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公开(公告)号：CN119598652A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411644839.9
申请日：2024-11-18
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种面向车轨协同的轨道交通线路监控传感器布设优化方法及系统，属于轨道交通系统监控优化技术领域。基于监控传感器感知算法对异常事件的感知准确率，确定车轨协同下监控传感器对异常事件的联合感知准确率；根据车轨协同下监控传感器对异常事件的联合感知准确率，计算轨旁监控传感器的布设间距和布设数量；根据感知准确率阈值允许的最大监控传感器布设间距，对区域交界处距离较近的轨旁监控传感器进行优化。本发明充分考虑了监控传感器感知边界、感知准确率、布设成本等因素，并针对区域交界处轨旁监控传感器太近而造成的资源浪费现象，在保证监控传感器对于线路异常事件高感知准确率的前提下有效降低了监控传感器布设成本，更加经济。
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公开(公告)号：CN117853700A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311832311.X
申请日：2023-12-28
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 北京交通大学 , 交控科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开一种轨道列车自主定位方法、系统、设备及介质，涉及轨道交通技术领域；方法包括：获取目标列车运行前方的运行图像；将运行图像输入至公里标检测模型，得到公里标图像；公里标检测模型是采用深度学习的目标检测算法构建的；采用卷积循环神经网络对公里标图像进行字符识别，得到识别信息；将公里标图像输入至特征点检测模型，输出特征点坐标；特征点检测模型也是采用深度学习的目标检测算法构建的；根据特征点坐标确定测距信息；根据识别信息和测距信息计算目标列车的绝对位置信息；本发明能够校正累计误差，实现轨道列车的高精度自主定位。
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公开(公告)号：CN117496349A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311480411.0
申请日：2023-11-08
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种轨道扣件异常检测方法及系统，属于基于计算机的轨道扣件异常检测技术领域，使用高精度三维线扫激光采集设备扫描轨道扣件，采集配准成对的扣件深度图和灰度图；使用基于像元级的维度互补式图像融合方法，高效融合深度图与对应的灰度图，构建轨道扣件融合数据集；构建特征融合‑解耦模块，实现骨干网络的多维度特征融合和任务解耦；采用检测准确率指标引导的损失函数再权重方式，在训练过程中不断调整类别权重矩阵，从而实现轨道扣件异常检测。本发明提供基于多源数据融合的轨道扣件异常状态检测方法，可有效利用多源数据信息，解决了仅依靠二维视觉易受到表面锈蚀和污渍干扰所造成误判的问题，实现了轨道扣件异常状态的准确检测。
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公开(公告)号：CN115313501A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210163132.0
申请日：2022-02-22
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种参与电网暂态功角稳定控制的非同步电源挖掘方法及系统，本发明对能够造成机组暂态功角失稳故障下的非同步电源进行分群，基于非同步电源进行分群结果，确定非同步电源在暂态过程中的响应方向，计算故障下非同步电源置换切机量的控制代价灵敏度，筛选非同步电源，将筛选出的非同步电源作为参与电网暂态功角稳定控制的控制资源，响应方向作为控制资源的控制方向，实现了参与电网暂态功角稳定控制的非同步电源挖掘。
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公开(公告)号：CN119493133A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411644536.7
申请日：2024-11-18
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01S17/931 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种使用激光雷达的列车前向障碍物侵限检测方法及系统，属于列车运行障碍物检测技术领域，获取激光雷达的实时点云数据；使用预先训练的前向障碍物检测模型处理激光雷达输入的实时点云数据，检测列车运行前向的障碍物，得到障碍物的三维边界框和点云；其中，使用L型主干特征提取网络和跨维度自动编码网络构建列车前向障碍物检测算法，输入训练数据集训练，得到前向障碍物检测模型。本发明考虑了列车前向运行环境点云的空间分布形态，避免了无用特征的重复提取，在不损失输出特征映射大小的情况下增加了感受野的大小，获得了高分辨率的语义特征；实现了不同维度的高层特征与浅层特征之间的信息交互，从而增强了特征的位置语义信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119445204A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411438212.8
