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公开(公告)号：CN115205796A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210795394.9
申请日：2022-07-07
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种轨道线路异物侵限监测与风险预警方法及系统，属于铁路防灾风险预警技术领域，获取轨道周围三维空间点云数据和轨道平面图像数据；根据点云数据和轨道平面图像数据，对限界区域内的异物特征进行识别与特征提取；根据侵限异物的特征，采用层次分析法和风险矩阵法对不同特征风险进行计算，并对不同特征的风险进行融合计算，得到侵限异物的综合风险值；根据侵限异物的风险分级，进行预警处理和取证上报。本发明实现了对轨道线路侵限事件特征、事件发生过程的监测、识别与分析，并进一步提高轨道交通系统的风险防控能力，具有良好的应用推广价值。
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公开(公告)号：CN106484966A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610842757.4
申请日：2016-09-22
Applicant: 北京交通大学
CPC classification number: G06F17/5009 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开一种城市轨道交通突发事件动态影响范围与强度确定方法，该方法包括：确定统计指标的全天分粒度正常波动的上限阈值和下限阈值；计算得到突发事件下各车站和区间的统计指标；将突发事件下各车站和区间的分粒度统计指标分别与对应时段的上限阈值和下限阈值做比较，确定受突发事件影响的车站和区间；动态计算突发事件对所述受突发事件影响的车站和区间的影响强度。本发明能根据动态计算得到的进站量、出站量、换乘量、断面客流量等指标，实现对当前突发事件影响范围与影响强度的动态监测，从而为城市轨道交通运营管理部门应急处置、突发事件动态监测提供技术支持与决策依据。
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公开(公告)号：CN116359767A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310167092.1
申请日：2023-02-24
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 北京交通大学
IPC: G01R31/389 , G01R31/367 , G01R31/3842
Abstract: 本发明提供了一种短路阻值估计方法、装置、计算机设备及介质。其中，短路阻值估计方法，包括：基于正常电池的正常等效电路模型，获得正常电池的测量电池电量和模型电压误差；基于模型电压误差和短路电池的内短路等效电路模型，确定短路电池的预测电池电量，内短路等效电路模型是在正常等效电路模型上并联一个内短路电阻得到；基于正常电池的测量电池电量和短路电池的预测电池电量，计算内短路等效电路模型中的内短路阻值。通过本发明，准确估计内短路阻值，抑制模型误差对内短路阻值估计精度的影响。
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公开(公告)号：CN115205796B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202210795394.9
申请日：2022-07-07
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种轨道线路异物侵限监测与风险预警方法及系统，属于铁路防灾风险预警技术领域，获取轨道周围三维空间点云数据和轨道平面图像数据；根据点云数据和轨道平面图像数据，对限界区域内的异物特征进行识别与特征提取；根据侵限异物的特征，采用层次分析法和风险矩阵法对不同特征风险进行计算，并对不同特征的风险进行融合计算，得到侵限异物的综合风险值；根据侵限异物的风险分级，进行预警处理和取证上报。本发明实现了对轨道线路侵限事件特征、事件发生过程的监测、识别与分析，并进一步提高轨道交通系统的风险防控能力，具有良好的应用推广价值。
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公开(公告)号：CN117196297A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311066414.X
申请日：2023-08-23
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06Q50/30
Abstract: 本发明提供一种铁路气象灾害情景集建立方法及系统，属于铁路防灾风险预警技术领域，根据铁路气象灾害类型，收集灾害类型信息，提取与灾害相关的关键信息语句，结合扎根理论提取可监测量化的灾害情景要素，确定情景要素分级原则，划分情景要素分级内容，并对情景要素不同等级值结合实际情况进行排列组合构建初始灾害情景集，基于情景削减方法对初始灾害情景集进行削减和优化，得到最终的最优灾害情景集。本发明实现了铁路气象灾害情景要素提取以及灾害情景集的建立，为灾害监测预警提供参考的同时，通过灾害情景描述铁路气象灾害发展演化各阶段状态，为基于情景的灾害预测、风险评估及风险防控等研究奠定基础，具有良好的应用推广价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116168418A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310043891.8
