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公开(公告)号：CN119740341A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202510227812.8
申请日：2025-02-28
Applicant: 中南大学 , 高速铁路建造技术国家工程研究中心
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及铁路重构技术领域，公开了一种局部强约束区段的线路重构优化方法、介质及设备，方法包括：S1：导入初始平面方案；S2：进行约束检测并生成强约束区段；S3：对初始平面方案进行优化；S4：采用强约束的震荡迭代法对一次重构的平面方案分别进行点线一致和约束条件的检测。本发明依据测点坐标，利用动态阈值法和MADS算法生成较优的既有铁路平面线位重构初始方案，并提出一种线路违约量化评估模型对两种不同性质的约束条件分别制定评估标准和方法，能够准确、全面地衡量其违约情况。通过“先难后易”的拟合策略实现平面线形重构，最后提出强约束震荡迭代方法对线形参数进行优化，确保了局部优化的精准性。
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公开(公告)号：CN119741433A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202510227794.3
申请日：2025-02-28
Applicant: 中南大学 , 高速铁路建造技术国家工程研究中心
Abstract: 本发明涉及铁路建模技术领域，公开了一种路线三维场景的快速融合建模方法、介质及设备，包括如下步骤：构建不规则地形点云数据的自适应四叉树结构；构建自适应四叉树中各节点对应的地形瓦片模型；路线三维场景的融合建模。本发明通过点云数据的空间分布密度自适应建立四叉树结构，减少了划分地形过程中点集的遍历次数；通过预设凸包消除叶节点地形瓦片边缘裂缝，并使用基于折叠代价系数的动态边序列对地形瓦片模型合并简化，最小化简化过程中地理信息的丢失量；将三维地形三角网和路线三维模型转换为二维平面投影，简化了问题，构建路线模型的延伸边界，实现路线模型与地形三角网的无缝拼接，最大程度上保持了地形数据的完整性和准确性。
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公开(公告)号：CN117726196B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410179848.9
申请日：2024-02-18
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/0637 , G06F30/13 , G06Q10/0635 , G06Q50/40 , G06T17/05
Abstract: 本发明涉及铁路选线技术领域，具体公开了一种用于铁路选线的环境适宜度综合评价方法，步骤包括：步骤S1，将研究区域划分为若干体素，将铁路选线信息数据离散至体素中，构建三维综合地理信息模型；步骤S2，确定铁路线路可达范围；步骤S3，可达范围体素与铁路线路结构物进行匹配；步骤S4，计算安全评价指标、经济评价指标和环保评价指标，每个评价指标均包括至少两个子类，计算所有子类的无量纲值和权重，计算每个体素的环境适宜度，从而得到整个研究区域对于铁路选线的环境适宜度。优点是，本发明综合考虑了安全、经济和环保三大评价指标，通过多种子类对体素进行综合评价，为铁路选线提供了导向价值。
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公开(公告)号：CN117576293B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410050029.4
申请日：2024-01-15
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及线路三维可视化技术领域，具体公开了一种基于线路分页分层模型的视相关多线程动态更新方法，本发明结合多线程技术建立了适用于线路三维结构物的线路分页分层模型，然后根据用户常用的操作对视点运动轨迹进行预测，确定预加载分页分层模型的预加载页码范围和细节层级，对预加载数据进行预编译，实现线路结构物的视相关动态调度，并在调整线位时结合多线程协作配合，实现线路分页分层模型视相关多线程动态更新。优点是，本发明摒弃不适用于线路结构物的传统矩形分块方法和易卡顿的整体调度方式，并且在线路修改时，只需更新最小影响域预加载页码范围的线路分页分层模型，实现线路三维模型的实时渲染和动态更新。
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公开(公告)号：CN117576293A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410050029.4
申请日：2024-01-15
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及线路三维可视化技术领域，具体公开了一种基于线路分页分层模型的视相关多线程动态更新方法，本发明结合多线程技术建立了适用于线路三维结构物的线路分页分层模型，然后根据用户常用的操作对视点运动轨迹进行预测，确定预加载分页分层模型的预加载页码范围和细节层级，对预加载数据进行预编译，实现线路结构物的视相关动态调度，并在调整线位时结合多线程协作配合，实现线路分页分层模型视相关多线程动态更新。优点是，本发明摒弃不适用于线路结构物的传统矩形分块方法和易卡顿的整体调度方式，并且在线路修改时，只需更新最小影响域预加载页码范围的线路分页分层模型，实现线路三维模型的实时渲染和动态更新。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117726196A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410179848.9
