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公开(公告)号：CN119693757A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411863951.1
申请日：2024-12-17
Applicant: 中车长春轨道客车股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于鸟瞰图的目标检测方法及相关装置，获取路侧相机采集的原始图像数据，并对当前帧图像进行特征提取得到当前图像特征，基于图像特征与三维体素空间的映射表，将当前图像特征映射到三维体素空间得到三维体素特征，并进行处理得到当前帧图像的当前鸟瞰图特征，将当前鸟瞰图特征与历史帧图像的鸟瞰图特征进行时序对齐和加权融合处理得到鸟瞰图融合特征，通过将鸟瞰图融合特征输入至检测头进行识别处理得到目标检测结果。本申请采用基于路侧鸟瞰图的检测技术，通过对采集的图像特征进行二维到三维变换，可以准确捕捉车辆、行人和其他交通参与者的三维位置信息，从而得到检测目标在整个道路场景的完整信息，提高检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116859731A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310804271.1
申请日：2023-07-03
Applicant: 中车长春轨道客车股份有限公司 , 燕山大学 , 吉林大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于强化学习的增强高铁自动驾驶控制系统准时性的方法，通过建立基本数据模块和列车运行仿真模块，设置奖励函数和额外单步奖励，设计神经网络结构，构建高速列车自动驾驶训练模型；确定训练参数执行训练，得到高速列车自动驾驶控制模型；本发明改进列车准时性奖励函数的设置方式，在保留原有全局奖励方法的基础上，设置一个在一轮训练过程中的每个单步中都能给予智能体准时性反馈的额外奖励函数，使奖励函数的引导性更强，解决准时性稀疏奖励难以获得的问题，提高列车自动驾驶控制系统的训练效率，更好地满足自动驾驶列车运行过程中的准时性要求。
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公开(公告)号：CN116858581A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310769743.4
申请日：2023-06-28
Applicant: 中车长春轨道客车股份有限公司 , 燕山大学 , 吉林大学
IPC: G01M17/08 , G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 一种高速智能动车组自动驾驶控制策略综合性能评价方法，属于列车组自动驾驶技术领域，步骤一、采集高速智能动车组多维自动驾驶特征数据，步骤二、基于熵权法的客观赋权，步骤三、基于德尔菲法将主观评价归一化处理，步骤四、生成综合评价数据集，步骤五、构建基于多层感知机的高速智能动车组自动驾驶算法评价模型。本发明用于高速智能动车组自动驾驶控制策略算法开发过程中主客观评价的统一，解决现有技术中缺乏高速智能动车组自动驾驶算法性能评价体系的问题，并提供可结合测试人员主观评价内容进行主客观统一评价的方法；对于高速智能动车组的发展具有重要意义。
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公开(公告)号：CN119996460A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510198700.4
申请日：2025-02-21
Applicant: 中车长春轨道客车股份有限公司
IPC: H04L67/12 , H04L67/1001 , H04W4/44 , H04W28/082
Abstract: 本申请公开了一种协同感知云平台装置,通过数据收发模块、负载均衡模块、Netty服务器集群模块、消息队列模块及存储模块实现5G‑V2X技术，保证了车辆与路侧传感器之间数据的低时延、高带宽数据的传输，采用负载均衡模块的高可用性设计，保障系统稳定性，实现多源数据的智能协同感知，提升车辆的全局感知和自主决策能力。
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公开(公告)号：CN116805139A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310791461.4
申请日：2023-06-30
Applicant: 中车长春轨道客车股份有限公司 , 燕山大学 , 吉林大学
IPC: G06F30/27 , G06F111/08 , G06F111/20
Abstract: 一种考虑多维环境特征的高铁测试场景库的构建方法，属于高速列车自动驾驶技术领域，包括步骤一、根据高铁运行环境构建场景分类体系，根据各体系的测试需求，建立场景表征元素；步骤二、根据所述步骤一场景表征元素的类别确定测试场景表征元素的概率分布，建立场景自动生成方案自动生成测试场景。本发明解决现有技术中ATO测试场景丰富性差，条件不足的问题，建立多元化ATO测试场景库。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115375187A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211205451.X
申请日：2022-09-30
