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公开(公告)号：CN114760458B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202210477571.9
申请日：2022-04-28
Applicant: 中南大学
IPC: H04N13/293 , H04N13/296 , H04N5/222 , G06T19/00
Abstract: 高真实感增强现实演播室虚拟与现实相机轨迹同步的方法，包括以下步骤：规划拍摄路径，调整现实相机与待拍摄对象的位置关系，并获取现实相机的位姿信息；将现实相机的位姿信息实时发送到虚拟引擎的客户端程序，使虚拟相机运动方式与现实相机一致；接收同步位姿坐标信息，并将虚拟相机移动至接收到的现实相机的位姿坐标上；确定现实相机拍摄的视频图像与三维虚拟场景的区域和视角融合，保证三维虚拟场景的流畅度和沉浸感。利用本发明，可以圆满完成真实相机与虚拟相机之间的轨迹同步，实现真实视频和虚拟环境的数据融合，将获取到的真实场景的数据信息映射到虚拟环境中。
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公开(公告)号：CN109934172B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN201910194392.2
申请日：2019-03-14
Applicant: 中南大学
Abstract: 高速列车受电弓免GPS全运行线故障视觉检测定位方法，包括如下步骤：步骤1：采集受电弓视频，生成Faster RCNN训练样本集；步骤2：建立Faster RCNN卷积神经网络；步骤3：训练得到受电弓检测模型；步骤4：标记已出现受电弓故障的视频帧图；步骤5：得到与标记的已出现受电弓故障的视频帧图相对应的故障点在高速列车实际运行线路中的实际地理位置。本发明能够单纯地只依靠安装在受电弓前的在线拍照系统自动对受电弓状态进行实时监测，可以在不使用GPS的情况下精确定位受电弓故障发生的地理位置，受电弓检测精度高达99%，本发明不需要其他价格昂贵的设备作为辅助，可以大大节约检测成本。
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公开(公告)号：CN109934172A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910194392.2
申请日：2019-03-14
Applicant: 中南大学
Abstract: 高速列车受电弓免GPS全运行线故障视觉检测定位方法，包括如下步骤：步骤1：采集受电弓视频，生成Faster RCNN训练样本集；步骤2：建立Faster RCNN卷积神经网络；步骤3：训练得到受电弓检测模型；步骤4：标记已出现受电弓故障的视频帧图；步骤5：得到与标记的已出现受电弓故障的视频帧图相对应的故障点在高速列车实际运行线路中的实际地理位置。本发明能够单纯地只依靠安装在受电弓前的在线拍照系统自动对受电弓状态进行实时监测，可以在不使用GPS的情况下精确定位受电弓故障发生的地理位置，受电弓检测精度高达99%，本发明不需要其他价格昂贵的设备作为辅助，可以大大节约检测成本。
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公开(公告)号：CN107069082A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710030472.5
申请日：2017-01-16
Applicant: 中南大学
IPC: H01M10/0565 , H01M10/052 , H01M10/0525 , H01M12/08
Abstract: 本发明公开了一种糖类改性导锂聚合物/无机杂化电解质及其应用。该电解质包括糖类改性导锂聚合物和锂盐；所述糖类改性导锂聚合物由糖类化合物与导锂聚合物和/或导锂小分子化合物通过交联反应或直接混合得到；该电解质兼具无机材料的高电导率和聚合物材料的柔韧特性，具有很高的锂离子电导率及很好的加工性能，适用于制备具有容量大、循环性能好的锂离子电池、锂硫或锂空电池等，且电解质成本低，制备简单扩大了锂电池材料的选择范围和应用领域。
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公开(公告)号：CN112907734B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202110253132.5
申请日：2021-03-09
Applicant: 中南大学
Abstract: 基于虚拟CRH380A模型和深度学习的TEDS故障检测方法，包括以下步骤：步骤一、拍摄TEDS故障图片以及生成渲染故障图片；步骤二、生成对抗网络转换图片；步骤三、构建训练样本集：将超逼真故障图片与少量的真实故障图片进行混合，使用标记软件对图片进行样本标记，构建训练样本集；步骤四、训练目标检测模型，构建故障检测深度模型；步骤五、进行TEDS故障检测和判定。本发明利用神经网络以及虚拟模型建立EMU动态故障的海量多维特征识别模型库实现高准确度的EMU设备故障的自动检测能力；通过此项目来支持TEDS系统对EMU设备故障的自动检测能力，预估计能使全国铁路动车段能节省人工检测费。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112907734A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110253132.5
申请日：2021-03-09
Applicant: 中南大学
Abstract: 基于虚拟CRH380A模型和深度学习的TEDS故障检测方法，包括以下步骤：步骤一、拍摄TEDS故障图片以及生成渲染故障图片；步骤二、生成对抗网络转换图片；步骤三、构建训练样本集：将超逼真故障图片与少量的真实故障图片进行混合，使用标记软件对图片进行样本标记，构建训练样本集；步骤四、训练目标检测模型，构建故障检测深度模型；步骤五、进行TEDS故障检测和判定。本发明利用神经网络以及虚拟模型建立EMU动态故障的海量多维特征识别模型库实现高准确度的EMU设备故障的自动检测能力；通过此项目来支持TEDS系统对EMU设备故障的自动检测能力，预估计能使全国铁路动车段能节省人工检测费。
