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公开(公告)号：CN105046255A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510419100.2
申请日：2015-07-16
Applicant: 北京交通大学
CPC classification number: G06K9/3233 , G06K9/3258 , G06K9/4671 , G06K2209/15 , G06K2209/23
Abstract: 本发明公开一种基于车尾文字识别的车型鉴定方法及系统，其中方法包括如下步骤：S1、对车尾图像进行车牌定位，得到车牌区域图像；S2、进行车牌字符识别，得到车牌信息并基于车牌信息在车辆数据库中提取车辆详细信息；S3、利用车尾文字和车牌的位置关系得到车尾文字区域初始定位图像；S4、根据文字区域图像的投影特性得到车尾文字区域图像；S5、对车尾文字区域图像进行SIFT特征提取并识别，得到车辆的识别车型信息；S6、将识别车型信息与车辆详细信息中的车型信息进行对比。本发明所述技术方案具有很好的鲁棒性，且相对于现有技术中的其他方法在适用性、有效性和准确性上都有一定的优越性，能够很好的满足实际需求。
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公开(公告)号：CN101996410B
公开(公告)日：2012-12-12
申请号：CN201010582856.6
申请日：2010-12-07
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种动态背景下的运动目标检测方法及系统。该方法包括低分辨率处理和高分辨率处理，低分辨率下获取运动目标的子区域，高分辨率得到精确的检测结果。本发明可以很好的处理动态背景问题；并且，本发明的高、低分辨率的互补检测过程，相对于混合高斯模型运动目标检测有以下优点：第一，对于背景缓慢或突发局部扰动，低分辨率都可以减少其影响，进而减少互补算法的检测错误，但是直接使用混合高斯模型检测不能处理突发局部扰动，会在背景突然变化时刻造成检测错误。第二，高、低分辨率互补检测对噪声影响具有一定的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115620514B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202211156320.7
申请日：2022-09-22
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应广义PageRank图神经网络的交通流预测方法。该方法包括：获取公共交通流量数据中的信息点POI信息，构建距离编码；将时间信息构建为时间编码，拼接距离编码和时间编码为时空编码DTE；构建基于广义PageRank的时空图神经网络模型，将历史时间序列特征H和DTE作为基于广义PageRank的时空图神经网络模型的输入数据，对基于广义PageRank的时空图神经网络模型的进行训练，将历史交通流量序列输入到训练好的基于广义PageRank的时空图神经网络模型，基于广义PageRank的时空图神经网络模型输出未来交通流量序列。本发明设计了RPTA来自适应地建模不同时间步长之间的非线性相关性，设计了距离和时间编码来合并道路网络的地理信息和时间信息，可以有效地预测道路的交通流。
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公开(公告)号：CN115994619A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211695599.6
申请日：2022-12-28
Applicant: 中车信息技术有限公司 , 北京交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06N3/006 , G06N7/02
Abstract: 本发明公开了一种零件机械加工工艺路线智能生成方法，包括：获取零件加工信息；构建零件加工特征集合，形成待选加工工艺链集合；采用模糊综合评价方法，建立零件特征加工工艺链匹配模型，包括构建工艺链匹配评价指标，建立加工工艺链匹配评价函数，获取匹配加工工艺链集合；构建加工工步序列成本综合评价函数，考虑加工顺序约束，构建零件加工工艺路线规划模型；采用离散人工海鸥优化算法规划零件加工工艺路线，获取优化零件加工工艺路线；该方法能够实现零件加工工艺路线的智能生成，提高工艺路线生成效率，保证工艺路线生成的质量。
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公开(公告)号：CN115952994A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211729782.3
申请日：2022-12-30
Applicant: 中车信息技术有限公司 , 北京交通大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06N3/006 , G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种装配序列规划方法，具体包括：获取装配体及零件的三维模型信息；提取装配体干涉矩阵以及接触矩阵，提取装配体中零件质量、体积、几何约束数量、装配方向、装配工具类别等信息，计算装配体中各零件的连接约束数量、装配操作难度；选择装配体基础件；构建装配序列代价的评价指标；计算装配序列代价；采用离散人工麻雀搜索算法求解装配序列规划的离散优化问题，获取装配序列代价最小的最优装配序列；本发明提出的规划方法能减少不可行装配序列，提高装配序列的合理性，同时能实现降低装配代价，提高装配效率的目标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115620514A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211156320.7
