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公开(公告)号:CN117962967A
公开(公告)日:2024-05-03
申请号:CN202410120696.5
申请日:2024-01-29
Abstract: 本发明涉及一种列车虚拟编组运行协同控制方法,其包括:基于虚拟编组中列车的状态信息,建立列车的线性离散状态空间模型;基于虚拟编组中列车的约束信息,建立列车运行状态的约束条件模型;根据局部范围内的列车状态信息和由虚拟编组确定的列车通信拓扑结构,构建优化代价函数;根据优化代价函数、线性离散状态空间模型以及约束条件模型,建立集中式模型预测控制问题;基于分布式串行迭代框架将集中式模型预测控制问题解耦为若干局部优化问题,并结合列车的状态信息协同求解每一的局部优化问题得到虚拟编组中列车的协同控制策略。本发明有效降低了现有技术中串行迭代求解框架所制定列车驾驶策略对于全局控制性能的保守性,降低对通信系统的要求。
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公开(公告)号:CN118053098A
公开(公告)日:2024-05-17
申请号:CN202410176289.6
申请日:2024-02-08
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/26 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及铁路检测技术领域,尤其涉及一种基于深度学习的铁路异物入侵检测方法及系统,包括:S10、获取待检测的图像数据;S20、将所述待检测的图像数据输入训练好的注意力语义分割网络,得到异物检测结果。注意力语义分割网络是先使用预制数据集,对预设的注意力语义分割网络架构进行训练,再使用指定的图像数据,采用自适应校正算法,对注意力语义分割网络进行重新训练得到的;主干网络架构是通过在预选的残差神经网络中指定位置处插入指定的注意力机制,并将三个平行扩展卷积作为所述残差神经网络中的初始卷积层得到的;双分支解码器为结合边缘识别分支和语义分割分支的双分支解码器。该方法适用于不同场景,检测准确率更高且更轻量化。
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