公开(公告)号：CN118312898A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410421523.7

申请日：2024-04-09

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 王晶 ,  林友芳 ,  万怀宇 ,  韩升 ,  白云飞 ,  苗祥泰 ,  钟超

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F123/02

Abstract: 一种基于时频双流图交互的多变量时间序列异常检测方法，属于多变量时序数据挖掘及计算机程序技术领域。时域流以原始数据本身直接作为时间序列，通过一维卷积计算得到时间特征，根据该特征通过图注意力机制构建出时间关系矩阵，频域流通过快速傅里叶变换得到频率序列，通过在频率序列上进行一维卷积获取到频率特征，根据频率特征通过图注意力机制构建出频率关系矩阵，在分别得到这两个同维度的关系矩阵之后，将其融合，获得融合图，融合图包含了时域和频域的融合关系特征，将融合图分别与之前所获得的时间特征和频率特征做谱图卷积获取数据在时域和频域上的特征表示，将获得的时域和频域上的特征表示分别送入解码器中重构出时间序列和频率序列。

公开(公告)号：CN112215879B

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202011021999.X

申请日：2020-09-25

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 张硕 ,  林友芳 ,  王炜堃 ,  韩升 ,  万怀宇 ,  武志昊 ,  王晶 ,  董兴业

IPC: G06T7/50 ,  G06T7/90 ,  G06V10/764 ,  G06T5/40 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明提供了一种光场极平面图像的深度提取方法，用以解决现有技术中光场极平面图像深度提取不精确的问题。所述深度提取方法，在获取光场图像水平、垂直两个方向的极平面图像的基础上，构建图像的直方图，并对直方图进行以桶内像素数量为基准的均衡化及高斯模糊，并构建每一个中心视角像素点下的平行四边形算子设置距离权重和颜色权重，再对直方图和距离权重、颜色权重进行融合，计算左右直方图的距离，选择最大的左右直方图距离对应的深度，作为估计深度。本发明仅通过一张基础的光场图像，恢复出较为平滑、精确的深度图像，获取深度的算法具有较好的鲁棒性，对于弱纹理、噪声、遮挡都有着一定的适应性，提高了建图精度。

公开(公告)号：CN117770779A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202410144029.0

申请日：2024-02-01

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 王晶 ,  靳希源 ,  林友芳 ,  岳景杭 ,  韩升 ,  万怀宇 ,  张硕 ,  武志昊

IPC: A61B5/0205 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09 ,  A61B5/18 ,  A61B5/145 ,  A61B5/0533

Abstract: 一种飞行员抗应激能力精准评估方法，属于心理抗应激状态评估及计算机程序技术领域。包含数据采集步骤、数据预处理步骤、应激应对能力建模步骤、模型训练步骤以及模型评估步骤。相较于仅提供单次飞行任务下受试者状态定性评估的现有方法，本发明结合了多角度静态量表调查和动态生理信号的个性特征采集的方法，建立了个体间共性特征提取方案，同时基于时间动态感知实现抗应激能力定量评价，完成了受试者个体抗应激能力到时间细粒度级能力评分的关系映射，能够实现在给定任务下受试者抗应激能力的动态精准评估，进而为专家和教练员实现个性化训练和任务执行人员选择提供有效途径。

公开(公告)号：CN111166294B

公开(公告)日：2021-09-14

申请号：CN202010077427.7

申请日：2020-01-29

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 王晶 ,  林友芳 ,  韩升 ,  万怀宇 ,  武志昊 ,  董兴业 ,  张硕

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/0205 ,  A61B5/346 ,  A61B5/352

Abstract: 本发明提供了一种基于心跳间期的睡眠呼吸暂停自动检测方法和装置，用于解决现有技术中睡眠呼吸暂停检测不准确、精度不高的问题。所述睡眠呼吸暂停自动检测方法首先采集睡眠时的心跳间期信息，再通过残差神经网络对所述心跳间期信息自动提取特征，并进一步提取心率变异性特征，再将所述自动提取特征和心率变异性特征集合进行融合，从而判断是否出现呼吸暂停。本发明通过提取心电图ECG信号中的心跳间期特征，并将此特征在残差神经网络中进行深入分析，结合了心率变异性特征，且所述残差神经网络中的所有权重都可以在临床上进行微调，提高了提高了睡眠检测的灵性性、准确性和精确性；同时只需要单导心电信息，采集过程简单便捷，具有相当的普适性。

公开(公告)号：CN110471948A

公开(公告)日：2019-11-19

申请号：CN201910617732.8

申请日：2019-07-10

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 万怀宇 ,  林友芳 ,  王涛 ,  杜少华 ,  王强

IPC: G06F16/2458 ,  G06F16/22 ,  G06F17/27 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明提供了一种基于历史数据挖掘的海关报关商品智能归类方法，包括：分析报关商品类别编码与商品名称、规格型号的关系，对海关报关商品归类问题进行描述；对海关报关商品的历史信息进行预处理，去除无用词性；设计倒排索引以及判定商品前四位编码的搜索算法；基于词频对预处理后的各类商品进行特征选择，基于one-hot方法构建特征矩阵；基于不同类商品的特征，采用决策树算法构建商品分类模型。利用所述的分类模型进行海关报关商品的分类，并得到分类结果即商品编码。本发明能够较好的判定商品所属品目，能够有效的对商品进行分类并得到基于HS分类目录的商品编码；具有较强的泛化性能，可提高企业的通关效率，降低由于商品错误归类带来的贸易风险。