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公开(公告)号：CN114760458A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210477571.9
申请日：2022-04-28
Applicant: 中南大学
IPC: H04N13/293 , H04N13/296 , H04N5/222 , G06T19/00
Abstract: 高真实感增强现实演播室虚拟与现实相机轨迹同步的方法，包括以下步骤：规划拍摄路径，调整现实相机与待拍摄对象的位置关系，并获取现实相机的位姿信息；将现实相机的位姿信息实时发送到虚拟引擎的客户端程序，使虚拟相机运动方式与现实相机一致；接收同步位姿坐标信息，并将虚拟相机移动至接收到的现实相机的位姿坐标上；确定现实相机拍摄的视频图像与三维虚拟场景的区域和视角融合，保证三维虚拟场景的流畅度和沉浸感。利用本发明，可以圆满完成真实相机与虚拟相机之间的轨迹同步，实现真实视频和虚拟环境的数据融合，将获取到的真实场景的数据信息映射到虚拟环境中。
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公开(公告)号：CN101884960A
公开(公告)日：2010-11-17
申请号：CN201010215547.5
申请日：2010-07-02
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明专利公开了一种基于旋转式的流体花样喷洒方法，它由机架、旋转体、滑移喷管、推移导杆、变径环形路线组成。所述的变径环形路线为开在所述的机架上的凹槽或固定在所述机架上的凸起道路，并环绕着所述旋转体的入口管轴线，且其向径大小是变化的。流体进入所述的旋转体后经过各出口分支管，最终从偏斜的喷嘴喷出。一方面，所述的旋转体、所述的滑移喷管与所述的推移导杆在流体动力矩的作用下一起绕着所述旋转体的入口管轴线旋转；另一方面，所述的推移导杆在所述的变径环形路线的控制下推动所述的滑移喷管相对于所述的旋转体来回移动，从而从喷嘴喷出的流体具有花样效果。本发明专利具有无需附加动力以及无需自动控制的电器设备等优点。
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公开(公告)号：CN111768417B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202010580778.X
申请日：2020-06-23
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/11 , G06T5/00 , G06T7/73 , G06T17/00 , G06V10/762
Abstract: 基于单目视觉3D重建技术的铁路货车超限检测方法，包括以下步骤：搭载单目相机的无人机，通过单目相机对铁路货车即目标货运列车进行摄像，获取铁路货车的视频；视频通过无线传输装置进行传输；视频存储装置接收从无线传输装置传输过来的视频并进行存储；再通过计算机对视频存储装置中的视频进行解帧处理，将视频解帧为连续序列图像；计算机根据连续序列图像生成场景点云图；将生成的场景点云图进行处理；计算机进行超限检测判断；在计算机中进行图形运算，得出超限检测判断结果。使用本发明，检测设备成本低、检测质量高。(56)对比文件蒋海.轨道交通智能限界检测技术研发及应用《.铁道建筑技术》.2020,(第02期),第27-29、75页.汪怡然等.铁路货车装载超限的无人机视觉检测技术《.铁路计算机应用》.2018,第27卷(第7期),第80-84页.汪怡然等.铁路货车装载超限的无人机视觉检测技术《.铁路计算机应用》.2018,第27卷(第7期),第80-84页摘要、第1、4.2、5.2、6节.汪怡然等.铁路货车装载超限的无人机视觉检测技术《.铁路计算机应用》.2018,第27卷(第7期),第80-84页摘要、第1、4.2、5.2、6节.杜伦平等.基于单目视觉三维重建的货运列车超限检测方法研究《.铁道科学与工程学报》.2021,第18卷(第4期),第1009-1016页.张益昕等.基于大尺度三维几何视觉的货运列车超限检测方法研究《.仪器仪表学报》.2012,第33卷(第1期),第181-187页.郑宝峰.车辆三维点云高精度重建技术研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2019,(第（2019）01期),I138-3690.Xu Zewei等.A Method For VehicleThree-dimensional Size Measurement Basedon Laser Ranging《.The 3rd InternationalConference on Transportation Informationand Safety》.2015,第34-37页.
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公开(公告)号：CN113012222A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110217807.0
申请日：2021-02-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 本申请提供一种隧道洞口的变形监测系统，涉及工程监测技术领域。该系统包括：图像获取设备和图像处理设备，图像获取设备和图像处理设备通信连接；图像获取设备包括：第一相机和第二相机；其中，第一相机设置在预先标定的第一相机测量点，第一相机测量点与隧道洞口之间的距离满足预设距离；第二相机设置在预先标定的第二相机测量点，第二相机测量点与第一相机测量点之间的距离满足预设距离；在隧道洞口施工时，第一相机用于采集隧道洞口图像，第二相机用于采集第一相机图像；图像处理设备用于根据隧道洞口图像和第一相机图像确定隧道洞口的变形信息。该系统的监测效率、有效性和准确性均较高。
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