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公开(公告)号：CN111768373B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202010559262.7
申请日：2020-06-18
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的层级式路面标记破损检测方法和装置。通过相机采集路面的图像，对图像进行裁剪，得到原图裁剪图像；对原图裁剪图像进行初步识别，识别出原图裁剪图像中的可检测的路面标记；根据可检测路面标记对应的子图识别出路面标记的轮廓区域，提取路面标记的破损位置信息；利用相机的外参将路面标记的轮廓区域由像素坐标系还原到世界坐标系，根据路面标记在世界坐标系下的破损面积以及轮廓面积计算所述路面标记的破损率。本发明的方法能够有效地识别出路面标记的破损位置，并且有效评估路面标记的破损程度，为进一步的路面维修养护提供便利。
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公开(公告)号：CN110490440B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN201910718496.9
申请日：2019-08-05
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种乘务交路计划与值乘计划一体化编制的优化方法及装置，方法包括：接收外部终端输入的动车组乘务计划的给定周期、动车组的交路表和动车组的乘务组数量；根据所述动车组乘务计划的给定周期和所述动车组的交路表建立时空接续网络；基于所述时空接续网络并以动车组的各个乘务组的月工时均衡为目标函数的集合覆盖模型；采用列生成算法和分支定界法对所述集合覆盖模型进行求解得到动车组的各个乘务组的乘务计划，将各个乘务组的乘务计划发送至所述外部终端。本发明能够自动化的进行高速铁路乘务的编制，进而提高高速铁路乘务的自动化程度和高速铁路运输效率。
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公开(公告)号：CN111967828A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010843683.2
申请日：2020-08-20
Applicant: 北京交通大学 , 中车齐齐哈尔车辆有限公司
Abstract: 本发明提供了一种面向全程物流的公铁联运产品协同优化方法，包括：获取公铁物流数据信息，建立基于货物流量分配、班列车底接续和接取送达资源配置的协同优化模型；根据协同优化模型和公铁物流数据信息建立时间-空间-工作班三维服务网络；采用拉格朗日松弛方法对所述时间-空间-工作班三维服务网络进行对偶分解，生成多个三维服务子网络，并确定每个三维服务子网络的最小费用路径，根据得到的最小费用路径进行迭代，得到最优的铁路班列开行方案、货流分配计划、铁路车底运用计划以及公路接取送达计划。本方法有效地实现了公铁联运产品公路运输环节与铁路运输环节的协同优化，可以降低公铁联运产品的运输成本，提高运营效益。
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公开(公告)号：CN109902866A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910130434.6
申请日：2019-02-21
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种铁路快运班列开行方案与车底运用的协同优化方法，包括：建立基于货物流量分配和班列车底接续的协同优化模型和参数约束条件；获取快运班列的已知数据，并根据所述已知数据、所述协同优化模型和所述参数约束条件建立时间-空间-班列三维服务网络；对所述三维服务网络进行分解生成多个三维服务子网络并确定每个三维服务子网络的最小费用路径，根据最小费用路径信息生成班列开行方案和车底运用计划。本发明可以减少空车走行，提高车底资源的利用率，降低铁路部门的运营成本，保障快运班列日常运输组织工作的顺利开展；而且考虑二者的有机联系而得到的协同优化结果可为快运班列运行时刻表的编制提供更为可靠的输入信息。
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公开(公告)号：CN106971262A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710149658.2
申请日：2017-03-14
Applicant: 北京交通大学
CPC classification number: G06Q10/0639 , G06N3/002 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种基于元胞自动机的城市轨道交通拥堵状态传播的仿真方法。该方法包括：构建城市轨道交通仿真路网，基于城市轨道交通的AFC数据计算各站台元胞在仿真时间步长内的进站和出站人数，计算仿真时间步长内线路的输送能力；建立基于元胞自动机的城市轨道交通大客流拥堵传播模型；基于城市轨道交通大客流拥堵传播模型和仿真时间步长内线路的输送能力利用转换规则函数得到列车满载率，判断各车站站台和区间的拥堵状态。本发明对通勤大客流场景下城市轨道交通网络中车站和区间的拥堵传播过程进行仿真，加强对传播中的概率事件以及车站个体行为与变化的描述，为大客流场景下的网络运营状态分析、应急预案的制定等提供有效的技术手段。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118000666A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410123100.7
