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公开(公告)号：CN119941708A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510148664.0
申请日：2025-02-11
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 中国铁道科学研究院集团有限公司 , 北京交通大学 , 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种基于DETR的端到端接触网部件缺陷检测方法，涉及铁路基础设施设备检测技术领域，包括Backbone模块、Encoder模块和Decoder模块，所述Backbone模块、Encoder模块和Decoder模块均基于DETR检测模型，所述Backbone模块用于提取采集的图像中的纹理和语义特征，将输入的二维图像转化为特征向量；所述Encoder模块为网络的编码器，用于将Backbone模块提取的图像特征编码成解码所需的状态向量；本发明使用基于DETR的端到端目标检测方法，增强模型的图像理解和目标识别能力，并针对小目标检测进行改进，从而更好地实现接触网缺陷自动化检测的目标。
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公开(公告)号：CN118536640A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410434364.4
申请日：2024-04-11
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06Q50/26 , G06F18/27 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于多任务级联深度学习的轨道交通客流预测方法。该方法包括：多任务级联深度学习客流预测模型构建轨道交通网络的长期拓扑邻接图与长期地理邻接图，并输入到构建的自适应供需共享嵌入网络中，多任务级联深度学习客流预测模型自适应供需共享嵌入网络多任务级联深度学习客流预测模型输出起点站点的供给特征和终点站点的需求特征；将起点站点的供给特征输入到进站客流预测器，得到预测的进站客流；将终点站点的需求特征输入到出站客流预测器，得到预测的出站客流；对预测得到的进站客流、出站客流以及OD对间的线级阻抗指标，按照自适应供需共享嵌入网络学习到的起终站点供需特征的维度进行密集嵌入，并按照OD对的起终点进行连接，得到OD对的属性特征，根据所述OD对的属性特征通过多头自注意力网络捕捉不同特征间的高阶交互关系，得到预测的OD客流。本发明方法可以提供更准确、泛化能力更强的端到端的客流预测。
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公开(公告)号：CN114493201B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210031246.X
申请日：2022-01-12
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06Q50/40 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于城市轨道交通网络服务韧性测度方法以及具体的应用，本发明提出了两个计算基本量，分别是面向供给侧的车公里数和面向需求侧的人公里数。并基于这两个基本量分别提出对应的城市轨道交通网络韧性测度指标。计算原理简易、过程方便、结果有效。本发明提出的测度方法对城市轨道交通运营管理部门进行全网韧性水平评估具有重要的借鉴意义，构建的“运营事故识别‑恢复曲线聚类‑事故恢复预测”的应急处理框架，对轨道交通运营管理部门提前部署事故应急处置措施有很好的指导意义，共同保障了突发事故下城市轨道交通系统的正常运营，提前做好预防，降低网络服务损失。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119919757A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510149549.5
申请日：2025-02-11
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 中国铁道科学研究院集团有限公司 , 北京交通大学 , 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/09 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供了一种面向高速铁路智能运营的多模态图像样本生成方法，涉及铁路基于机器视觉的监测技术领域，包括生成器和判别器，所述生成器为条件扩散网络，所述判别器为深度卷积网络，所述生成器包括条件编码模块和扩散生成模块，所述条件编码模块用于接受任务类别标签和场景描述文本作为输入；本发明引入条件扩散网络作为生成器，将铁路运营场景和条件信息融入模型，在潜空间中对铁路运营场景分布进行高效采样，从而克服基于生成对抗网络的图像生成方法在样本多样性不足及对小样本类别生成能力不足的局限性，通过生成对抗网络的判别器对条件扩散网络的生成过程进行监督，结合对抗损失优化，提升生成图像的细节质量，弥补细节上的不足。
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公开(公告)号：CN119809202A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411855488.6
