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公开(公告)号：CN119809941A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510293350.X
申请日：2025-03-13
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06T3/4076 , G06T3/4046 , G06T7/40 , G06T3/4007 , G06T7/13 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于结构与纹理特征的图像超分辨率方法及系统，方法包括：构建具有结构和纹理特征提取能力的生成对抗网络，将超分辨率图像数据集输入至生成对抗网络中，训练并生成对应模型的权重，根据权重得到图像超分辨率模型，将待超分辨率图像输入至图像超分辨率模型中，图像超分辨率模型生成超分辨率后的高清图像。实现了通过融合图像的结构与纹理特征，提升图像超分辨率恢复效果，避免细节丢失，同时提供高效的性能优化和用户友好的界面，使得图像处理过程更为便捷。
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公开(公告)号：CN118885887B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411375974.8
申请日：2024-09-30
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06F18/241 , G01R31/00 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种牵引变流器故障诊断方法、设备、介质及产品，涉及电力机车的智能运行维修领域，该方法包括：获取数据集；数据集为中间直流电压数据；基于变分模态分解对所述数据集进行分解，得到多通道标准故障特征集；根据变分模态分解特性，确定配套通道加权层；所述配套通道加权层为PE‑Spearman秩相关系数；根据配套通道加权层，建立配套通道加权层‑一维深度可分离卷积神经网络模型；所述一维深度可分离卷积神经网络为将深度可分离卷积神经网络运用到一维长序列数据中构建的网络；将多通道标准故障特征集输入到所述配套通道加权层‑一维深度可分离卷积神经网络模型中，得到故障分类。本发明可准确、快速、稳定地识别故障特征。
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公开(公告)号：CN119206636A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411067174.X
申请日：2024-08-06
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明提出一种轨道线异物入侵检测方法及系统，该方法包括：通过轨道线异物入侵数据集对预设YOLOV9网络框架进行预训练，以生成对应的特征提取网络模型，并通过特征提取网络模型中的主干网络对图像信息进行多尺度特征提取，以获取到若干对应的多尺度特征图；通过预设检测模块网络根据若干多尺度特征图实时计算出与轨道上的物体对应的边界框损失，分类损失以及置信度损失；根据网络权重文件实时构建出对应的异物检测网络；通过异物检测网络根据图像信息实时预测出与物体对应的边界框信息以及分类信息，以对应完成轨道线上的异物的检测。本发明可以高效准确地得到侵入异物的边界框信息和分类信息。
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公开(公告)号：CN119068312A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411308144.3
申请日：2024-09-19
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/774
Abstract: 本申请公开了一种稀土元素组分含量的预测方法、装置、设备、介质及产品，涉及稀土元素组分含量预测技术领域，该方法包括获取目标稀土溶液图像；基于颜色特征提取方法，提取目标稀土溶液图像中的颜色特征；基于灰度共生矩阵，提取目标稀土溶液图像中的空间纹理特征，得到图像显性特征；基于卷积神经网络，提取所述目标稀土溶液图像中的图像隐性特征；将目标稀土溶液图像中的颜色特征、图像显性特征和图像隐性特征输入至训练好的稀土萃取过程元素组分含量预测模型中，对目标稀土溶液图像中的稀土元素组分含量进行预测。本申请可提高数据稀缺条件下稀土元素组分含量预测的检测效率和预测精度。
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公开(公告)号：CN119058789A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411333029.1
申请日：2024-09-24
Applicant: 华东交通大学
Abstract: 本申请公开了一种列车群体的预测控制方法、系统、设备及介质，涉及列车预测控制技术领域，该方法包括：对列车群体进行拓扑确定各列车之间的耦合关系；列车群体包括若干列车；耦合关系包括各列车之间相互牵引关系、相互制动关系中的一种或多种；以列车的耦合关系力为输入，以列车的速度为输出，建立列车的车辆运行模型；利用分布式预测控制算法，基于列车群体中各列车之间的耦合关系和列车的车辆运行模型，对各列车的速度进行预测控制，以使列车群体中各列车的速度之间的差值小于设定阈值，本申请能够使得列车群体中的列车的速度最终将稳定在一定速度范围内，有效地提高了列车群体的区间通过能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118379706B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410815243.4
