公开(公告)号：CN117934819B

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410315833.0

申请日：2024-03-20

Applicant: 中铁第六勘察设计院集团有限公司 ,  北京交通大学

Inventor： 李栋 ,  崔晓彤 ,  范建国 ,  郑伟 ,  王烨 ,  王睿 ,  江周娴 ,  冯海燕 ,  付功云 ,  王婷 ,  杨喆

IPC: G06V10/25 ,  G06Q10/20 ,  G06Q50/40 ,  G06Q50/50 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供了一种轨道缺陷检测系统鲁棒性提升方法，首先对采集到的轨道缺陷数据进行预处理，按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集；基于YOLOv5目标检测模型生成轨道缺陷检测模型，采用一系列指标对轨道缺陷检测模型性能进行评估，通过训练集进行初训练得到初训练模型；采用变异生成算法生成更具多样性的训练样本，将训练集上生成的多样性数据与原始训练集合并来对初训练模型进行重训练，最大化模型在多样性测试样本上的性能，以此提高轨道缺陷检测系统的鲁棒性。结果显示相较于初训练模型，重训练模型在不同扰动下各方面性能都有所提升，重训练轨道缺陷检测模型在测试集上表现出更好的效果。

公开(公告)号：CN119299029A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411402868.4

申请日：2024-10-09

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 郑伟 ,  李子怡 ,  冯海燕 ,  王睿 ,  王瑾茹

IPC: H04B17/391 ,  H04B1/7163 ,  H04L25/02 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/09 ,  G06N3/0895 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明提供了一种有限标记数据下的UWB信道环境状态识别方法。该方法包括：选取UWB(Ultra Wide Band，超宽带)CIR(Channel Impulse Response，信道脉冲响应)数据片段，通过连续小波变换和格拉姆角场变换将UWB信道脉冲响应数据转换为二维图像；构建融合视觉转换器(Vision Transformer，ViT)、宽残差网络(Wide Residual Network，WideResNet)、通道注意力机制压缩和激励(Squeeze‑and‑Excitation，SE)模块的混合网络，将二维图像输入到混合网络，混合网络结合半监督学习算法SoftMatch得到在有限标记数据下UWB信道状态分类识别结果。本发明方法将半监督学习算法应用于基于UWB CIR信号的信道状态识别任务，能够在标记数据稀缺的情况下，显著提高信道状态识别的准确性，同时大幅度减少了人工标注所需的时间和经济成本。

公开(公告)号：CN117934819A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410315833.0

申请日：2024-03-20

Applicant: 中铁第六勘察设计院集团有限公司 ,  北京交通大学

Inventor： 李栋 ,  崔晓彤 ,  范建国 ,  郑伟 ,  王烨 ,  王睿 ,  江周娴 ,  冯海燕 ,  付功云 ,  王婷 ,  杨喆

IPC: G06V10/25 ,  G06Q10/20 ,  G06Q50/40 ,  G06Q50/50 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供了一种轨道缺陷检测系统鲁棒性提升方法，首先对采集到的轨道缺陷数据进行预处理，按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集；基于YOLOv5目标检测模型生成轨道缺陷检测模型，采用一系列指标对轨道缺陷检测模型性能进行评估，通过训练集进行初训练得到初训练模型；采用变异生成算法生成更具多样性的训练样本，将训练集上生成的多样性数据与原始训练集合并来对初训练模型进行重训练，最大化模型在多样性测试样本上的性能，以此提高轨道缺陷检测系统的鲁棒性。结果显示相较于初训练模型，重训练模型在不同扰动下各方面性能都有所提升，重训练轨道缺陷检测模型在测试集上表现出更好的效果。