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公开(公告)号：CN105564465B
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201510977220.4
申请日：2015-12-23
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：CN103745470A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201410009385.8
申请日：2014-01-08
Applicant: 兰州交通大学
Inventor： 王阳萍 , 党建武 , 杨旭 , 杜晓刚 , 赵庶旭 , 杨景玉 , 王松 , 陈永 , 杨艳春 , 李积英 , 郝旗 , 邓冲 , 蒋佩钊 , 王冰 , 郭志诚 , 翟凤文 , 沈瑜 , 张鑫
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了基于小波的多边形轮廓演化医学CT图像交互式分割方法，包括：对CT图像，交互式获取待分割区域的初始多边形轮廓（针对于不同特征的目标区域，采用基于单一种子点的初始轮廓生成方法，基于纵轴线生成初始轮廓和基于直接交互绘制的多边形轮廓）；进行基于小波模极大值的边缘检测，获得整张CT图像的全局性的高频信息；多边形轮廓进行自动演化，逼近目标区域；最终获得CT图像的分割结果。本发明所述基于小波的多边形轮廓演化医学CT图像交互式分割方法，可以克服现有技术中适用性差和灵活性差等缺陷，以实现适用性好和灵活性好的优点。
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公开(公告)号：CN119313734A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411375261.1
申请日：2024-09-30
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本申请公开了一种三维手部姿态估计方法、设备、介质及产品，涉及手部姿态估计领域，通过获取待估计手部RGB图像；利用2.5D姿态关键点预测模型，确定待估计手部RGB图像的2.5D姿态关键点；其中，2.5D姿态关键点预测模型是利用训练数据集对初始模型进行训练得到的；初始模型包括S‑HGNet模块、多尺度特征融合模块和2.5D姿态转换模块；S‑HGNet模块为改进的沙漏网络；改进的沙漏网络是将沙漏网络中的Basicblock模块替换为感受强化模块。根据待估计手部RGB图像的2.5D姿态关键点，利用逆透视投影法，确定待估计手部RGB图像的三维关键点坐标。本申请提高了手部姿态估计的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114004865A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111314111.6
申请日：2021-11-08
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种结合DSST尺度估计的孪生网络增强现实目标跟踪注册方法，将DSST滤波器引入到孪生网络跟踪过程中，用HOG特征弥补孪生网络中深度特征，抑制向相似目标产生漂移；转移到DSST中的候选目标由SiamFC筛选更加准确，缓解了DSST的边界效应；目标位置和尺度传递回SiamFC网络后，采用线性插值更新相关滤波系数进行目标重定位，得到较为精准的待注册目标区域；对待注册目标特征通过ORB算法进行检测匹配，通过汉明距离进行匹配后对误匹配对采用RANSAC进行剔除，并根据匹配相邻帧间特征关系求得注册矩阵，并与OpenGL生成的立方体虚拟模型渲染后完成虚拟信息的注册，确保实时性的同时提高了传统的增强现实跟踪注册算法结果的准确率、鲁棒性和稳健性。
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公开(公告)号：CN113947683A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111203194.1
申请日：2021-10-15
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明涉及一种指尖点检测方法、系统及指尖点运动轨迹识别方法、系统，在手部区域跟踪的基础上，首先利用边缘检测算法提取手部轮廓，然后采用自适应K值的K‑COS算法计算手部轮廓曲率进而定位候选指尖点，根据手指两侧近似的平行特征和1‑D特征利用平行向量法排除噪声指尖点，进而实现对多自由度指尖点的准确检测；上述采用K‑余弦曲率法和平行向量法检测所述手部轮廓上的指尖点的方法中可得指尖点与掌心的位置和距离，因此可用每个手指点到掌心点的连线(方向矢量)表示自然指尖点运动特征，采用改进的DTW算法实现对指尖点特殊运动轨迹的识别，进而为AR装配系统准确叠加虚拟信息提供支撑。
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公开(公告)号：CN111191587B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201911393313.7
申请日：2019-12-30
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明涉及一种行人重识别方法及系统。方法包括获取双线性卷积神经网络模型；获取输入行人图像；利用主干网络，提取输入行人图像的中间特征；对中间特征进行切片操作，得到分块特征；利用主干网络和分干网络对分块特征进行卷积和线性整流操作，得到第一行人分块细粒度特征和第二行人分块细粒度特征；对第一行人分块细粒度特征和第二行人分块细粒度特征采用双线性池化层进行融合，得到融合特征；根据待识别行人图像的融合特征与待搜索库中图像的融合特征之间的距离，确定待搜索库中与所述待识别行人图像相同的图像。本发明所提供一种行人重识别方法及系统，解决现有技术中行人重识别出现错位和造成行人重识别的识别率低的问题。
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公开(公告)号：CN111191587A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911393313.7
申请日：2019-12-30
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明涉及一种行人重识别方法及系统。方法包括获取双线性卷积神经网络模型；获取输入行人图像；利用主干网络，提取输入行人图像的中间特征；对中间特征进行切片操作，得到分块特征；利用主干网络和分干网络对分块特征进行卷积和线性整流操作，得到第一行人分块细粒度特征和第二行人分块细粒度特征；对第一行人分块细粒度特征和第二行人分块细粒度特征采用双线性池化层进行融合，得到融合特征；根据待识别行人图像的融合特征与待搜索库中图像的融合特征之间的距离，确定待搜索库中与所述待识别行人图像相同的图像。本发明所提供一种行人重识别方法及系统，解决现有技术中行人重识别出现错位和造成行人重识别的识别率低的问题。
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公开(公告)号：CN110781964A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911028281.0
申请日：2019-10-28
Applicant: 兰州交通大学 , 兰州博才科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于视频图像的人体目标检测方法及系统。该方法包括：获取带有标注信息的视频图像人体目标数据集；采用迁移学习算法，提取TINY YOLOv3模型的部分网络层，得到预训练模型；采用带有标注信息的视频图像人体目标数据集和预训练模型，对TINY YOLOv3模型进行训练，得到训练好的人体目标检测模型；将人体目标检测模型部署至树莓派设备；获取待检测的视频图像；将待检测的视频图像输入至树莓派设备中的人体目标检测模型，对待检测的视频图像中的人体目标进行检测。本发明可以改善嵌入式设备在视频图像人体目标检测中出现的漏检、误检、遮挡等现象，提高行人目标检测的位置精度，满足实时性的要求。
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