图像，
故障自动识别单元，用于根据图像和与图像对应的车号信息，货车图像进行识别，识别出铁路货车走行部的故障，并对故障进行报警，完成对铁路货车走行部的故障检测。
本实施方式中，一号车轮传感器1和二号车轮传感器2距离图像采集设备4至少大于30米，三号车轮传感器5和四号车轮传感器6与图像采集设备4之间的距离为3米-15米。
因为货车、客车或动车的轴距不同，所以本申请采用一号车轮传感器1和二号车轮传感器2是为了得到轴距，从而判断出是否为货车，如果判断出此时行驶的是货车，再根据货车上同一个车轮压过三号车轮传感器5和四号车轮传感器6所产生脉冲信号的时间差，结合三号车轮传感器5和四号车轮传感器6之间的距离，得到货车实时的行驶速度，实时控制3组图像采集设备4的拍照频率，如果判断出不是货车则就不进行控制拍照。当车辆压过一号车轮传感器至四号车轮传感器时，一号车轮传感器至四号车轮传感器会采集到脉冲信号。
如果只采用一号车轮传感器1和二号车轮传感器2既测轴距又实现控制拍照频率，而不采用三号车轮传感器5和四号车轮传感器6来实现本申请的话，由于整列车最后一辆驶过一号车轮传感器1和二号车轮传感器2后，最后几辆车距离图像采集设备还有很远的距离，如果此时就按照恒定的拍照频率控制设备拍照的话会导致拍摄的图像变形，因为货车在二号车轮传感器2至图像采集设备之间可能会变速，如果还按照一号车轮传感器1和二号车轮传感器2获取的最后一辆车的车速得到的频率进行拍照很可能导致图像变形；
如果只三号车轮传感器5和四号车轮传感器6既测轴距又实现控制拍照频率的话，而不采用一号车轮传感器1和二号车轮传感器2来实现本申请的话，将导致拍摄不到机车及机车后第一辆车的图像，因为当机车后第一辆车的所有车轮均从三号车轮传感器5和四号车轮传感器6通过时，才能测量到车辆轴距，而判断出是否为货车，才能控制拍照频率，而机车后第一辆车的所有车轮从三号车轮传感器5和四号车轮传感器6通过时，此时机车及机车后第一辆车已经到达图像采集设备4了，而此时判断出货车在控制拍照，就拍不到机车及机车后第一辆车的图像，使采集的货车图像不完整。而本申请采用四个传感器能够保证拍摄到整个货车的图像信息，又因为三号车轮传感器5和四号车轮传感器6距离图像采集设备比一号车轮传感器1、二号车轮传感器2距离图像采集设备的距离近，用三号车轮传感器5和四号车轮传感器6测到的车速来控制图像采集设备的拍照频率，拍摄的图像不会变形。
本实施方式中，图1中的附图标记8为探测站机房，探测站机房放置在轨道附近，控制单元、图像存储单元和故障自动识别单元均放置在探测站机房内。维护人员可远程监控探测站机房内的设备状态，并可通过远程控制方式维护探测站机房内中的控制单元、图像存储单元和故障自动识别单元。
本申请中，本申请可以采用无线网络将识别出的故障图像和对应的车辆信息传至外部终端。外部终端能够浏览、查询货车车辆信息以及故障信息，具有报表统计功能。
控制单元、图像存储单元和故障自动识别单元组成机房设备，一号至四号车轮传感器、轨旁沉箱、轨旁侧箱、分线箱、射频读取设备和图像采集设备组成轨旁设备，
本实施方式中，本申请中的故障自动识别单元可以采用深度学习识别算法对货车图像进行识别，深度学习识别算法内部含有由图像特征与故障对应关系模型，当向故障自动识别单元内的图像特征与故障对应关系模型输入拍摄图像时，深度学习算法会根据输入图像的特征点识别出故障信息，实现故障识别。
由于列车在行驶过程中，会调速，近端的三号和四号车轮传感器能够检测到列车行驶至图像采集设备附近时的准确速度，从而控制拍照频率；确保拍摄出货车走行部所有图像均无变形。
具体实施方式二：本实施方式是对具体实施方式一所述的铁路货车走行部故障智能检测系统作进一步说明，本实施方式中，所述系统还包括1个轨旁沉箱和2个轨旁侧箱，
1个轨旁沉箱布设在两轨道之间，轨旁沉箱内放置1组图像采集设备4；
2个轨旁侧箱分别布设在两个轨道外侧，2个轨旁侧箱内各放置1组图像采集设备4。
本实施方式中，将3组图像采集设备4分别放在沉箱及轨旁侧箱中，并且控制单元、图像存储单元和故障自动识别单元均放置在探测站机房内。将仪器保护起来，使系统在沙尘雨雪雾、阳光干扰、高温、高寒等环境下，也能够正常工作。
具体实施方式三：本实施方式是对具体实施方式一所述的铁路货车走行部故障智能检测系统作进一步说明，本实施方式中，所述系统还包括分线箱7，
分线箱7内设置有补偿光源电源模块，用于根据控制单元输出的控制信号对3组图像采集设备4提供补偿光源。
具体实施方式四：本实施方式是对具体实施方式一所述的铁路货车走行部故障智能检测系统作进一步说明，本实施方式中，
图像采集设备4为线阵相机或3D相机或二者组合。
具体实施方式五：本实施方式是对具体实施方式四所述的铁路货车走行部故障智能检测系统作进一步说明，本实施方式中，所述系统还包括相机盒自清洁装置，
