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公开(公告)号：CN118097570A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311541737.X
申请日：2023-11-14
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种像素级轨道交通场景理解方法及系统，属于轨道交通安全运营控制技术领域，使用轻量双分支融合骨干网络对输入图像进行连续下采样操作，提取图像特征；将骨干网络提取到的特征图输入双向特征金字塔池化网络，获得多尺度感受野和深层语义特征，利用多任务多尺度损失函数从像素和边缘角度进一步优化该方法的场景理解效果。本发明轻量双分支融合骨干网络可以更快更有效地提取图像特征，双向特征金字塔池化网络从多尺度角度提取了语义特征，多任务多尺度的损失函数从边缘与像素两个角度监督该方法的学习过程，优化了场景理解方法的效果，在不增加推理时间的前提下提高了模型的理解准确率。
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公开(公告)号：CN111507235B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202010285277.9
申请日：2020-04-13
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于视频的铁路周界异物入侵检测方法，用以解决克服铁路周界异物入侵检测方法消耗资源大、准确率不高的问题。所述铁路周界异物入侵检测方法，获取当前铁路周界监控视频图像并提取第N帧，采用KNN算法检测第N帧中的异物目标数n，并对满足预定条件的第i帧采用铁路场景YOLOv3模椟检测异物目标数m，再对m、n进行比较，输出检测目标数G＝m＝n或G＝α×m+β×n。本发明入侵异物检测方法消耗的计算机资源小，检测漏报率低、准确率高，提高了识别的精确性；同时，在与YOLOv3算法检测准确率相同的前提下，降低了计算机内存使用情况，更具有可应用性。
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公开(公告)号：CN117591888B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410064148.5
申请日：2024-01-17
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及轨道交通设备故障诊断技术领域，具体涉及一种面向列车关键部件的集群自主学习故障诊断方法，包括：构建数据流阶层，设定多个边缘客户端和一个中心服务器；进入初始学习阶层，对各边缘端模型进行R轮集群协作训练，并聚合至中心服务器；进入自主学习阶层，构造各边缘客户端的局域损失函数；以局域损失函数作为学习准则，对各边缘端模型进行R轮集群协作训练，并聚合至中心服务器，中心服务器从全局视角选择R轮中的诊断准确率最高的模型作为本阶层的最优全局模型。本发明在云边协同的架构下，能够在保护数据隐私的前提下充分利用散落在边缘端的动态数据资源，实现集群自主训练。
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公开(公告)号：CN117743683A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311730247.4
申请日：2023-12-15
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/9535 , G06F18/23 , G06N20/00 , G06Q50/40
Abstract: 本发明提供一种乘客出行方案推荐模型训练方法、系统及推荐方法及系统，属于城市轨道交通出行智能服务和数字化管理技术领域。本发明首先从时空、频次等多维度形成客群指标和标签体系，构建细粒度客群标签自动化生成方法。基于累计前景理论构建面向个体的出行方案实时推荐模型，通过融合出行时长预测值，实现进行出发时间、到达时间、出行路径和出行时长的联合出行方案实时推荐，提高推荐时效性，为乘客提供出行可预测性诱导服务。因此，本发明对于乘客个性化出行即时决策、行车组织在线调整决策、出行伴随式服务、客流培育等方面具有重要理论和现实意义。
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公开(公告)号：CN117313251B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311621104.X
申请日：2023-11-30
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N5/022 , G06F111/08
Abstract: 本发明涉及列车运行安全保障技术领域，具体涉及一种基于非滞后渐进学习的列车传动装置全局故障诊断方法，包括：在基础学习阶段，构建全局诊断模型，并获取数据集；构建列车传动装置各部件之间的空间关系图，通过掩码方式将空间关系图中各节点信息进行结合；对全局诊断模型进行初步训练；在进阶学习阶段，从上一阶段数据集中选取部分样本，与新数据集组合为进阶学习阶段的数据集；将上一阶段学习到的健康信息衔接至当前学习阶段，构造当前阶段的非滞后损失函数，对全局诊断模型进行再次训练，直至模型收敛，进入下一进阶学习阶段。本发明能够对整个列车传动装置进行全局诊断，同时缓解了渐进学习过程中，模型在新故障样本不足情况下的过拟合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117622262A
