基本信息:
- 专利标题： 转辙机机器视觉监测方法、系统及可读存储介质
- 申请号：CN202410819491.6 申请日：2024-06-24
- 公开(公告)号：CN118865230A 公开(公告)日：2024-10-29
- 发明人： 凌光清 , 付强 , 李中羽 , 克高兵 , 李悦富 , 叶富智 , 邓俊 , 苏航 , 谭波 , 姚贯岳 , 孟凡江 , 张楚潘 , 李定国 , 刘婷闻
- 申请人： 广州地铁集团有限公司 , 上海邦诚电信技术股份有限公司
- 申请人地址： 广东省广州市海珠区新港东路1238号万盛广场A座
- 专利权人： 广州地铁集团有限公司,上海邦诚电信技术股份有限公司
- 当前专利权人： 广州地铁集团有限公司,上海邦诚电信技术股份有限公司
- 当前专利权人地址： 广东省广州市海珠区新港东路1238号万盛广场A座
- 代理机构： 上海思微知识产权代理事务所(普通合伙)
- 代理人： 赵素香
- 主分类号： G06V20/52
- IPC分类号： G06V20/52 ; G06V10/25 ; G06V10/26 ; G06V10/44 ; G06V10/52 ; G06V10/46 ; G06V10/80 ; G06V10/75 ; G06V10/74 ; G06V10/762 ; G06V10/764 ; G06V10/776 ; G06V10/774 ; G06V10/82 ; G06N3/045 ; G06N3/0464 ; G06N3/0985
摘要：
本发明涉及转辙机技术领域，尤其涉及一种转辙机机器视觉监测方法、系统及可读存储介质，方法包括以下步骤：在自动开闭器的动静接点处设置若干标记，采集动静接点处的若干初始图像，并对初始图像中关键部位的轮廓和类别进行标注得到训练图像，构建深度学习网络模型并利用训练图像进行训练；获取动静接点处的实时监测图像，并利用训练好的深度学习网络模型对实时监测图像进行处理，得到各个关键部位的模板图像；基于模板图像计算相接触的动接点与静接点片上的固定螺丝之间的像素距离，并根据像素距离计算动接点与静接点片的接触深度。本发明提供的转辙机机器视觉监测方法可用于对自动开闭器的动作状态进行实时监测，提高了识别的准确度及效率。