Applicant: 中车长春轨道客车股份有限公司 , 燕山大学
Abstract: 一种高速动车组心理修正量计算方法，属于智能动车组设计技术领域，本发明通过兼顾总体设计尺寸与个人主观感受两个维度，采用加权求值的方法，将采集的司乘主观感受量化值与动车组可优化数据结合，最终得到某一功能尺寸的心理修正量，以实现在考虑司乘主观心理感受的情况下为动车组内部功能尺寸设计过程中提供心理修正量量化尺寸，将动车组尺寸设计过程中司乘心理主观感受考虑在内，从而提高司乘人员的乘坐舒适性与功能区的使用感受。
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公开(公告)号：CN119693875A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411833572.8
申请日：2024-12-12
Applicant: 中车长春轨道客车股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种高速动车组轨道异物侵限风险监测方法及相关装置，涉及人工智能领域，通过摄像头实时获取第一视频图像；通过语义分割模型对第一视频图像进行标注，获得标注有铁轨的边界的位置区域以及铁路接触网支柱的位置区域的第二视频图像；通过目标检测模型对第二视频图像进行标注，获得标注有生物对象的矩形框的第三视频图像。以确定生物对象的移动轨迹、生物对象的矩形框与铁轨的边界的位置区域的第一位置关系以及生物对象的矩形框与铁路接触网支柱的位置区域的第二位置关系。基于上述信息确定生物对象侵限轨道的风险等级。本申请实施例提供的方法无需人为干预，且能够自动化的实现生物对象侵限轨道的风险的监测。
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公开(公告)号：CN119672315A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411833582.1
申请日：2024-12-12
Applicant: 中车长春轨道客车股份有限公司
IPC: G06V10/25 , G01S17/00 , G01S17/88 , G01S7/48 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06V20/56 , G06V20/64
Abstract: 本申请公开了一种目标检测算法模型的训练方法及相关装置，涉及人工智能领域，通过激光雷达获取铁路交通场景下的点云数据，针对点云数据进行标注，获取多个对象的标注结果；从点云数据中获取非地面点云数据；从多个对象中获取位于非地面点云的目标对象；基于目标对象获取变换对象；将多个样本对象包含的点的点云坐标以及点的反射强度作为输入，将多个样本对象分别对应的标注结果作为训练目标，训练得到目标检测算法模型；将目标检测算法模型部署于设置在列车的终端设备。通过终端设备部署的目标检测算法模型可以对列车的运行环境中的对象进行检测，从而实现了结合激光雷达对列车的运行环境中的对象进行检测的目的。
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公开(公告)号：CN116954071A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310804497.1
申请日：2023-07-03
Applicant: 中车长春轨道客车股份有限公司 , 燕山大学 , 吉林大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种提高舒适度的高铁ATO强化学习控制方法，根据列车运行线路条件及列车基本参数，建立高速列车在站间运行过程中的单质点运动学模型，并建立能耗模型作为优化的目标函数；建立高速列车智能驾驶的强化学习模型，对能耗模型进行求解，设置单步的节能性奖励函数，并增加额外引导功能的奖励函数，以加速智能体的学习；建立额外的基于舒适度规则的舒适度规则模块和基于监督学习的舒适度预测模块，得到能满足节能性同时提高舒适度的高速列车运行策略；在保证安全和节能的前提下，进一步提高高速列车乘客的乘车舒适度。
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公开(公告)号：CN116050702A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211462639.2
申请日：2022-11-22
Applicant: 中车长春轨道客车股份有限公司 , 燕山大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F30/27 , G06F18/23213 , G06F18/2415 , G06N3/04 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 一种基于主客观综合评价高铁驾驶室座椅舒适性的方法属于座椅舒适性评价技术领域。本发明利用k均值算法对专家专业权威等相关信息进行聚类，为每位专家赋权，体现各专家意见可参考性的差异。并结合主观舒适性评价表和人机仿真分析的座椅舒适性客观评价数据，将主流的主观评价方法与基于人机舒适性仿真分析的客观评价法结合起来，通过多层感知机这一深度学习网络建模方法，建立智能高铁动车组座椅舒适性评价模型。利用本方法可以有效减少评价人员的主观性偏差，同时避免直接客观分析法导致的不合理性，准确体现了人体响应和主观舒适度评分间的映射关系，大大提高了智能高铁动车组驾驶室座椅的舒适性评价准确性与可行性。
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