相机盒自清洁装置，用于对相机盒取景窗进行自动清洁。
本实施方式中，在相机盒自清洁装置内可以设置雨刷和喷水装置，控制雨刷和喷水装置，达到对相机盒取景窗的自动清洁作用。
Claims (5)
1.铁路货车走行部故障智能检测系统，其特征在于，所述系统包括一号车轮传感器(1)、二号车轮传感器(2)、三号车轮传感器(5)和四号车轮传感器(6)、射频读取设备(3)、3组图像采集设备(4)、控制单元、图像存储单元和故障自动识别单元，
一号车轮传感器(1)和二号车轮传感器(2)之间的距离为200毫米-400毫米，均安装在来车方向的轨道内壁上，用于检测每个车轮的脉冲信号，
三号车轮传感器(5)和四号车轮传感器(6)之间的距离为200毫米-400毫米，均安装在轨道内壁上，用于检测每个车轮的脉冲信号，
控制单元，用于根据同一车轮分别经过一号车轮传感器(1)和二号车轮传感器(2)产生信号的时间差，结合一号车轮传感器(1)和二号车轮传感器(2)之间的距离，得到车辆的行驶速度，根据该速度和机车后面第一辆车的每个车轮经过二号车轮传感器(2)所产生信号的时间差得到车辆轴距，根据车辆轴距确定车型是否为货车，若为货车，再根据同一车轮分别经过三号车轮传感器(5)和四号车轮传感器(6)产生信号的时间差，结合三号车轮传感器(5)和四号车轮传感器(6)之间的距离，得到货车当前的行驶速度，实时控制3组图像采集设备(4)的拍照频率，
射频读取设备(3)设置在两条轨枕之间，用于读取铁路货车底部的电子标签，根据电子标签识别出铁路货车的车号信息；
3组图像采集设备(4)分别布设在两轨道之间和两条轨道外侧，用于根据拍照频率对铁路货车底部和两侧进行图像采集，
图像存储单元，用于存储3组图像采集设备(4)采集到的图像，
故障自动识别单元，用于根据图像和与图像对应的车号信息，对货车图像进行识别，识别出铁路货车走行部的故障，并对故障进行报警，完成对铁路货车走行部的故障检测。
2.根据权利要求1所述铁路货车走行部故障智能检测系统，其特征在于，所述系统还包括1个轨旁沉箱和2个轨旁侧箱，
1个轨旁沉箱布设在两轨道之间，轨旁沉箱内放置1组图像采集设备(4)；
2个轨旁侧箱分别布设在两个轨道外侧，2个轨旁侧箱内各放置1组图像采集设备(4)。
3.根据权利要求1所述铁路货车走行部故障智能检测系统，其特征在于，所述系统还包括分线箱(7)，
分线箱(7)内设置有补偿光源电源模块，用于根据控制单元输出的控制信号对3组图像采集设备(4)提供补偿光源。
4.根据权利要求1所述铁路货车走行部故障智能检测系统，其特征在于，图像采集设备(4)为线阵相机或3D相机或二者组合。
5.根据权利要求4所述铁路货车走行部故障智能检测系统，其特征在于，所述系统还包括相机盒自清洁装置，
相机盒自清洁装置，用于对相机盒取景窗进行自动清洁。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910953467.0A CN110595804B (zh) | 2019-10-09 | 2019-10-09 | 铁路货车走行部故障智能检测系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910953467.0A CN110595804B (zh) | 2019-10-09 | 2019-10-09 | 铁路货车走行部故障智能检测系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110595804A CN110595804A (zh) | 2019-12-20 |
| CN110595804B true CN110595804B (zh) | 2024-03-01 |
Family
ID=68865947
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910953467.0A Active CN110595804B (zh) | 2019-10-09 | 2019-10-09 | 铁路货车走行部故障智能检测系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110595804B (zh) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111414890A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-07-14 | 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司 | 一种机车车号自动检测方法 |
| CN111256737B (zh) * | 2020-05-06 | 2020-08-28 | 天津美腾科技股份有限公司 | 车厢异常检测系统及方法 |
