公开(公告)号：CN112734097B

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202011639921.4

申请日：2020-12-31

Applicant: 中南大学

Inventor： 刘辉 ,  鄢光曦 ,  李燕飞 ,  张雷 ,  李烨 ,  王佳康

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06N3/006 ,  G06F18/25 ,  G06F119/06

Abstract: 本发明公开了一种无人驾驶列车能耗预测方法、系统及存储介质，在保证无人驾驶列车的运行过程中的安全性、舒适性、守时性等要求的基础上，将采集到的列车运行数据、车内及车站乘客数据、车外环境数据等多种参数融合来实现高可靠性、高精度的无人驾驶列车的最低牵引能耗预测。

公开(公告)号：CN116639974A

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN202310284371.6

申请日：2023-03-22

Applicant: 中南大学

Inventor： 李专 ,  高宗龙 ,  李烨 ,  吴佳琦

IPC: C04B35/495 ,  C04B35/622 ,  C04B41/88 ,  H10N30/853 ,  H10N30/097

Abstract: 本发明涉及压电电子陶瓷材料技术领域，具体涉及一种稀土改性的无铅压电陶瓷材料的制备方法。所述稀土改性无铅压电陶瓷由以下化学式表示：0.95(K0.55,Na0.45)NbO3‑0.05LiTaO3‑xmol.％Sm2O3；其中x为0.2～0.6。其制备方法为：先按稀土改性KNN‑LT无铅压电陶瓷的化学式配取钾源、钠源、铌源、锂源、钽源、钐源，将配取的原料中除钐源外的其他组分放入球磨设备中，以有机物为溶剂，球磨至少15h后，得到预烧粉末，然后经预烧处理后与钐源再次进行球磨，接着进行压坯和烧结，最后进行披银和极化，得到产品。本发明成首次利用微量Sm对无铅压电陶瓷材料进行改性结合制备工艺得到了性能较佳的产物。

公开(公告)号：CN116343095A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310352006.4

申请日：2023-04-04

Applicant: 中南大学 ,  湖南纽狐科技有限公司 ,  湖南省交通科学研究院有限公司

Inventor： 唐进君 ,  罗望 ,  黄合来 ,  李烨 ,  薛红丽 ,  周波 ,  陈吉光 ,  戴剑军

IPC: G06V20/40 ,  G06T7/246 ,  G06T5/50 ,  G06T3/40 ,  G06T7/80 ,  G06T5/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于视频拼接的车辆轨迹提取方法及相关设备，包括：步骤1，在目标交通区域内采集多段交通视频；步骤2，分别对每段交通视频进行目标车辆检测，得到多个检测结果，并分别对每个检测结果进行目标跟踪，得到目标车辆在每段交通视频中的轨迹坐标；步骤3，根据在每段交通视频中的轨迹坐标对目标车辆的轨迹进行提取，得到目标车辆在每段交通视频中的行驶轨迹；步骤4，分别针对每段交通视频中的行驶轨迹，将当前段交通视频中的行驶轨迹与当前段视频中的行驶轨迹进行匹配并拼接，得到目标车辆在行驶过程中的轨迹拼接结果；相较于现有技术来说，提高了轨迹提取的精度和稳定性，同时具有良好的拓展性。

公开(公告)号：CN114141006A

公开(公告)日：2022-03-04

申请号：CN202110939490.1

申请日：2021-08-16

Applicant: 中南大学

Inventor： 唐进君 ,  王凯 ,  刘芳 ,  李烨 ,  黄合来

IPC: G08G1/01

Abstract: 本发明实施例公开了一种城市车辆轨迹重构方法、装置及计算机存储介质，包括：获取车辆初始轨迹数据，识别在连续的路口间存在不相邻的两个路口的不完整轨迹数据集；基于不完整轨迹数据集，得到所述不相邻的两个路口间k条轨迹作为初始粒子；将所述初始粒子和时空校正因子输入粒子滤波器，对所述基础校正因子和满足轮盘赌法的所述拓展校正因子进行重采样，得到重构轨迹；其中，所述时空校正因子包括基础校正因子和拓展校正因子；如此，通过对时空校正因子进行分类并设计不同的重采样过程，在保留时空校正因子可解释性的同时减少了主观因素对结果的影响，降低了重构的随机性。

公开(公告)号：CN112798888B

公开(公告)日：2021-12-17

申请号：CN202011616269.4

申请日：2020-12-30

Applicant: 中南大学

Inventor： 刘辉 ,  余澄庆 ,  李燕飞 ,  李烨 ,  尹诗 ,  谭静

IPC: G01R31/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种无人驾驶列车车载电气系统故障非侵入诊断方法，包括：采集不同已知故障类型下的多组建模数据；基于以总电压和总电流时间序列作为输入向量、以各电气设备的电压和电流时间序列作为输出向量的深度学习模型，获得训练好的深度学习模型；提取电力特征；确定特征选择方法和分类器；采集多组实测数据，将实测数据对应的总电压时间序列和总电流时间序列作为输入向量输入深度学习模型，提取实测数据经由深度学习模型后输出的各输出向量中的电力特征，对实测数据对应的电力特征进行选择，并将其输入分类器，分类器输出待诊断的电气系统的故障类型。本发明的电力负荷分解准确性高，电力特征分析性能高，故障诊断结果准确性高，时效性好。

公开(公告)号：CN112650204A

公开(公告)日：2021-04-13

申请号：CN202011616264.1

申请日：2020-12-30

Applicant: 中南大学

Inventor： 刘辉 ,  李燕飞 ,  杨睿 ,  段铸 ,  尹诗 ,  李烨 ,  郑广济

IPC: G05B23/02

Abstract: 本发明公开了一种智慧轨道无人驾驶车辆故障基因识别方法及系统，采用基于增量式网络爬虫方法获取列车历史振动数据；对所述振动数据的振动幅度EA，振动周期ET进行预处理，输出新的X；将X作为故障检测模块的输入，检测故障序列后，输出故障序列数据E；将所述故障序列数据E作为降维模型的输入，输出可编码的基因序列I1,I2,I3,I4；将所述可编码的基因序列I1,I2,I3,I4整合为DNA序列S＝S1,S2,S3,...,SN，提取所述DNA序列的碱基特征，并排列组合所述碱基特征，形成可预测的预判定候选车辆部件故障基因Vs；利用所述候选车辆部件故障基因训练双向长短时记忆网络深度学习模型，得到分类模型。本发明可以准确识别车辆故障的位置及类型。

公开(公告)号：CN210466465U

公开(公告)日：2020-05-05

申请号：CN201922146820.2

申请日：2019-12-04

Applicant: 中南大学

Inventor： 李烨 ,  李翔 ,  杨鑫源 ,  龙美伶 ,  汪伊迈 ,  李唐菲

IPC: G06Q10/08 ,  G06K7/10

Abstract: 本实用新型公开了一种智能派送信息卡，包括卡片本体以及设置于卡片本体的中央处理器、蓝牙模块、RFID感应模块、存储模块和电源模块；所述蓝牙模块、存储模块和RFID感应模块，均与中央处理器连接；所述蓝牙模块、存储模块、RFID感应模块和中央处理器，均与电源模块连接。一方面通过蓝牙模块与用户终端无线通信，从用户终端获取用户个人信息；另一方面由RFID信息读取设备与RFID感应模块通信，将智能派送信息卡中存储的用户个人信息发送给派送系统服务端，从而实现用户与派送系统服务端之间的交互，因此派送系统服务端在获取用户个人信息数据过程中，有效保障了用户个人信息的隐私安全。