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公开(公告)号：CN112365162A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011261529.0
申请日：2020-11-12
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于事故致因网络的铁路运行风险控制方法。该方法包括：获取风险因果对和风险事故因果对，基于风险因果对和风险事故因果对构建铁路事故致因网络，确定铁路事故致因网络节点中的节点之间的连接边的权重；根据铁路事故致因网络节点中的节点之间的连接边的权重，计算出铁路事故致因网络中风险节点至事故节点之间的最短致因路径；根据铁路事故致因网络中风险节点至事故节点之间的最短致因路径构建铁路运行风险控制模型，对铁路运行风险控制模型进行求解，得到铁路事故致因网络中需要消除的风险节点或者风险因素。本发明可以根据帮助风险管控部门选择需要移除的关键风险因素，从而制定风险管控方案，预防铁路运行事故的发生。
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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：CN110515311B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910661125.1
申请日：2019-07-22
Applicant: 北京交通大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明提供了一种城市轨道交通列车客流的动态仿真系统。该系统包括人机交互终端、列车客流仿真服务器、列车站台客流交互仿真服务器和数据管理服务器。列车客流仿真服务器得到列车内客流移动的仿真结果，列车站台客流交互仿真服务器得到上下车客流的仿真结果。人机交互终端接收输入的仿真模型参数，控制城市轨道交通列车客流的仿真进程，对列车内客流移动的仿真结果、上下车客流的仿真结果进行综合，得到并展示城市轨道交通列车客流的仿真结果。本发明能够对列车内客流分布及列车与站台间转移的乘客数量进行动态估计，可以为用户模拟和估计城市轨道交通列车和站台客流的动态变化，提高轨道列车的运营安全与效率，提升城市轨道交通乘客出行质量。
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公开(公告)号：CN111951212A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010269412.0
申请日：2020-04-08
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种对铁路的接触网图像进行缺陷识别的方法。该方法包括：对铁路接触网拍照，获取铁路的接触网的图像数据集，对图像数据集进行扩充处理；基于图像金字塔特征融合构建改进的Faster R-CNN模型，利用扩充处理后的图像数据集对改进Faster R-CNN模型进行训练，得到训练好的改进Faster R-CNN模型；利用训练好的Faster R-CNN模型通过目标检测算法对待识别的接触网的图像数据进行缺陷目标识别，获取图像数据中的缺陷目标。本发明将改进的Faster R-CNN算法应用到铁路接触网的图像数据的缺陷检测中，实现接触网部件缺陷自动识别，提高检测效率。利用无人机拍摄铁路接触网，在不影响线路运行的情况下能够获取图像质量更好的接触网遥感图像，能够避免接触网相互遮挡造成的数据不完整。
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Patent Agency Ranking
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：CN111639849A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010458615.4
申请日：2020-05-27
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/06 , G06F30/20 , G06Q50/26 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种车站设施结合部的客流合流走行行为仿真方法。该方法包括：获取车站设施结合部的布局结构、几何尺寸和客流流线特征，将车站设施结合部划分为通道直行区域、楼梯区域、合流区域和出口直行区域；使用经典社会力模型仿真客流在通道直行区域和出口直行区域的走行行为；引入三维社会力仿真客流在楼梯区域的走行行为；引入吸引力使用转弯社会力模型仿真行人在合流区域的走行行为。本发明仿真量化不同场景下走行参数、通过时间与通道的布局结构、几何属性之间的关系，构建走行状态与设施区域通过率为瓶颈识别的指标，为合流区域客流运动优化及设施结合部设计提出改进建议。
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公开(公告)号：CN111507235A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010285277.9
申请日：2020-04-13
Applicant: 北京交通大学
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：CN111160125A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911267535.4
申请日：2019-12-11
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于铁路监控的铁路异物入侵检测方法。该方法包括：利用已知的铁路场景下的监控视频的包含异物入侵的原始图像训练YOLOv3，得到训练完成的模型权重，获取待监测的铁路场景下的监控视频，从监控视频中提取一系列的待监测的原始图像，通过现有的高斯混合模型对待监测的原始图像进行处理，输出的二值图像依次使用形态学处理、阈值自适应和非极大值抑制算法处理，获取包含异物入侵的图像区域；将包含异物入侵的图像区域输入YOLOv3中，该YOLOv3根据训练完成的模型权重输出相应的原始图像中的异物类型和异物定位位置信息。本发明降低了高斯混合算法带来的误报率，提高了YOLOv3算法在远距离目标或和小目标上的检测效果，可以有效地监测出铁路异物入侵。
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公开(公告)号：CN111144418A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911417328.2
申请日：2019-12-31
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供的一种铁路轨道区域分割提取的方法，首先利用无人机搭载可见光相机采集铁路沿线场景地物图像，并将其制作为数据集，然后构建铁路沿线场景分割模型，并利用制作好的训练集对构建的网络模型进行训练。模型训练完成后，采用测试集中的图像输入到铁路沿线场景分割模型中，可得到相应的分割好的灰度图像LBL，对图像和LBL应用双矩形法，完成轨道区域和相应标签图像的提取；本发明提供的方法能够实现对铁路沿线场景图像中轨道区域的分割提取，而且根据铁路线相对平直的特性，采用双矩形法对轨道区域进行提取一定程度上有利于增加轨道区域分割提取的准确度，在未来无人机巡线条件下，具有明显的应用价值。
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