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公开(公告)号：CN119636830A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411682167.0
申请日：2024-11-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及列车座椅技术领域，具体为一种列车驾驶员零刚度减振座椅，减振组件包括上顶板和下底板，上顶板和下底板之间的两端均设置有可形变的主支架主支架的内侧壁固定设置有导向架；调节组件的表面贯穿开设有水平设置的导向通槽，调节轴位于导向通槽和导向架的交叉处并依次活动贯穿导向通槽和导向架的内腔；有益效果为：通过在主支架上下两部分区域均设置有调节组件、且两个调节组件分别固定连接上顶板和下底板，当减振组件整体受振动而变形时，主支架旋转并挤压调节轴，使调节轴沿导向通槽长度方向水平滑动，从而改变主弹簧与主支架之间的连接位置，提高对振动冲击力的吸收效果，确保减振组件具有更加良好的缓冲减振性能。
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公开(公告)号：CN118382184A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410506806.1
申请日：2024-04-25
Applicant: 中南大学
IPC: H05B47/125 , H05B47/165 , H05B47/105 , H05B47/12
Abstract: 本发明涉及轨道交通技术领域，具体为用于高海拔长大隧道的紧急救援站疏散通道智能应急照明系统，包括：基于环境监测设备的危险因子预测模型，通过测试设备对疏散通道内的环境参数进行监测，监测分为不同区域，将不同区域的内的监测结果进行统一；有益效果为：本发明提出的用于高海拔长大隧道的紧急救援站疏散通道智能应急照明系统，首先通过测试设备对疏散通道内的环境参数进行监测，监测分为不同区域，将不同区域的内的监测结果进行统一，这些环境参数不仅反映着火灾事故下危险的程度，同时也可以反映出在此区域内的乘员数量，即区域内的拥挤度。
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公开(公告)号：CN116965830A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311012027.8
申请日：2023-08-11
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及列车乘员舒适性检测技术领域，具体为基于多模态生理数据的乘员舒适性评价系统，包括人体生理反馈采集系统，所述人体生理反馈采集系统由脑电采集模块、心电采集模块、肌电采集模块、皮电采集模块、眼动采集模块和肤温采集模块组成。本发明方案中采用人体心理表征采集系统、人体物理响应采集系统和人体生理反馈系统收集乘坐试验中被试对象的生理、心理和物理参数，从而针对不同年龄、性别等的人群建立起考虑人群差异性的评价方法，而且本发明方案中采用神经网络融合不同模态的特征，解决了多模态信息的量纲不匹配、尺度差异等问题，保证乘员生理反馈参数、物理响应参数及心里表征参数均对评价模型的构建做出贡献。
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公开(公告)号：CN112116156A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010989685.2
申请日：2020-09-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的混动列车的能量管理方法及系统，该方法包括：获取混动列车的列车运行速度、列车运行环境、列车运行能耗信息和列车运行动力总成信息的历史数据作为源数据；从源数据中提取速度、加速度以及电池电量作为输入，以能量管理策略作为输出，建立能量管理策略模型；建立列车动力仿真模型，将能量管理策略输入至列车动力仿真模型，获得仿真运行状态和奖励参数；以奖励参数对能量管理策略模型进行优化；通过深度强化学习进行离线训练得到优化后的能量管理策略模型；以混动列车的实时数据输入优化后的能量管理策略模型，获得优化的能量管理策略。本发明可实现完全应用机器学习人工智能手段进行混合动力列车能量管理。
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公开(公告)号：CN119495161A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411714799.0
申请日：2024-11-27
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及高原列车技术领域，具体为一种适用于高原列车的非接触式乘员不舒适状态预警系统，系统包括乘员状态信息实时监测系统以及乘员不舒适状态预警系统；有益效果为：本发明提出的适用于高原列车的非接触式乘员不舒适状态预警系统，通过整合乘员的视觉信号和生理信号，实现了对乘员状态的实时监测，具备更高的客观性和精确度。在预警机制上，系统充分考虑了乘员的个体差异，构建了个性化的预警标准，并引入动态调整机制，根据实时环境工况、生理及视觉数据自动更新预警阈值，确保对每位乘员状态的精准评估与反馈。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119160227A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411635898.X
