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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：CN114581861B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210205004.8
申请日：2022-03-02
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习卷积神经网络的轨道区域识别方法。该方法包括：获取不同场景下含轨道区域的图像，组成轨道图像数据集；构建轨道区域识别网络模型，该轨道区域识别网络模型包括多个卷积层和上采样层，利用轨道图像数据集对轨道区域识别网络模型进行训练，得到训练好的轨道区域识别网络模型；使用训练好的轨道区域识别网络模型对待识别场景下的轨道区域进行识别，得到待识别场景下的轨道区域的识别结果。本发明方法在深度残差卷积神经网络可以更加有效地提取到图像特征，深层特征与浅层特征的融合使得提取的轨道边界更加清晰，轻量化模型的运行环境更加具有普适性，适用于不同场景和不同尺寸下的轨道区域场景图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109740255B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201910001112.1
申请日：2019-01-02
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供一种基于时变马尔科夫过程的寿命预测方法，该方法通过建立时变马尔科夫模型，利用改进的前向‑后向算法计算初始前向概率，后向概率和状态序列的条件概率公式，并对模型参数进行重估，根据已确定设备当前运行状态，得到设备在状态逗留时间的期望，并求解设备在各状态的状态停留时间，计算当前状态停留时间的剩余寿命。
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公开(公告)号：CN109800487B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201910001130.X
申请日：2019-01-02
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06F119/04
Abstract: 本发明提供一种基于模糊安全域的寿命预测方法，该方法提取全寿命运行特征向量，基于多元模糊分段算法进行分段，采用动态时间规整算法进行样本时间规整，完成样本数据预处理，并采用模糊安全域算法对部件的状态进行划分，最后建立时变马尔科夫模型预测设备在当前状态下的寿命。
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公开(公告)号：CN111882078A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010595410.0
申请日：2020-06-28
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种轨道交通列车走行部部件状态检修策略优化方法，该方法通过马尔可夫过程来描述走行部部件健康状态的转移过程，构建部件健康状态转移过程模型；采用数组存储走行部多部件系统状态和部件状态转移概率，以部件状态作为数组单元，构建走行部多部件系统健康状态转移过程模型；建立考虑相依性的走行部多部件系统检修成本决策模型；以走行部多部件系统寿命周期内单位时间检修成本最小为目标，以可靠性、可用性和更换成本为约束，构建走行部多部件系统检修策略最优化模型；最后进行实例验证。本发明能够以较低的成本获得更优的检修效果，同时兼顾了可用性和可靠性，可辅助决策者进行检修策略的制定与改进。
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公开(公告)号：CN109740255A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910001112.1
申请日：2019-01-02
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于时变马尔科夫过程的寿命预测方法，该方法通过建立时变马尔科夫模型，利用改进的前向-后向算法计算初始前向概率，后向概率和状态序列的条件概率公式，并对模型参数进行重估，根据已确定设备当前运行状态，得到设备在状态逗留时间的期望，并求解设备在各状态的状态停留时间，计算当前状态停留时间的剩余寿命。
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公开(公告)号：CN109543248A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811302460.4
申请日：2018-11-02
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了基于故障势能场的列车系统故障传播路径的生成方法，包括：构建轨道列车系统复杂网络模型；根据病毒传播模型和故障势能场理论，构建轨道列车系统部件间传播概率模型；根据轨道列车系统部件间传播概率模型和轨道列车系统复杂网络模型，构建轨道列车系统故障传播模型；根据所述轨道列车系统故障传播模型进行迭代判断，得到列车系统故障传播路径。本发明从轨道列车系统网络结构以及节点的本身状态及内在机理分析列车系统故障传播过程，进而得到所有可能的传播路径及其概率，有助于更优质的进行运维工作。
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