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公开(公告)号：CN117690290B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202311612649.4
申请日：2023-11-29
Applicant: 北京交通大学
IPC: G08G1/01 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于概率扩散模型的交通路网状态估计方法，包括：步骤1、分析交通路网环境数据，构建路网环境编码器；步骤2、提取路网状态特征，构建路网级别的交通状态估计模型Traffic DDPM，采用去噪概率扩散模型框架DDPM最大化拟合概率分布，采用步骤1所构建的路网环境编码器提取路网环境属性并融合为环境编码，采用无分类器引导器CFG控制模型采样方向，采用U型网络结构和注意力机制提取路网特征；步骤3、对步骤2得到的Traffic DDPM从模型准确度对比、实例误差方面校验模型，最终估计出路网状态。本发明可准确、高效地估计出任意环境条件下的交通路网状态，为决策者制定管理决策举措提供重要依据。
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公开(公告)号：CN118037074A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410201014.3
申请日：2024-02-23
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F40/284 , G06N5/022 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了属于交通运输技术领域，特别涉及一种基于一阶逻辑语言的道路交叉口交通管理方法，包括：采集道路交叉口交通场景和交通主体的状态信息，识别交通场景中各交通主体的位置和类别标签；建立基于一阶逻辑的交通管理知识表达模型，对各交通主体之间关系进行知识表达，形成交通管理知识库；利用基于归纳演绎的交通管理知识推理模型，制定道路交叉口各交通主体行为决策。为道路交叉口通行提供准确的交互信息，使决策者做出合理有效的决策举措提供重要依据。本发明方法应用于交通领域提供重要依据。有助于改善交通现状，减少资源浪费，提高城市的可持续发展，对于解决交通领域精细化管理、精准化服务、一体化应用等都具有重大现实意义。
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公开(公告)号：CN117690290A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311612649.4
申请日：2023-11-29
Applicant: 北京交通大学
IPC: G08G1/01 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于概率扩散模型的交通路网状态估计方法，包括：步骤1、分析交通路网环境数据，构建路网环境编码器；步骤2、提取路网状态特征，构建路网级别的交通状态估计模型Traffic DDPM，采用去噪概率扩散模型框架DDPM最大化拟合概率分布，采用步骤1所构建的路网环境编码器提取路网环境属性并融合为环境编码，采用无分类器引导器CFG控制模型采样方向，采用U型网络结构和注意力机制提取路网特征；步骤3、对步骤2得到的Traffic DDPM从模型准确度对比、实例误差方面校验模型，最终估计出路网状态。本发明可准确、高效地估计出任意环境条件下的交通路网状态，为决策者制定管理决策举措提供重要依据。
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公开(公告)号：CN117649760A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311368716.2
申请日：2023-10-20
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑动态目标的智能汽车交通场景建图方法，包括：步骤1、将智能汽车交通场景目标分为高动态物体、低动态物体、半静态物体和静态物体几种类型进行分析，利用目标检测算法进行目标检测；步骤2、采用LK光流算法对交通场景中特征点进行运动一致性检测，筛选出动态特征点，筛选步骤1所得到的目标检测结果中的动态目标；步骤3、将步骤2得到的动态目标信息融入SLAM系统，剔除特征匹配中动态目标框内特征点，利用静态特征点建立智能汽车交通场景稀疏点云地图。本发明利用智能汽车车载相机构建出交通场景地图，降低了交通场景中动态目标对建图精度的影响，具有较强的在建图实时性。
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公开(公告)号：CN117474150A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311365463.3
申请日：2023-10-20