| CN111942434A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-11-17 | 北京康拓红外技术股份有限公司 | 一种铁路货车关键部件故障图像智能检测装置 |
| CN111623716B (zh) * | 2020-07-08 | 2021-03-26 | 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司 | 一种货车车轮直径尺寸动态检测方法 |
| CN112418323B (zh) * | 2020-11-24 | 2021-07-16 | 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司 | 基于图像处理的铁路货车钩舌销故障检测方法 |
| CN116216344B (zh) * | 2022-10-21 | 2023-11-07 | 中电投锦州港口有限责任公司 | 双车翻车系统和双车翻车方法 |
| CN116046430B (zh) * | 2023-01-06 | 2023-06-27 | 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司 | 轨旁故障图像检测设备工况的测试方法 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101441136A (zh) * | 2009-01-07 | 2009-05-27 | 中南大学 | 列车气动性能模拟试验装置的同步发射测控方法及系统 |
| CN102069824A (zh) * | 2010-12-30 | 2011-05-25 | 北京交通大学 | 轨道交通车辆的定位装置和方法 |
| WO2013086578A1 (en) * | 2011-12-15 | 2013-06-20 | Multiskilled Resources Australia Pty Ltd | Rail car operating condition and identity monitoring system |
| CN206446603U (zh) * | 2017-02-17 | 2017-08-29 | 北京京天威科技发展有限公司 | 一种基于线阵扫描及3d成像的机车行走部检测装置 |
| CN107472298A (zh) * | 2017-07-11 | 2017-12-15 | 北京锦鸿希电信息技术股份有限公司 | 车轮尺寸的检测方法和系统 |
| CN107687953A (zh) * | 2017-09-12 | 2018-02-13 | 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司 | 一种货车故障自动检测设备 |
| CN107826145A (zh) * | 2017-11-01 | 2018-03-23 | 哈尔滨铁路科研所科技有限公司 | 基于车轮传感器检测阵的车辆作业情况检测方法 |
| CN207882170U (zh) * | 2018-02-28 | 2018-09-18 | 北京康拓红外技术股份有限公司 | 一种动车组关键部件安装状态图像检测装置 |
| CN108674442A (zh) * | 2018-07-11 | 2018-10-19 | 同方威视技术股份有限公司 | 列车轴距检测方法及系统 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101468651B (zh) * | 2007-12-27 | 2011-03-23 | 同方威视技术股份有限公司 | 火车车辆信息自动识别方法和系统 |
-
2019
- 2019-10-09 CN CN201910953467.0A patent/CN110595804B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101441136A (zh) * | 2009-01-07 | 2009-05-27 | 中南大学 | 列车气动性能模拟试验装置的同步发射测控方法及系统 |
| CN102069824A (zh) * | 2010-12-30 | 2011-05-25 | 北京交通大学 | 轨道交通车辆的定位装置和方法 |
| WO2013086578A1 (en) * | 2011-12-15 | 2013-06-20 | Multiskilled Resources Australia Pty Ltd | Rail car operating condition and identity monitoring system |
