一种基于深度学习卷积神经网络的轨道区域识别方法

    公开(公告)号:CN114581861A

    公开(公告)日:2022-06-03

    申请号:CN202210205004.8

    申请日:2022-03-02

    Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习卷积神经网络的轨道区域识别方法。该方法包括:获取不同场景下含轨道区域的图像,组成轨道图像数据集;构建轨道区域识别网络模型,该轨道区域识别网络模型包括多个卷积层和上采样层,利用轨道图像数据集对轨道区域识别网络模型进行训练,得到训练好的轨道区域识别网络模型;使用训练好的轨道区域识别网络模型对待识别场景下的轨道区域进行识别,得到待识别场景下的轨道区域的识别结果。本发明方法在深度残差卷积神经网络可以更加有效地提取到图像特征,深层特征与浅层特征的融合使得提取的轨道边界更加清晰,轻量化模型的运行环境更加具有普适性,适用于不同场景和不同尺寸下的轨道区域场景图像。

    轨道交通隧道侵限检测方法及系统

    公开(公告)号:CN116626706A

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202310535525.4

    申请日:2023-05-12

    Abstract: 本发明提供一种轨道交通隧道侵限检测方法及系统,属于轨道交通异物侵限检测技术领域,获取扫描轨道交通隧道场景,采集隧道点云数据;通过点云滤波对隧道点云数据进行预处理,得到不同距离下隧道截面点云数据;通过构造二维限界框和拟合缩放比例,构建动态三维隧道限界体;采用基于自适应阈值的匹配机制,将动态三维隧道限界体与隧道点云数据进行匹配,不与限界体匹配的点云即为侵限点云。本发明通过构建二维限界框和拟合缩放比例构建动态三维隧道限界体,同时利用自适应阈值匹配机制实现远距离隧道限界入侵的准确判断,解决了隧道内暗光导致的侵限检测精度低、检测距离短的问题。

    一种命名实体识别模型的训练方法、应用方法及其系统

    公开(公告)号:CN114021658A

    公开(公告)日:2022-02-08

    申请号:CN202111324784.X

    申请日:2021-11-10

    Abstract: 本发明涉及一种命名实体识别模型的训练方法、应用方法及其系统,属于轨道交通自然语言处理领域,模型训练方法包括对故障文本进行预处理,得到字向量和词向量;字向量包括命名实体识别任务的字向量和分词任务的字向量;词向量用于判断一个句子中的连续的两个字向量是否关联为同一个词;建立命名实体识别模型;命名实体识别模型包括命名实体识别任务子模型、分词任务子模型和对抗训练结构;将所述命名实体识别任务的字向量和所述分词任务的字向量交替输入至所述命名实体识别模型的所述对抗训练结构中进行训练,得到训练好的命名实体识别模型。利用该命名实体识别模型进行命名实体类别的识别,具有很高的识别精度和识别效果。

    轨道交通隧道侵限检测方法及系统

    公开(公告)号:CN116626706B

    公开(公告)日:2024-01-16

    申请号:CN202310535525.4

    申请日:2023-05-12

    Abstract: 内暗光导致的侵限检测精度低、检测距离短的问本发明提供一种轨道交通隧道侵限检测方 题。法及系统,属于轨道交通异物侵限检测技术领域,获取扫描轨道交通隧道场景,采集隧道点云数据;通过点云滤波对隧道点云数据进行预处理,得到不同距离下隧道截面点云数据;通过构造二维限界框和拟合缩放比例,构建动态三维隧道限界体;采用基于自适应阈值的匹配机制,将动态三维隧道限界体与隧道点云数据进行匹配,不与限界体匹配的点云即为侵限点云。本发明通过构建二维限界框和拟合缩放比例构建动态三(56)对比文件王敏 等.利用三维激光扫描仪进行地铁隧道限界测量.测绘通报.2014,(第12期),第78-81页.

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