申请日：2024-12-17
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 中国铁道科学研究院集团有限公司 , 北京交通大学 , 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/20 , G06Q50/40 , G06Q10/0639 , G06F30/13 , G06F30/27 , G06F16/29 , G06F16/2458 , G06F17/18 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种模数驱动的高铁接触网全生命周期管理方法，涉及铁路接触网技术领域，该方法包括：解析接触网的全生命周期，构建生命阶段区块；采集各生命阶段数据，存入对应的生命阶段区块中；将采集数据按照主题域分别构建表征模型库、数据湖、机理模型库；基于轴向数据关系建立协同周期关系；搭建数模周期一体化图谱关系；进行运算处理，生成阶段管理信息。解决了现有技术中存在的忽略接触网全生命周期各阶段的联系与相互影响，导致信息难以实时共享、全生命周期管理智能化水平不高，从而使得资源配置不合理、故障响应迟缓及管理效率低下的技术问题，实现各阶段数据的集中存储与高效管理，达到了提升运维管理效率和供电稳定性的技术效果。
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公开(公告)号：CN118536640B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410434364.4
申请日：2024-04-11
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06Q50/26 , G06F18/27 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于多任务级联深度学习的轨道交通客流预测方法。该方法包括：多任务级联深度学习客流预测模型构建轨道交通网络的长期拓扑邻接图与长期地理邻接图，并输入到构建的自适应供需共享嵌入网络中，多任务级联深度学习客流预测模型自适应供需共享嵌入网络多任务级联深度学习客流预测模型输出起点站点的供给特征和终点站点的需求特征；将起点站点的供给特征输入到进站客流预测器，得到预测的进站客流；将终点站点的需求特征输入到出站客流预测器，得到预测的出站客流；对预测得到的进站客流、出站客流以及OD对间的线级阻抗指标，按照自适应供需共享嵌入网络学习到的起终站点供需特征的维度进行密集嵌入，并按照OD对的起终点进行连接，得到OD对的属性特征，根据所述OD对的属性特征通过多头自注意力网络捕捉不同特征间的高阶交互关系，得到预测的OD客流。本发明方法可以提供更准确、泛化能力更强的端到端的客流预测。
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公开(公告)号：CN118565424A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410523536.5
申请日：2024-04-28
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 中国铁道科学研究院集团有限公司 , 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所 , 北京交通大学
Inventor： 王同军 , 李平 , 刘亿 , 李樊 , 谭立刚 , 张晓栋 , 邵赛 , 封博卿 , 徐晓磊 , 潘佩芬 , 张红亮 , 李聪旭 , 王志强 , 潘烨 , 李瑞 , 李宗洋 , 杨美皓 , 杨梦雪 , 杨柳 , 栾中 , 朱宇豪 , 李雅兵 , 张志国 , 陈万春 , 王胜泉 , 常思远
Abstract: 本发明提供一种基于模数驱动轴面协同理论的铁路基础设施形变评估方法，所述方法包括：采集以模数驱动轴面协同理论的时间轴为主线的形变监测数据，和以模数驱动轴面协同理论的要素面为主线的铁路外部环境数据和铁路业务数据；基于所述形变监测数据、所述铁路外部环境数据和所述铁路业务数据综合分析，确定铁路基础设施形变评估等级。本发明提供的基于模数驱动轴面协同理论的铁路基础设施形变评估方法，通过融合模数驱动轴面协同理论，在构建评估指标时综合铁路外部环境数据、建造运营阶段等业务数据，使纯理论的数据分析与铁路业务深度融合，分析评估结果更精准，能够为铁路安全管理部门提供更加专业的辅助决策支撑。
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公开(公告)号：CN114493201A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210031246.X
申请日：2022-01-12
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于城市轨道交通网络服务韧性测度方法以及具体的应用，本发明提出了两个计算基本量，分别是面向供给侧的车公里数和面向需求侧的人公里数。并基于这两个基本量分别提出对应的城市轨道交通网络韧性测度指标。计算原理简易、过程方便、结果有效。本发明提出的测度方法对城市轨道交通运营管理部门进行全网韧性水平评估具有重要的借鉴意义，构建的“运营事故识别‑恢复曲线聚类‑事故恢复预测”的应急处理框架，对轨道交通运营管理部门提前部署事故应急处置措施有很好的指导意义，共同保障了突发事故下城市轨道交通系统的正常运营，提前做好预防，降低网络服务损失。
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