申请日：2024-02-18
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/0637 , G06F30/13 , G06Q10/0635 , G06Q50/40 , G06T17/05
Abstract: 本发明涉及铁路选线技术领域，具体公开了一种用于铁路选线的环境适宜度综合评价方法，步骤包括：步骤S1，将研究区域划分为若干体素，将铁路选线信息数据离散至体素中，构建三维综合地理信息模型；步骤S2，确定铁路线路可达范围；步骤S3，可达范围体素与铁路线路结构物进行匹配；步骤S4，计算安全评价指标、经济评价指标和环保评价指标，每个评价指标均包括至少两个子类，计算所有子类的无量纲值和权重，计算每个体素的环境适宜度，从而得到整个研究区域对于铁路选线的环境适宜度。优点是，本发明综合考虑了安全、经济和环保三大评价指标，通过多种子类对体素进行综合评价，为铁路选线提供了导向价值。
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公开(公告)号：CN116757347B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202310722951.9
申请日：2023-06-19
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/047 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F30/27
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的铁路线路选线方法及系统，该方法包括：采集既有线路数据，从线路平面、线路纵面方向进行离散处理，将线路离散为三维空间的线段集合，再对每条线路的线段集合进行标注作为输出端数据；对各线路所在研究区域的各类地理环境信息进行环境标注，生成研究区域的多通道图像作为输入端数据；利用输入端数据集以及输出端数据集训练深度学习网络模型。本发明技术方案将既有铁路线路拆解成可为机器学习的向量数据，并将多维环境状态融合后作为输入端，定线动作标注参数作为输出端，探索出多维环境状态到最优定线动作之间的映射规律，克服了传统方法无经验借鉴，盲目搜索导致训练模型耗时久的不足，有效节省了模型训练时间。
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公开(公告)号：CN117708961B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410160006.9
申请日：2024-02-05
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及铁路设计技术领域，具体涉及一种既有铁路三维空间线位整体智能重构方法，本发明综合考虑了平面设计和纵面设计之间的相互影响，提出了既有铁路三维空间线位整体重构的优化变量和评价最优方案的目标函数，给出了控制优化方向的约束条件，对于线路的三维空间线位优化，提出了累进更新的策略，采用粒子群算法混合网格自适应直接搜索算法（PSO－MADS混合算法），结合约束条件，得出最优三维空间线位整体重构方案；与二维独立重构方法相比，应用本发明提供的重构方法所得到的方案进行铁路增改建，可实现成本的降低。
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公开(公告)号：CN117708961A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410160006.9
申请日：2024-02-05
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及铁路设计技术领域，具体涉及一种既有铁路三维空间线位整体智能重构方法，本发明综合考虑了平面设计和纵面设计之间的相互影响，提出了既有铁路三维空间线位整体重构的优化变量和评价最优方案的目标函数，给出了控制优化方向的约束条件，对于线路的三维空间线位优化，提出了累进更新的策略，采用粒子群算法混合网格自适应直接搜索算法（PSO－MADS混合算法），结合约束条件，得出最优三维空间线位整体重构方案；与二维独立重构方法相比，应用本发明提供的重构方法所得到的方案进行铁路增改建，可实现成本的降低。
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公开(公告)号：CN116757347A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310722951.9
申请日：2023-06-19
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/047 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q50/30 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F30/27
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的铁路线路选线方法及系统，该方法包括：采集既有线路数据，从线路平面、线路纵面方向进行离散处理，将线路离散为三维空间的线段集合，再对每条线路的线段集合进行标注作为输出端数据；对各线路所在研究区域的各类地理环境信息进行环境标注，生成研究区域的多通道图像作为输入端数据；利用输入端数据集以及输出端数据集训练深度学习网络模型。本发明技术方案将既有铁路线路拆解成可为机器学习的向量数据，并将多维环境状态融合后作为输入端，定线动作标注参数作为输出端，探索出多维环境状态到最优定线动作之间的映射规律，克服了传统方法无经验借鉴，盲目搜索导致训练模型耗时久的不足，有效节省了模型训练时间。
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