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公开(公告)号：CN113920435A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111315604.1
申请日：2021-11-08
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于密集网络和注意力机制的铁路沿线遥感图像地物检测方法，涉及深度学习及遥感图像地物目标检测领域。包括使用DenseNet模块代替YOLOv4网络结构CSPDarknet53中部分CSP单元的ResNet残差模块，以实现特征重用；在YOLOv4的骨干网中的每个CSP_Unit中增加一个压缩激励结构，以增强提取特征的能力；在输出网络之前引入通道和空间注意力机制，从而提高检测的准确性。制作铁路沿线遥感地物目标检测数据集，并在该数据集上对改进后的YOLOv4网络结构进行训练，得到训练好的铁路沿线遥感地物检测模型，进行地物检测。本发明能够提高检测速度和检测精度，减小模型大小，适合铁路沿线遥感地物目标检测，满足实时性的要求。
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公开(公告)号：CN111400405B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202010235513.6
申请日：2020-03-30
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于分布式的监控视频数据并行处理系统及方法，所述处理系统包括：Kafka组件、Spark分布式计算平台和数据存储组件；本发明的Spark分布式计算平台基于重复帧数据划分读取的方式，对视频帧序列进行划分并以多线程并行的方式拉取数据到Spark分布式计算平台的Spark处理节点，进行并行处理。在任务完成后需要对结果数据进行排序、合并操作，最后对合并后的数据结果根据数据类型输出到数据存储组件进行持久化存储，或者继续发送到Kafka组件进行缓存供下一个Spark处理节点进行拉取处理，实现了Kafka采集和Spark处理耦合，提高了系统的灵活性和扩展性。
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公开(公告)号：CN112329565A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011154610.9
申请日：2020-10-26
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高分遥感影像的道路建设监管方法及系统。该方法包括：对选取的道路施工过程的高分遥感影像进行预处理；基于核主成分分析方法对预处理后的高分遥感影像进行降维；基于核函数的模糊C‑均值算法，对降维后的高分遥感影像进行分类，得到分类结果；基于主成分分析对预处理后的高分遥感影像进行差异特征提取；基于直觉模糊C‑均值聚类算法对差异特征提取后的的遥感影像进行变化检测，得到检测结果；将所述分类结果和所述变化检测结果进行对比分析，得到道路建设监管数据。本发明能够有效的对在建工程进行监管，减少工程在监管方面的投入。
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公开(公告)号：CN111400405A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010235513.6
申请日：2020-03-30
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于分布式的监控视频数据并行处理系统及方法，所述处理系统包括：Kafka组件、Spark分布式计算平台和数据存储组件；本发明的Spark分布式计算平台基于重复帧数据划分读取的方式，对视频帧序列进行划分并以多线程并行的方式拉取数据到Spark分布式计算平台的Spark处理节点，进行并行处理。在任务完成后需要对结果数据进行排序、合并操作，最后对合并后的数据结果根据数据类型输出到数据存储组件进行持久化存储，或者继续发送到Kafka组件进行缓存供下一个Spark处理节点进行拉取处理，实现了Kafka采集和Spark处理耦合，提高了系统的灵活性和扩展性。
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公开(公告)号：CN109829428B
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910097521.6
申请日：2019-01-31
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv2的视频图像行人检测方法及系统，涉及视频图像处理技术领域，包括利用K‑Means++聚类算法对视频图像行人数据集进行聚类处理确定初始候选框，确定更新值；然后用更新值替换原YOLOv2算法的原始值；在更新后YOLOv2算法的网络结构的基础上添加了3个Passthrough层得到改进后的YOLOv2网络结构；利用视频图像行人数据集对改进后的YOLOv2网络结构进行训练，得到训练好的行人检测模型，进行行人检测。应用本发明，能够提高检测速度和检测精度，改善行人检测中出现的漏检、误检、遮挡等现象，满足实时性的要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105564465A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510977220.4
申请日：2015-12-23
Applicant: 兰州交通大学
IPC: B61L27/00
Abstract: 本发明公开了一种铁路电务信号设备维护作业卡控系统和方法，该系统包括铁路信号设备在役状态集成化监测子系统、信号设备动态维修方案自动生成子系统和智能APP的移动维护服务卡控子系统，铁路信号设备在役状态集成化监测子系统采集设备在役状态信息与监控数据发送至信号设备动态维修方案自动生成子系统，智能APP的移动维护服务卡控子系统接收工作任务并转发至相应的智能终端，智能终端依据任务互动执行，并将执行结果与卡控信息实时自动反馈给信号设备动态维修方案自动生成子系统；采用本发明的技术防范可以规范化高效化的处理故障、日常检修，并提高与电务调度指挥和协同联动的效率和水平，以适应铁路的高速发展。
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公开(公告)号：CN103914852A
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201410095122.3
申请日：2014-03-14
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于CUDA的DICOM医学影像动态非线性调窗方法，包括读取DICOM格式图像中DICOM图像的像素值信息和DICOM图像的标签信息；设置图像窗口的窗宽和窗位，并将非线性函数用于调窗；基于CUDA采用并行算法计算非线性调窗中的映射方程，计算得出DIB图像的像素数据；根据计算得出的DIB图像的像素数据组成的像素数据组，以及步骤一中的标签信息填充位图结构体，并将构造的位图显示出来；根据显示的位图判断是否需要重新设置调窗的窗宽和窗位，如需要重新设置，则返回步骤二。非线性调窗对图像的显示更加细致，达到图像增强的效果，基于CUDA的并行计算有效缩短了DIB图像生成所用时间，保证了实时性。
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公开(公告)号：CN118820802A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410953794.7
申请日：2024-07-16
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/213 , G06Q50/00 , G16B40/00
Abstract: 本发明公开了一种基于核心motif三角形的社团检测方法，涉及社团检测技术领域。通过网络中节点之间的局部关系，选取核心三角形motif来代表节点的局部拓扑结构，以核心三角形motif作为基本单位进行标签扩散。通过核心三角形驱动来避免在标签传播的过程中产生的震荡以及算法的结果陷入到局部最优，产生稳定的社团检测结果。
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公开(公告)号：CN116168312B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310155912.5
申请日：2023-02-23
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开一种复杂场景下端到端的AR辅助装配三维注册方法及系统，涉及AR辅助装配技术领域，训练好的位姿预测模型包括依次连接的特征提取模块和位姿预测模块，特征提取模块采用特征注意力机制和多尺度网络框架，位姿预测模块采用线性回归、可微渲染器和位姿校准网络，后续利用训练好的位姿预测模型确定场景图像中的待注册对象的预测位姿，以进一步根据预测位姿将虚拟信息渲染至待注册对象上，从而实现虚拟信息的渲染，通过采用新型结构的训练好的位姿预测模型，能够实现强适应性、高准确度和实时性的位姿预测，从而有效提高实际AR辅助装配作业的效率。
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