申请日：2024-06-24
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于注意力与特征分频的多模态融合模型训练方法及系统，方法包括：获取多模态数据，并将多模态数据输入至预训练特征提取网络当中，以分别提取出每一种模态数据对应的不同频率大小的多种特征图；将同一频率大小的不同模态的特征图进行通道拼合，并对多种频率的通道拼合后的特征图进行分频特征融合；将多种频率的融合特征图输入到预设目标位置识别网络当中，得到车辆附近的目标位置信息，并将多种频率的融合特征图输入到预设车道位置识别网络当中进行多次迭代更新，得到车道线位置信息；计算损失函数并进行反向传播，以训练模型。本发明不仅可以提高模型识别精度，还能够有效节省计算量、提升硬件运算效率。
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公开(公告)号：CN118333207A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410340566.2
申请日：2024-03-25
Applicant: 华东交通大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 , 清华大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06F16/29 , G06F16/2458
Abstract: 本发明实施例涉及一种列车运行轨迹预测方法、装置、设备及介质，该方法包括：根据列车的运行道路对应的道路特性，将所述运行道路划分为多个子运行路段，其中，所述子运行路段的道路特征相同；根据所述列车的当前运行状态信息，确定目标运行状态信息，其中，所述目标运行状态信息包括下一子运行路段的最优运行状态信息，所述下一子运行路段包括与所述列车当前行驶的子运行路段相邻的下一个子运行路段；根据所述目标运行状态信息，生成所述列车运行轨迹，解决了现有技术中存在的重载列的运行效率低且运行耗能大的技术问题，达到了提升重载列车的运输能力的同时减小运行能耗的技术效果。
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公开(公告)号：CN118034064B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410417832.7
申请日：2024-04-09
Applicant: 华东交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种重载列车离散积分终端滑模控制方法、系统及设备，属于重载列车跟踪控制领域。该方法首先建立重载列车多输入多输出离散状态空间表达式，基于该离散状态空间表达式确定离散积分终端滑模面，然后结合非线性函数确定自适应双曲线趋近律，最后联合离散积分终端滑模面和自适应双曲线趋近律，确定重载列车离散积分终端滑模控制律，采用该重载列车离散积分终端滑模控制律控制重载列车在运行过程中跟踪行车曲线。本发明能够提升重载列车的控制精度和跟踪精度。
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公开(公告)号：CN118154467A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410578768.0
申请日：2024-05-11
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/60 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于改进CycleGAN网络模型的图像去雨方法及系统，方法包括：获取待去雨图像；将所述待去雨图像输入至预先构建的改进CycleGAN网络模型中，所述改进CycleGAN网络模型输出去雨后的图像，其中，所述改进CycleGAN网络模型中包含生成器、判别器以及损失函数，所述生成器中包含密集连接卷积网络、掩膜生成器以及注意力特征生成器。为防止特征提取过程中高频特征丢失，确保细节修复效果更好，在生成器中引入密集连接卷积网络；其次为使得修复区域集中在雨纹周围，使得雨纹去除的更干净，引入CBAM注意力机制；最后针对去雨纹任务的特殊性，对雨纹到干净背景的映射进一步约束，使得生成的图像更加逼真。
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公开(公告)号：CN117034459B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311044655.4
申请日：2023-08-18
Applicant: 华东交通大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种基于改进蜣螂优化算法的磁浮列车运行优化方法及系统，涉及磁浮列车控制领域，包括，获取磁浮列车实际运行线路的各区间线路特征参数信息；确定磁浮列车各运行子区间；确定磁浮列车纵向动力学模型；计算得到磁浮列车在各运行区间的磁浮列车运行的性能评价指标值以及优化适应度函数；构建磁浮列车运行优化模型；采用改进蜣螂优化算法对磁浮列车运行优化模型进行寻优求解，得到磁浮列车在各运行区间不同运行策略的最优解；得到磁浮列车全线最优运行策略组合；确定磁浮列车全线最优运行速度曲线，并基于此对磁浮列车进行控制。本发明中的上述方案能够获得理想最优速度曲线和最优运行策略以供磁浮列车运营人员进行列车的调控。
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