申请日：2024-10-15
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/22 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种受电弓异常检测方法及系统，属于基于计算机视觉的受电弓异常检测技术领域，获取受电弓图像；利用预先训练好的异常检测模型对获取的受电弓图像进行处理，得到检测结果，获取可靠性较强的异常二维矩形坐标框信息，实现对受电弓大火花、结构异常、异物三类异常的精准检测。本发明利用排除脏污干扰的受电弓定位方法，解决了因复杂环境干扰造成的受电弓异常检测精度低的问题。借助视觉大模型自动化生成数据集，不再需要耗费大量的人力物力，并在受电弓异常检测实现过程中使用深度学习神经网络方法，不需要人工调整参数，实现了完全的自动化和智能化。同时额外增加了检测结果可靠性的判别，弥补了AI算法带来的可信缺陷，提高了检测精度。
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公开(公告)号：CN117437208B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202311495987.4
申请日：2023-11-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/26 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/30 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供一种使用多传感器融合的轨道异常检测方法及系统，属于基于计算机的轨道异常检测技术领域，包括：步骤1：扫描轨道场景，获取待检测的视觉图像和结构光深度图像；步骤2：使用实例分割算法，对轨道上的异常进行预检测，得到已知异常和部分未知异常检测结果的边界框和掩膜；步骤3：使用半监督的异常检测算法，对异常进行再检测，尤其关注未知的异常，得到未知异常检测结果的边界框和掩膜；步骤4：基于掩膜，将两次检测的结果在决策级上进行匹配融合，并进行非极大值抑制后处理，得到最终结果。本发明解决了轨道异常检测算法受未知异常侵入导致的误报和漏报，实现了无预先定义异常类别范围情况下的轨道异常的准确检测。
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公开(公告)号：CN117622262B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202311541463.4
申请日：2023-11-15
Applicant: 北京交通大学
IPC: B61L25/02
Abstract: 本发明提供一种列车自主感知定位方法及系统，属于列车自主感知定位技术领域，提取立体图像对中目标的位置边界框；关联立体图像对中同一目标的边界框生成最小包围的自适应锚框，估计深度值；利用滑动窗口筛选待匹配的轨迹，对包含相同目标的轨迹对分配相同的ID；关联地标的深度信息和ID，估计传感器在两帧时间内的运动，估计列车的瞬时速度，并通过时间积分计算得到列车的位移值，匹配数字轨道拓扑地图推算列车在全线的位置，结合列车瞬时速度判断线路关键位置，并对列车的推算位置进行校正。本发明减少了对地面设备的依赖，提高灵活性和可靠性，可以应对地面设备故障或覆盖不足的情况，并为列车的自主运行和导航提供了技术支持。
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公开(公告)号：CN115833232A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211487647.2
申请日：2022-11-25
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种保护信号触发响应驱动的紧急控制方法，包括获取可能引起电网进入孤网运行且暂态电压恢复缓慢的关键断面及短路类型故障集；监测关键断面的主保护分相跳闸信号和电流、功率实时运行信息。若接收到分相跳闸信息且满足突变量启动，紧急控制装置根据预设离线控制策略动作。动作后实时监测孤网系统站点电压，若电压过高，则紧急控制补切电容器组，维持系统电压恢复至合理运行范围内。依靠继电保护信号触发，采取电气量突变量作为防误判据，将紧急控制动作时间由传统300ms左右缩短至200ms左右。在紧急控制一个动作周期5s的时间窗内，融合电压响应驱动，追加补切电容器措施，有利于控制稳态电压尽快恢复至合理运行范围。
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公开(公告)号：CN120009862A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510063029.2
申请日：2025-01-15
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种跨模态自适应匹配的激光雷达与相机的在线外参标定方法及系统，属于激光雷达与相机的在线外参标定技术领域，利用静态标定结果获得初始外参，通过将激光雷达点云投影到虚拟相机视角，生成与相机图像对齐的LIP图像，对LIP图像和RGB图像进行跨模态分割，提取语义掩码，通过策略生成跨模态特征点对，结合PnP算法进行初步外参计算；通过多模态损失函数进行全局优化，引入帧间平滑和增量优化策略，确保外参的精确估计。最终，优化后的外参矩阵应用于后续帧的投影与匹配，能够实时适应环境变化和数据动态更新。本发明具有高精度、实时性，克服离线标定依赖特定标定目标、无法应对动态环境变化的不足，适应高速运动和复杂环境中的应用需求。
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