公开(公告)号：CN118230568A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410357941.4

申请日：2024-03-27

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 万怀宇 ,  郭晟楠 ,  姜洋 ,  陈晗阳 ,  陈静文 ,  林友芳

IPC: G08G1/07 ,  G08G1/081 ,  G08G1/01

Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习和态势预测的交通信号协同方法和系统，属于智慧交通领域。所述系统包括：仿真交互环境模块、融合态势预测的多路口信号协同优化模型和基于不确定性加权的多任务训练模块；其中，所述仿真交互环境模块，用于根据路网的实际拓扑结构和相应的车辆路由数据，配置交通系统仿真软件SUMO，搭建出与实际交通场景相似的仿真交互环境；所述融合态势预测的多路口信号协同优化模型，用于基于当前和未来的交通状况，实现融合态势预测的有效决策；所述基于不确定性加权的多任务训练模块，用于通过引入不确定性来衡量融合不确定性的预测任务和多路口信号灯控制任务的重要度，从而动态地调整各任务在整体损失函数中的权重。

公开(公告)号：CN118071567A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410193582.3

申请日：2024-02-21

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 万怀宇 ,  郭晟楠 ,  林友芳 ,  吕皓辰 ,  贡乐天 ,  冯凡利 ,  琚王琳博

IPC: G06Q50/40 ,  G08G1/01 ,  G06N7/01 ,  G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475

Abstract: 本发明提供了一种基于扩散模型的城市区域间路段通行概率生成方法及系统，属于智慧城市交通领域。所述方法首先获取待监控城市的路网地图及轨迹数据集；对路网地图进行网格划分，确定出发地O区域和目的地D区域；再根据路网地图及轨迹数据集，构造特征X＝(l1,l2,…li,…lm)，其中li表示路段i的通行概率，m是路网中节点集合N中节点的数量；对所有OD对的特征X进行归一化处理，并划分为训练集和测试集；基于扩散模型构建区域间路段通行概率生成模型，并分别完成对模型的训练和测试；获取待监控城市中任意OD区域内的路网数据，并输入模型得到对应的路段通行概率。本发明提高了区域间路段通行概率的计算效率、准确率及实时性。

公开(公告)号：CN116502778A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310280076.3

申请日：2023-03-21

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 郭晟楠 ,  申泽楷 ,  宁轩霆 ,  朱益聪 ,  吕聪康 ,  万怀宇 ,  林友芳

IPC: G06Q10/047 ,  G06F16/29 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明提供了一种融合不确定性建模的行程时间预测方法，属于智慧交通与导航领域。所述方法先获取静态路网特征、动态交通特征及路段外部特征，构建路网有向图以及定义路线R，找到与R中的路段对应的特征值，构建初始节点嵌入和初始边嵌入，并构建预测模型；初始值经预处理后，每层图卷积网络通过建模节点和边之间的交互作用，更新节点嵌入和边嵌入，并得到迭代的最终节点嵌入和边嵌入；对处理后的路线进行位置编码，构建矩阵PE；通过最终节点嵌入和PE相加得到路线嵌入，对路线嵌入做多头注意力后再做平均池化，得到到达时间表示，对到达时间表示进行不确定性量化和修正，得到预测的到达时间和上下界。本发明量化出时间预测结果的不确定性。

公开(公告)号：CN111489549B

公开(公告)日：2021-08-27

申请号：CN202010164607.9

申请日：2020-03-11

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 万怀宇 ,  林友芳 ,  武志昊 ,  韩升 ,  王晶 ,  张硕

IPC: G08G1/01 ,  G08G1/0968

Abstract: 本发明提供了一种基于历史行为画像的出行车辆路径选择方法，用以现有技术中出行车辆路径选择问题。所述基于历史行为画像的出行车辆路径选择方法，基于历史通行数据中车辆的通行特点建立车辆画像，构建时间费用通行模型，出行车辆采用所构建的通行模型进行路径选择。本发明基于历史行为画像的出行车辆路径选择方法，充分提取历史通行数据的车辆出行特征，寻找出最贴近实际通行规律的较优代价路径选择方法，从微观层面给每辆车提供车辆路径的最优选择方案，实现了基于实时路况下行程耗时少、费用低的经济环保出行方式，并进一步为交通管控决策提供基础数据，交通管控部门采用所构建的通行模型判断出行车辆的路径选择进行有效的交通管控。

公开(公告)号：CN108133291B

公开(公告)日：2021-05-11

申请号：CN201711403609.3

申请日：2017-12-22

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 万怀宇 ,  林友芳 ,  王晶

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06F16/245

Abstract: 本发明涉及社会事件与客运交通需求相关性领域，尤其是对复杂的各类社会事件的建模，并分析其与客运交通需求之间的相关性的方法。本发明可以将交通需求与社会事件紧密联系起来，充分考虑社会事件对交通需求的影响，更为准确地预测各种交通方式在社会事件影响下的需求。本发明利用机器学习算法，针对不同类型事件在设计的属性上分别构造融合模型，预测出由事件引起的交通需求的变化量。