申请日：2022-09-22
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应广义PageRank图神经网络的交通流预测方法。该方法包括：获取公共交通流量数据中的信息点POI信息，构建距离编码；将时间信息构建为时间编码，拼接距离编码和时间编码为时空编码DTE；构建基于广义PageRank的时空图神经网络模型，将历史时间序列特征H和DTE作为基于广义PageRank的时空图神经网络模型的输入数据，对基于广义PageRank的时空图神经网络模型的进行训练，将历史交通流量序列输入到训练好的基于广义PageRank的时空图神经网络模型，基于广义PageRank的时空图神经网络模型输出未来交通流量序列。本发明设计了RPTA来自适应地建模不同时间步长之间的非线性相关性，设计了距离和时间编码来合并道路网络的地理信息和时间信息，可以有效地预测道路的交通流。
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公开(公告)号：CN108460401B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201810034600.8
申请日：2018-01-15
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于非负特征融合的场景图像分类方法，包括以下步骤，获取原始数据的多种非负特征，定义并建立特征矩阵；对特征矩阵进行非负特征分解，得到基础特征和特征融合因子；使用基础特征和特征融合因子进行融合特征重建，得到融合特征；基于融合特征，建立基于正规化F范数误差的融合单特征分类器；使用融合特征Boosting算法对融合特征进行提升，得到融合单特征提升权重矩阵和融合多特征提升权重矩阵；基于提升权重矩阵，建立融合多特征分类器。本发明提出非负特征分解与融合特征重建的两步特征融合方法，为原始数据多种非负特征的融合提供了技术手段，实现多种特征的优势互补，基于融合特征建立的分类器能够得到更高的分类准确率。
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公开(公告)号：CN109829322B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201910082105.9
申请日：2019-01-28
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于授权信息的数媒文件实时加解密的方法与系统，该方法包括：S1、读取原始数媒文件A，采用信息隐藏技术将授权信息写入到所述原始数媒文件A中，得到授权数媒文件B；S2、获取加密密钥K1；S3、根据所述加密密钥K1，采用加密算法对所述授权数媒文件B进行加密，得到加密的包含授权信息的加密授权数媒文件C。S4、读取所述加密授权数媒文件C；获取所述加密密钥K1和定义的解密块的大小；根据所述加密密钥K1和所述解密块的大小，对所述加密授权数媒文件C进行分块解密,得到解密文件流；S5、从所述解密文件流中取出授权信息；并根据所述授权信息进行验证；S6、基于网络协议，并行传输验证成功的所述解密文件流，实现实时解密。
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公开(公告)号：CN106780417B
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201611048369.5
申请日：2016-11-22
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开一种光照不均图像的增强方法及系统，该方法包括：S1、将光照不均图像从RGB转换到HSV颜色空间，并提取明度分量图像；S2、对明度分量图像进行空间多尺寸同态滤波，得到初步滤波图像；S3、对初步滤波图像进行基于局部熵的引导滤波，得到最终滤波图像；S4、将最终滤波图像作为增强后的明度分量图像与原色调分量图像和原饱和度分量图像组合并从HSV转换到RGB颜色空间，得到增强后的图像。本发明可对光照不均图像进行增强，使其光照均匀、细节丰富、颜色自然。
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公开(公告)号：CN109829322A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910082105.9
申请日：2019-01-28
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于授权信息的数媒文件实时加解密的方法与系统，该方法包括：S1、读取原始数媒文件A，采用信息隐藏技术将授权信息写入到所述原始数媒文件A中，得到授权数媒文件B；S2、获取加密密钥K1；S3、根据所述加密密钥K1，采用加密算法对所述授权数媒文件B进行加密，得到加密的包含授权信息的加密授权数媒文件C。S4、读取所述加密授权数媒文件C；获取所述加密密钥K1和定义的解密块的大小；根据所述加密密钥K1和所述解密块的大小，对所述加密授权数媒文件C进行分块解密,得到解密文件流；S5、从所述解密文件流中取出授权信息；并根据所述授权信息进行验证；S6、基于网络协议，并行传输验证成功的所述解密文件流，实现实时解密。
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