| CN206446603U (zh) * | 2017-02-17 | 2017-08-29 | 北京京天威科技发展有限公司 | 一种基于线阵扫描及3d成像的机车行走部检测装置 |
| CN107472298A (zh) * | 2017-07-11 | 2017-12-15 | 北京锦鸿希电信息技术股份有限公司 | 车轮尺寸的检测方法和系统 |
| CN107687953A (zh) * | 2017-09-12 | 2018-02-13 | 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司 | 一种货车故障自动检测设备 |
| CN107826145A (zh) * | 2017-11-01 | 2018-03-23 | 哈尔滨铁路科研所科技有限公司 | 基于车轮传感器检测阵的车辆作业情况检测方法 |
| CN207882170U (zh) * | 2018-02-28 | 2018-09-18 | 北京康拓红外技术股份有限公司 | 一种动车组关键部件安装状态图像检测装置 |
| CN108674442A (zh) * | 2018-07-11 | 2018-10-19 | 同方威视技术股份有限公司 | 列车轴距检测方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110595804A (zh) | 2019-12-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110595804B (zh) | 铁路货车走行部故障智能检测系统 | |
| CN108657223B (zh) | 一种城市轨道交通自动巡检系统及隧道形变检测方法 | |
| KR101111569B1 (ko) | 궤도차량을 이용한 철도시설물 감시시스템 및 방법 | |
| CN101769877B (zh) | 轨道表面擦伤检测系统 | |
| CN110231825A (zh) | 车辆智能巡检系统及方法 | |
| CN107628064A (zh) | 一种铁路专用线车辆安全监测装置及方法 | |
| CN107635823A (zh) | 用于沿架空接触线对集电弓进行视频检查的系统和方法 | |
| US8719382B2 (en) | Method and system for data processing | |
| CN110646801A (zh) | 一种用于铁路货车车厢的检测装置及其检测方法 | |
| NL2023493A (en) | Urban rail transit automatic inspection system | |
| CN210954335U (zh) | 一种用于铁路货车车厢的检测装置 | |
| CN110562292A (zh) | 一种铁路车辆轮对直径动态检测系统 | |
| CN113933856A (zh) | 铁路货车车底残留物检测系统、方法及装置 | |
| CN101121411A (zh) | 铁路轨道检视车及其在铁路安全行车中的应用 | |
| CN201016002Y (zh) | 利用结构光识别铁路车辆配件运用状态检测装置 | |
| CN210269205U (zh) | 铁路货车走行部故障智能检测系统 | |
| CN110626380B (zh) | 一种动车组正线检测方法 | |
| CN110524553B (zh) | 一种铁路货检机器人智能图像分析系统 | |
| US20240034374A1 (en) | Method for Operating a Rail Vehicle and Arrangement Comprising a Rail Vehicle | |
| CN115743195A (zh) | 一种矿用智能平板车 | |
| CN210573938U (zh) | 一种机车电子标签图像拍摄系统 | |
| CN110349157B (zh) | 一种机车电子标签图像拍摄系统 | |
| CN210191489U (zh) | 一种机车信号接收线圈图像拍摄系统 | |
| CN102098494A (zh) | 一种高清视频技术在铁路安防应用的方法及系统 | |
| CN110341748B (zh) | 一种机车信号接收线圈图像拍摄系统 |
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 | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |