-
公开(公告)号：CN107389697A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710558215.9
申请日：2017-07-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01N21/95
Abstract: 本发明提出了一种基于半交互式的裂缝检测方法，主要是为了解决目前裂缝检测领域中的裂缝检测方法的鲁棒性问题和高精度需求，并切实地应用于各种实际场景。该方法基于交互式种子点选取和裂缝走势预测进行裂缝检测，不仅能有效消除噪声、光照，背景复杂等不利因素的影响，并且对图像成像质量要求低，对图像采集环境具有自适应能力，具有普适性。本发明还能简单扩展到其它相似特征的场合，比如医学领域中毛细血管的检测等。
-
公开(公告)号：CN118938354A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410998832.0
申请日：2024-07-24
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01W1/10 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于气象大模型知识蒸馏的闪电预报方法及系统，该方法构建用于知识蒸馏的数据集，并利用教师模型对数据集中的闪电观测数据进行预测得到预测结果；对学生模型的预测结果与教师模型的预测结果进行对比，并基于对比结果通过损失函数计算调整学生模型的参数以得到蒸馏后的学生模型；将起报时刻的通用气象数据输入蒸馏后的学生模型预测得到下一时刻的通用气象数据；以及利用观测数据编码模块对当前时刻的观测数据进行编码得到观测数据编码结果；将下一时刻的通用气象数据与当前时刻的观测数据编码结果输入至融合预报模块中以获得下一时刻的闪电预报结果，并递归预测未来多个时刻的闪电数据。本发明显著提升闪电预报的精度和计算效率。
-
公开(公告)号：CN118746864A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410914244.4
申请日：2024-07-09
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明提供一种基于气象大模型增量微调技术的闪电预报方法及系统，属于气象预测技术领域，获取起报时刻的通用气象网格数据；基于原始气象大模型，对起报时刻的气象数据进行预测，得到下一时刻的通用气象网格数据；获取起报时刻的闪电观测数据；基于微调后的预报模型和增量参数，结合气象数据和闪电观测数据，进行下一时刻的闪电预报；将上一时刻的预报结果作为新的模型输入，递归进行多步预测，以实现对未来多个时刻的闪电数据预测。本发明使用微调方法将大模型知识更充分地适配至闪电预报任务，提升闪电预报性能，引入额外的闪电观测数据，在增量参数网络中进行多层次的处理融合，利用观测数据驱动与大模型知识的互补优势增强闪电预报性能。
-
公开(公告)号：CN111414906B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202010145278.3
申请日：2020-03-05
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V30/19 , G06V30/146 , G06V30/148 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种纸质票据图片的数据合成与文本识别方法。该方法包括：去除纸质票据图片中的前景文字，获得纸质票据图片的背景图片，并记录纸质票据图片中的文字区域的坐标信息；利用预先收集的词库生成要合成的纸质票据中的字段对应的白底文本图片；根据字段在纸质票据中对应的位置和纸质票据图片中的文字区域的坐标信息，将字段的白底文本图片覆盖在所述背景图片上，得到合成的纸质票据图片；将一定数量的合成的纸质票据图片数据作为训练集，利用训练集采用权重CTC‑Loss损失函数对CRNN模型进行训练，利用训练好的CRNN模型对待识别的纸质票据进行文本识别。本发明可以有效地识别出火车票等纸质票据图片中的文本，提高模型对指定位置字符的识别精度。
-
公开(公告)号：CN113240790A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110401797.6
申请日：2021-04-14
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于3D模型和点云处理的钢轨缺陷图像生成方法，首先构造正常钢轨3D模型和缺陷钢轨初始3D模型；然后通过点云处理方法扩增缺陷钢轨初始3D模型的数量以及缺陷的种类；再基于曲率与反曲率操作平滑缺陷与背景的过渡差异；最后通过标签映射方法实现自动标注，同时通过纹理替换方法增加钢轨仿真数据背景的多样性与复杂性。本发明提供的方法，可以生成无限的高质量的有标记的钢轨缺陷仿真数据。这些数据可用于后期的神经网络训练或者辅助训练，有效改善了数据样本不足对钢轨缺陷检测任务造成的影响。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112362292A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011188917.0