公开(公告)日：2024-03-01
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：CN117591888A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410064148.5
申请日：2024-01-17
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及轨道交通设备故障诊断技术领域，具体涉及一种面向列车关键部件的集群自主学习故障诊断方法，包括：构建数据流阶层，设定多个边缘客户端和一个中心服务器；进入初始学习阶层，对各边缘端模型进行R轮集群协作训练，并聚合至中心服务器；进入自主学习阶层，构造各边缘客户端的局域损失函数；以局域损失函数作为学习准则，对各边缘端模型进行R轮集群协作训练，并聚合至中心服务器，中心服务器从全局视角选择R轮中的诊断准确率最高的模型作为本阶层的最优全局模型。本发明在云边协同的架构下，能够在保护数据隐私的前提下充分利用散落在边缘端的动态数据资源，实现集群自主训练。
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公开(公告)号：CN117150377B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311439543.9
申请日：2023-11-01
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/2413 , G01R31/34 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及电机故障诊断技术领域，具体涉及一种基于全自主动机偏移的电机故障诊断阶梯式学习方法，包括多个学习阶段；在训练初始，收集电机的基础故障数据集样本，对特征提取器模型和故障分类器模型进行训练；将初始训练后的样本特征向量分为典型样本和非典型样本，对构造好的新型故障检测器模型进行训练，以识别新型故障；识别出新型故障后，进入高阶学习阶段；在动机偏移损失的指导下，利用带有新型故障的新训练数据集样本对上一学习阶段训练后的特征提取器模型和故障分类器模型进行训练；训练完成后，进入到下一学习阶段。本发明可自主地判别数据中是否出现新型故障，还在出现新故障时，对原有模型进行阶梯式学习，提高模型
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公开(公告)号：CN116564551B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202310558408.X
申请日：2023-05-17
Applicant: 北京交通大学
IPC: G16H50/80 , G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06Q50/40 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供了一种数据‑知识驱动的城市轨道交通风险辨识方法。该方法包括：对城市轨道交通的基础数据进行解析；基于数据解析结果获取多源数据融合的风险场景集合；根据病例流调信息、仿真病例的出行场景和所述风险场景集合，获取潜在风险站点的空间伴随者初步筛选结果；根据潜在风险站点的空间伴随者的可观测出行属性，对病例风险断面索引集合进行循环匹配，确定潜在风险列车集合，获取基于潜在风险列车的时空伴随者的筛选结果；对时空伴随者在站点和列车层面进行风险叠加量化，获取基于个体风险叠加映射的城市轨道交通系统风险量化。本发明方法可以控制风险传播，为政府控制突发事件制定相关政策提供数据支持，为企业运营提供辅助决策。
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公开(公告)号：CN116626706B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202310535525.4
申请日：2023-05-12
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01S17/931 , G06T3/40 , G06T7/13 , G01S17/894
Abstract: 内暗光导致的侵限检测精度低、检测距离短的问本发明提供一种轨道交通隧道侵限检测方 题。法及系统，属于轨道交通异物侵限检测技术领域，获取扫描轨道交通隧道场景，采集隧道点云数据；通过点云滤波对隧道点云数据进行预处理，得到不同距离下隧道截面点云数据；通过构造二维限界框和拟合缩放比例，构建动态三维隧道限界体；采用基于自适应阈值的匹配机制，将动态三维隧道限界体与隧道点云数据进行匹配，不与限界体匹配的点云即为侵限点云。本发明通过构建二维限界框和拟合缩放比例构建动态三(56)对比文件王敏 等.利用三维激光扫描仪进行地铁隧道限界测量.测绘通报.2014,(第12期),第78-81页.
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