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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于DAS时空序列图像化的列车运行状态监测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117184178B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311157103.4，技术领域涉及：B61L25/02；该发明授权一种基于DAS时空序列图像化的列车运行状态监测方法是由谢浪;吴宇;吴明松;李钊杰;饶云江设计研发完成，并于2023-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DAS时空序列图像化的列车运行状态监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及信号源监测领域，具体涉及一种基于DAS时空序列图像化的列车运行状态监测方法。本发明采用时域分帧小波包特征提取的方法对列车振动信号进行预处理，去除拖尾振动信号干扰；然后基于图像处理算法中的图像二值化与形态学滤波方法对列车轨迹进行特征增强，使用图像分割的方法完成局部直线检测，使用k‑means聚类算法完成列车对应直线的分类，并通过多项式拟合方法完成列车轨迹的提取；最后基于所求列车轨迹对小波包能量特征值矩阵进行截取，并使用自适应阈值的方法求取列车的前后轨迹，从而实现列车长度与速度的准确监测，有效解决了现有DAS系统进行列车运行状态监测时的准确性问题。

本发明授权一种基于DAS时空序列图像化的列车运行状态监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DAS时空序列图像化的列车运行状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、对于DAS系统得到的列车振动时空强度图，采用时域分帧的方法，选择时域分帧长度L对列车振动信号进行分帧处理，然后对每一帧信号进行小波包分解，求得小波包能量特征值矩阵，利用小波包能量特征值矩阵去除拖尾振动信号的干扰，L≤时域总长度LT； 步骤2、将步骤1得到的小波包能量特征值矩阵进行图像化操作，并基于图像处理算法中的图像二值化与形态学滤波方法对图像中的列车轨迹进行特征增强；选择x×x像素点的矩阵对特征增强后的图像进行图像分割，然后对每个分割后大小为x×x的图像进行局部直线检测，得到图像在极坐标系中的ρ,θ参数；最后对所有直线的k,b参数使用k-means聚类算法完成列车对应直线的分类，并通过多项式拟合方法完成多趟列车曲线轨迹的提取，得到列车曲线轨迹方程；其中，ρ,θ是直线在图像坐标系中的参数，k是直线的斜率参数，b是直线的截距参数，x≤L； 步骤3、将步骤2得到的列车曲线轨迹方程映射到步骤1得到的小波包能量特征值矩阵中，并对其根据小波包能量特征值矩阵进行截取，使用自适应阈值的方法求取列车的前后轨迹；前后轨迹相减得到列车长度沿时间的变化曲线，在排除列车交叉项的干扰后求得列车的长度； 最终根据列车长度求得对应的列车实时速度曲线，从而实现列车长度与速度的准确监测。

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