申请日：2023-01-29
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种图像的多模态目标感知与重识别方法。该方法包括：对跨模态图像数据进行预处理得到分块向量序列，通过ME学习跨模态图像数据的模态信息，将跨模态图像数据的分块数据、位置信息和模态信息融合在一起得到序列化图像数据，并输入到ViT模型，ViT模型输出跨模态图像数据的特征信息，计算模态感知增强损失值，根据损失值进行反向传播调整模型参数，得到训练好的目标重识别模型，利用该模型对待识别的行人图像进行跨模态目标重识别。本发明方法将可学习模态嵌入引入网络，直接编码模态信息，可以有效地用于缓解异构图像之间的差距，实现对跨模态图像的目标感知和重识别。
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公开(公告)号：CN115187048A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210795400.0
申请日：2022-07-07
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供轨道线路多域限界异物侵限事件状况识别方法及系统，属于铁路防灾风险预警技术领域，根据异物侵限事件发生全过程监测要求，选择轨面状态采集传感器设备对轨面状态数据进行采集；将轨面限界区域划分为关注域、预警域、安全域，对入侵限界的异物进行识别、跟踪、特征提取；定义侵限事件状态描述模型；基于侵限事件状态特征，利用识别到的侵限异物特征数据作为侵限事件状态描述模型动态特征参数量化风险值，计算轨面限界安全域、预警域、关注域的侵限异物事件检出率。本发明实现了对轨道线路侵限事件特征、事件发生过程的监测、识别与分析，并进一步提高轨道交通系统的风险防控能力，具有良好的应用推广价值。
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公开(公告)号：CN106484966B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201610842757.4
申请日：2016-09-22
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开一种城市轨道交通突发事件动态影响范围与强度确定方法，该方法包括：确定统计指标的全天分粒度正常波动的上限阈值和下限阈值；计算得到突发事件下各车站和区间的统计指标；将突发事件下各车站和区间的分粒度统计指标分别与对应时段的上限阈值和下限阈值做比较，确定受突发事件影响的车站和区间；动态计算突发事件对所述受突发事件影响的车站和区间的影响强度。本发明能根据动态计算得到的进站量、出站量、换乘量、断面客流量等指标，实现对当前突发事件影响范围与影响强度的动态监测，从而为城市轨道交通运营管理部门应急处置、突发事件动态监测提供技术支持与决策依据。
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公开(公告)号：CN118470993A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410241122.3
申请日：2024-03-04
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种网联交通环境下车辆编队控制及信号优化方法及系统，属于智能交通车辆编队技术领域，获取路口几何形状、道路宽度、进口道长度、路侧交通设备位置参数；对交叉口交通运行态势进行预测；对交叉口驶入车辆进行编队决策；对交叉口进行多约束条件下实时信号配时优化，考虑环境、安全性和舒适性为约束条件，以最低能耗和最高通行效率为优化目标函数通过滚动时域动态规划法求解得到经济车速、各相位绿灯显示时间和相位顺序。本发明从微观和宏观两种角度依据车辆编队控制策略和信号配时耦合优化机制在极大增强交叉口路网节点的通信效率的同时，保证了交通运行的安全性和可靠性，具有实际的工程运用价值。
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公开(公告)号：CN116189281B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202211595034.0
申请日：2022-12-13
Applicant: 北京交通大学 , 中移雄安信息通信科技有限公司 , 中移系统集成有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/778 , G06V10/80 , G06N3/082 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供基于时空自适应融合的端到端人体行为分类方法及系统，属于计算机识别技术领域，获取待分类行为的多个图像；利用基于时空自适应融合的端到端人体行为分类模型对多个图像进行处理，得到行为特征图像，基于时空自适应融合的端到端人体行为分类模型根据基于时空自适应融合的端到端人体行为分类模型训练方法训练得到。本发明在网络结构上控制了计算复杂度和参数量，后期轻量化过程减少了特征在时间和空间维度上的关键信息丢失，保证模型在性能和效率之间的平衡；针对时间维度上的特征通道自适应剪枝，根据情况挑选保留、丢弃和复用的通道，减少了参数量；针对不同行为对象关系建模的自适应剪枝，减少模型在空间维度上的计算复杂度和参数量。
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