申请日：2024-01-29
Applicant: 北京交通大学 , 中国铁道科学研究院集团有限公司节能环保劳卫研究所 , 中国铁道科学研究院集团有限公司 , 中国国家铁路集团有限公司
Inventor： 翟怀远 , 李天宇 , 王飞雁 , 王朝静 , 邓家俊 , 李书明 , 双晴 , 郭名 , 陈明利 , 王英伟 , 牛乐祥 , 吕春欣 , 王莹 , 梁化康 , 王奥 , 薛新颖 , 赵晟 , 潘磊 , 曲云腾 , 刘小闪 , 郭海峰 , 姚帅墨
IPC: A61B5/00 , A61B5/0205 , G16H10/20
Abstract: 本发明提供了一种自适应的睡眠评价装置和方法。该装置包括：睡眠监测信息获取模块、模型计算模块和可视化模块。睡眠监测信息获取模块包括设置在使用者上的可佩戴设备，采集使用者的睡眠信息和体征活跃信息。模型计算模块基于设定的BSR和ASR根据使用者的睡眠信息和体征活跃信息进行迭代运算，获取使用者当日的SAV值，根据SAV值对使用者进行睡眠评级。可视化模块通过使用者的终端对使用者当日的SAV值和睡眠评级结果进行展示。本发明方法针对提高睡眠监测精度，结合进化算法优化数学模型睡眠评级标准，精准自适应监测人员睡眠状态，评价个体睡眠等级，让人员更加清晰了解自己的睡眠情况和健康状态。
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公开(公告)号：CN112078602B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202010985928.5
申请日：2020-09-18
Applicant: 北京锦鸿希电信息技术股份有限公司 , 北京交通大学 , 中车齐齐哈尔车辆有限公司
Abstract: 本发明提供一种货运车辆的状态监测装置及系统。该装置包括：设置在所述货运机车上的机车状态检测装置，以及设置在货运棚车上的货舱状态检测装置，机车状态检测装置用于检测获得货运机车的轴箱状态数据，并根据所述轴箱状态数据生成所述货运机车的诊断数据，还用于将货运机车的诊断数据和所述轴箱状态数据上传至所述地面服务器；货舱状态检测装置用于检测获得货运棚车中的环境状态数据，并将所述环境状态数据上传至地面服务器。本发明通过机车状态检测装置和货舱状态检测装置获取货运机车和棚车的状态监测数据，并根据状态监测数据进行货运车辆故障诊断和运行状态监测，实现了货运车辆状态的精准高效监测。
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公开(公告)号：CN113256032B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110715764.9
申请日：2021-06-28
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及一种典型场景下高速铁路乘务排班计划调整的优化方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，包括步骤：构建高速铁路乘务接续网络；建立高速铁路乘务排班计划调整模型；分解高速铁路乘务排班计划调整模型为列车长排班计划调整模型和普通乘务员排班计划调整模型；设计拉格朗日松弛算法求解所述列车长排班计划调整模型和普通乘务员排班计划调整模型。根据本发明的典型场景下高速铁路乘务排班计划调整的优化方法，相比于既有人工调整乘务排班计划的方式，本发明通过构建优化模型并求解的方式，提高了乘务排班计划调整的效率。本发明求解得出的乘务排班计划科学合理。本发明的拉格朗日松弛算法具有通用性好、求解质量好、求解效率高的特点。
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公开(公告)号：CN112101686A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011316897.0
申请日：2020-11-23
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于可行标号接续网络的乘务交路计划编制方法，根据可行路径合并计算得到可行标号接续网络，根据可行标号接续网络和预设规则整合计算得到计划编制模型；利用拉格朗日松弛算法对计划编制模型进行迭代求解，得到最优解即交路计划。本发明能大幅降低计算所需的计算机内存占用规模，从而能在较短时间内得到结果，尤其适用于大型交路计划编制；拉格朗日松弛算法得到的下界值和上界值均收敛于最优值，上、下界差距较小，求解质量较高，能够为铁路系统编制高质量的乘务交路计划；综合考虑了多种乘务规则，更加贴近现实，确保乘务交路计划的可行性和真实性。
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公开(公告)号：CN110466516A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910624865.8
申请日：2019-07-11
Applicant: 北京交通大学
IPC: B60W30/095 , B60W40/02 , B60W40/10
Abstract: 本发明涉及智能车的轨迹规划领域，具体涉及一种基于非线性规划的曲线道路自动车换道轨迹规划方法。首先利用高精度地图、传感器和GPS设备采集曲线道路信息并实时拟合道路方程；其次将换道总时间等分，构造含有未知参数的换道轨迹多项式曲线方程；然后建立车辆模型，通过计算换道车辆与周边车辆的实时距离来检测是否可能发生碰撞；最后基于换道行为起始点和终点的已知状态以及驾驶规范，设置合理的目标函数和约束条件，将轨迹规划问题转化为非线性优化求解问题，采用序列二次规划算法(SQP)求出换道车辆在不同时间点的位置、速度和加速度，以此规划出高效且安全的换道轨迹。
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