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应调节高速列车牵引电机安全状态在线预测方法，分离线和在线两个阶段。在离线阶段，获取高速列车历史监测传感器数据，采用皮尔逊系数进行特征筛选与牵引电机温度相关的传感器数据并预处理；利用预处理数据对ODL进行训练，合理初始化模型参数。在在线阶段，获取高速列车与牵引电机温度相关的实时传感器数据，并归一化；将在线数据输入ODL计算当前时刻模型预测值与真实值间的损失，基于对冲策略在线更新模型参数并自适应调整模型深度；根据当前时刻传感器数据输入ODL模型输出未来电机温度预测值，根据列车车载端实时数据重复在线阶段过程。本发明构建的在线深度学习模型简单高效，有效改善了在线数据的概念漂移问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115545101A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211197869.0
申请日：2022-09-29
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了属于高速列车故障诊断技术领域的一种基于残差神经网络的高速列车转向架故障诊断方法。高速列车转向架系统分为动力转向架和非动力转向架，复杂转向架系统可能诱发的故障种类多样，首先在列车转向架状态监测系统中安装多个不同种类的传感器，对重要部件进行状态监测和故障识别，建立RS‑GAT故障诊断模型，对转向架各部位进行故障诊断，并通过通信网络将列车转向架的状态信息实时传输到地面数据中心，由数据中心进行离线的模型训练，对高速列车转向架故障诊断；确保高速铁路列车在途运行的安全。
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公开(公告)号：CN112907941A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110018271.X
申请日：2021-01-07
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及交通技术领域，具体涉及一种事故多发区域应急警力调度点的配置方法。包括事故分布特征和事故高发时段；确定事故多发点和每个事故多发点的经纬度坐标；生成路网示意图，计算出各个事故多发点间的最短时间距离；生成路网结构拓扑图；得到应急警力调度点的位置。本发明根据现有的数据基础，不断挖掘分析道路交通事故的时空特性，研究基于事故多发区域的应急警力调度点的配置方案，充分发挥交通警力资源的效用，起到事故发生前对行车流、人流的警醒作用，事故发生后在最短时间内调度相应交通警力进行事故处理，减少警力面对事故发生时的响应时间，进一步实现城市警力调度点配置的科学性和高效性，为城市警力调度点的设置提供有益的参考。
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公开(公告)号：CN103647684A
公开(公告)日：2014-03-19
申请号：CN201310695607.1
申请日：2013-12-17
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明涉及属于面向轨道交通安全在途监测技术领域的一种城轨列车安全检测传感网络测试系统及测试方法。系统包括基础网络（BN）和测试网络（TN）。基础网络是本系统搭建的测试对象。测试网络通过建立的网络对基础网络进行测试。所述基础网络包括数据中心、复合节点、接入节点和各类型的传感器；所述测试网络包括中心主控服务器(CenterPC)、客户端服务器(SimPC)、测试网络交换机(TN Switch)及磁盘阵列设备；测试方法分为整体网络性能测试、局部网络性能测试、节点性能测试方法。本发明有助于形成符合我国国情的城轨列车网络化在途故障监测与预警技术及装备体系，升级我国城市轨道交通安全保障水平，为我国城市轨道交通的可持续发展提供基础性和全局性技术与装备支撑。
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公开(公告)号：CN101877169B
公开(公告)日：2012-11-07
申请号：CN200910223408.4
申请日：2009-11-13
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供干线多交叉口交通流均衡性控制的数据融合系统及方法，该方法通过定义包含两个或多个十字交叉口的干线，由干线所包含的各个交叉口均衡性指标加权期望值来实现干线多交叉口均衡性指标的数据融合，其包括：十字交叉口车道平均排队长度的获取；十字交叉口的均衡性指标融合；以及，进行干线多交叉口的均衡性指标数据融合。本发明方法具有普适性、全面性、灵活性，并能推广到对区域多干线多交叉口均衡性指标进行数据融合。
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公开(公告)号：CN101739822B
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN200910079438.2
申请日：2009-03-11
Applicant: 北京交通大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 区域交通状态获取的传感器网络配置方法，从获取交通信息的角度进行对传感器网络进行优化，提出了与传感器获取交通信息的相关性为基础的信息密度函数，通过信息密度函数并考虑布置传感器的综合费用建立了两阶段的信息价值最大模型，其第一阶段以路段为基础进行建模，并提出了模型求解的最短路算法(算法执行流程见图1)；第二阶段以路网或区域为基础进行建模，考虑了路段之间的相关性(算法执行流程见图2)。
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