申请日：2020-10-30
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种对风洞试验数据进行异常检测的方法。该方法包括：以风洞试验正常数据为基础，根据风洞试验数据异常规律生成风洞试验异常仿真数据，将风洞试验标准数据集中的所有风洞试验数据转化成固定长度的特征表示，组成统一长度的特征向量；根据风洞试验数据的特征向量利用孤立森林算法对风洞试验数据进行属性随机选择和切割处理，建立多棵孤立二叉树，构成了孤立森林；根据待测的风洞试验数据样本在孤立森林中的平均遍历路径，对待测的风洞试验数据样本进行异常检测。本发明方法的风洞试验数据异常检测速度快，可以实现快速的异常检测。在确定异常阈值时不需要人工进行设置或者调整，可以根据样本的分布自动进行确定。
-
公开(公告)号：CN106446881B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201610617483.9
申请日：2016-07-29
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06K9/20
Abstract: 本发明提供了一种从医疗化验单图像中提取化验结果信息的方法。该方法主要包括：基于医疗化验单的表格特点，从医疗化验单的原始图像中提取出所述医疗化验单的表格区域；采用垂直投影方法对所述医疗化验单的表格区域中的各个栏进行分离，提取出需要的信息栏；从所述信息栏中分割出文本行；采用垂直投影方法对所述文本行进行分割，得到字符块，从所述字符块中提取出化验字符信息。本发明通过从医疗化验单数字图像中分割出表格区域，继而在表格区域中提取出有用的化验字符信息，可以有效地对医疗化验单图像进行化验信息识别。本发明的方法简单有效，可操作性强，特别适用于在PAD和手机等移动终端实施。
-
公开(公告)号：CN106228166B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201610603330.9
申请日：2016-07-27
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种字符图像的识别方法。该方法主要包括：对原始字符图像Image进行归一化处理得到浮点型图像矩阵ImageSquare；使用多个滤波核对浮点型图像矩阵ImageSquare进行卷积运算，得到包含不同纹理特征的一组图像矩阵ImageDst；获取原始字符图像Image对应的特征向量Features，从一组图像矩阵ImageDst中提取出多层特征，将多层特征设置到特征向量Features中，得到数据样本；使用具有级联关系的多层次的分类器对数据样本进行逐层分类处理，识别出原始字符图像Image中的字符。本发明基于图像分类的思想，利用SVM分类器设计了一种多层次的级联分类器模型，实现了一种先归类后识别的逐级识别方法，一定程度上减少了单层分类器的类别数目，从而提升了识别准确率。本发明的方法简洁，可操作性强。
-
公开(公告)号：CN106446881A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610617483.9
申请日：2016-07-29
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06K9/20
CPC classification number: G06K9/2063 , G06K2209/01
Abstract: 本发明提供了一种从医疗化验单图像中提取化验结果信息的方法。该方法主要包括：基于医疗化验单的表格特点，从医疗化验单的原始图像中提取出所述医疗化验单的表格区域；采用垂直投影方法对所述医疗化验单的表格区域中的各个栏进行分离，提取出需要的信息栏；从所述信息栏中分割出文本行；采用垂直投影方法对所述文本行进行分割，得到字符块，从所述字符块中提取出化验字符信息。本发明通过从医疗化验单数字图像中分割出表格区域，继而在表格区域中提取出有用的化验字符信息，可以有效地对医疗化验单图像进行化验信息识别。本发明的方法简单有效，可操作性强，特别适用于在PAD和手机等移动终端实施。
-
公开(公告)号：CN101893580B
公开(公告)日：2012-01-11
申请号：CN201010203102.5
申请日：2010-06-10
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提出了一种基于数字图像的钢轨表面缺陷检测方法。该方法从对钢轨拍摄的图像中提取钢轨区域，并模拟人类视觉机制，将灰度图转换为对比度图，从而对可疑缺陷区域进行定位及判定。本发明所提供的检测方法具有检测速度快、准确率高的优点，对钢轨图像采集环境具有自适应能力，能有效消除噪声、光照等不利因素的影响。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
34
records
(took 0.023 seconds)