申请日：2024-11-15
Applicant: 中南大学
IPC: B61D17/02
Abstract: 本发明涉及列车扰流板技术领域，具体为一种高速列车类腔体区域扰流结构，安装在两个列车车体之间，且扰流结构处于列车车体端部安装的两组上下分布的两组列车裙板之间构成的类腔体区域，扰流结构在列车车体运行过程中，对行进过程中在类腔体区域两侧产生的气流进行扰动，降低乘务员室相关区域的气动噪声；有益效果为：本发明提出的高速列车类腔体区域扰流结构，扰流结构由两组扰流板组成，每组扰流板包括两个分别固定在两个列车裙板端部的“L”形扰流板。这种设计使得扰流板能够有效地对行进过程中在类腔体区域两侧产生的气流进行扰动，从而降低气动噪声。
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公开(公告)号：CN118397689A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410422482.3
申请日：2024-04-09
Applicant: 中南大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/40 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096 , H04N7/18 , G08B21/00
Abstract: 本发明涉及铁路安全保障技术领域，具体为一种基于多尺度视觉的站内异常行为识别系统及方法，系统由图像采集和预处理模块、特征提取与融合模块、行为识别模块和报警模块组成；图像采集和预处理模块，用于负责从监控摄像头或其他图像获取设备中采集铁路站内的视频数据，包括数模转换器、图像采集卡、数据传输接口组件，用于将实时场景转换为数字图像信号进行处理；有益效果为：本发明提出的基于多尺度视觉的站内异常行为识别系统及方法，进一步解决了现有对复杂场景下多类别异常行为的识别精度和效率低下的问题；可以实现了从大范围异常行为到小范围异常行为的精准识别，为铁路站内安全监控提供了强有力的技术支持。
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公开(公告)号：CN113951661B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202111466298.1
申请日：2021-12-03
Applicant: 中南大学
IPC: A47C7/62
Abstract: 本发明涉及座椅调节装置的技术领域，公开了一种座椅舒适度动态调节系统及方法，该系统包括：体压分布采集系统、坐垫装置和调节系统，其中，坐垫装置包括磁流变泡沫装置和磁场控制装置，磁流变泡沫装置包括N个磁流变泡沫块，采用体压分布采集系统采集坐垫装置的界面的压力信息，并将压力信息发送至调节系统；调节系统根据压力信息生成调节指令，并根据调节指令控制供电模块调节磁场控制装置的磁场大小以调节N个磁流变泡沫块的垂向刚度。通过设置坐垫装置，可以根据用户对象的压力信息实施调整坐垫装置，为用户提供更高的舒适性，且可以对N个磁流变泡沫块中的部分泡沫块进行调节，可以针对不同部位进行分别调节，使得调节更加灵活。
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公开(公告)号：CN117994767A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311775687.1
申请日：2023-12-21
Applicant: 中南大学
IPC: G06V20/59 , G06V10/80 , G06V40/16 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及铁路交通管理技术领域，具体为一种基于视觉信号的高原列车乘员疏散引导智能调控系统，包括基于视觉信号的情绪感染模型、基于视觉信号的事故分类模型、多信号融合处理系统以及疏散引导调控系统；有益效果为：本发明提出的基于视觉信号的高原列车乘员疏散引导智能调控系统，结合了每个人员个体的视觉信号与人群整体的疏散特征信号，并融合了此时事故的相应类型，使用多信号融合输入的方法得到车厢内各个区域的疏散效率结果，考虑了情绪的复杂性与随机性，具有更高的精度。
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公开(公告)号：CN116746931B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202310713014.7
申请日：2023-06-15
Applicant: 中南大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
Abstract: 本发明涉及生物医学工程技术领域，具体为一种基于脑电的增量式驾驶员不良状态检测方法，包括以下步骤：招募具有不同驾驶年限的驾驶员进行模拟驾驶实验，在不同时间进行驾驶试验以激发驾驶人的疲劳、分心和不良情绪状态，在实验过程中收集被试脑电信号作为训练数据；有益效果为：本发明提出的基于脑电的增量式驾驶员不良状态检测方法，采用脑电信号检测技术，实时准确地检测驾驶员的大脑活动，由于每个人的大脑活动都是独一无二的，因此这种技术具有很高的个性化和精准性；此外，它还根据驾驶员的情绪、注意力、疲劳等状态，以及环境因素如路况、天气等变化，及时发出警报，准确预测驾驶员是否处于不良状态，从而有效地提高了驾驶安全性。
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