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公开(公告)号：CN112256966B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202011146993.5
申请日：2020-10-23
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供了一种基于半监督因子分解机的物品推荐方法。该方法包括：构建“用户‑物品‑行为”三元组集合，抽取用户边特征集合和物品边特征集合，进而得到标记样本集合；通过有放回采样，得到两组“训练集‑验证集”划分；对两个训练集独立运用因子分解机，得到两个推荐模型；每个推荐模型标记一些未标记样本，交给对侧推荐模型；利用验证集对伪标记样本进行置信度评估，并依据评估结果更新模型参数和扩充训练集；重复该过程，直至收敛；线性融合两个更新后的推荐模型，用于线上物品推荐。本发明联合使用边信息与未标记数据，既提升了标记数据样本的信息量，也扩充了训练样本数量，从而有效缓解了数据稀疏性问题，达到提升推荐系统性能的目的。
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公开(公告)号：CN110321494A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910563575.7
申请日：2019-06-26
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供了一种基于矩阵分解与网络嵌入联合模型的社会化推荐方法。该方法包括：构建用户-物品评分矩阵和用户-用户社交网络，同时根据用户-用户社交网络生成用户社交语料；利用用户-物品评分数据和用户社交语料训练矩阵分解与网络嵌入联合模型，得到用户特征矩阵和物品特征矩阵；根据用户特征矩阵和物品特征矩阵预测出未观测评分；将预测评分数值较高的若干物品推荐给相应用户。本发明通过设计统一目标函数无缝整合了矩阵分解模型与网络嵌入模型；基于统一的优化框架，实现了矩阵分解模型与网络嵌入模型之间的双向促进与协同优化，从而可向用户精准推荐其所感兴趣的物品。
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公开(公告)号：CN115511876A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211355480.4
申请日：2022-11-01
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于相对位置感知的高铁接触网防鸟刺识别方法及系统，属于计算机视觉技术领域，包括：获取高铁接触网巡检图像；利用预先训练好的目标检测模型，对获取的所述高铁接触网巡检图像进行处理，得到防鸟刺识别结果；其中，所述预先训练好的目标检测模型由训练集训练得到，所述训练集包括多张高铁接触网巡检图像以及标注所述高铁接触网巡检图像中防鸟刺的标签。本发明聚焦于高速铁路接触网巡检场景，充分利用行业背景知识，通过对支持装置(大目标)与防鸟刺部件(小目标)间相对位置关系进行细粒度刻画与表示建模，提升了模型对防鸟刺小目标的识别精度，计算复杂度低，可辅助人工巡检，提升了巡检人员工作效率。
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公开(公告)号：CN114298955A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111674721.7
申请日：2021-12-31
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种辅助防鸟刺识别的铁路巡检图像增强方法。该方法包括：对巡检车采集的原始三通道图像I进行颜色空间变换，取亮度通道图像对亮度通道图像进行直方图均衡化，获得对比度拉伸的图像使用双边滤波算子对图像进行平滑处理，获得平滑图像对亮度通道图像进行边缘细节抽取，获得细节图像使用高提升滤波对平滑图像和细节图像进行融合，得到增强图像用增强图像替代亮度通道图像再进行颜色空间逆变换，得到最终增强图像。本发明方法可增大图像中防鸟刺部件与背景信息之间的视觉区分度，有助于提升下游识别任务的精准度。同时该方法为通用方法，可作为各种目标识别模型的预处理步骤。
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公开(公告)号：CN112883785A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110048996.3
申请日：2021-01-14
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于平行视觉理论的铁路运行环境安全图像检测系统。包括互相等价的平行执行的实际铁路图像检测系统和模拟铁路图像检测系统；模拟铁路图像检测系统：用于生成模拟现实世界中铁路环境的模拟场景，利用深度学习对实际场景图像数据进行进化和迭代生成模拟场景图像数据集，利用模拟场景图像数据集通过基于深度学习的检测模型对列车在模拟场景中的模拟运行情况进行图像检测，通过平行执行对模拟铁路图像检测系统进行优化；实际铁路图像检测系统；用于利用实际场景图像数据集通过检测模型对列车的实际运行情况进行图像检测，对实际铁路图像检测系统进行优化。本发明实现对铁路轨道、护栏、声屏障、供电网等对象的自动化检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111104604A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911165736.3
申请日：2019-11-25
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q30/06 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供了一种基于哈希学习的轻量级社会化推荐方法。该方法包括：构建用户-物品评分矩阵和用户-用户社交网络，通过对用户-用户社交网络施加截断式随机游走和负采样，生成社交语料；根据用户-物品评分矩阵和社交语料训练离散矩阵分解与连续网络嵌入混合模型，得到二值化的用户特征矩阵和物品特征矩阵；根据用户特征矩阵和物品特征矩阵预估用户对未评分物品的偏好分值，并将预估分值最高的一个或者多个未评分物品推荐给用户。本发明所述方法与当下主流的实值化推荐方法性能相当，但由于采用了轻量级模型设计思想，所获二值化用户和物品特征具有更低的计算和存储开销。
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公开(公告)号：CN106202583B
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201610798281.9
申请日：2016-08-31
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/9535
Abstract: 针对数字图像往往具有复杂背景信息，现有视觉特征描述方法难以对其进行准确表达的问题，公开一种图像的视觉特征优化方法和装置。该方法包括：获取待分析图像的视觉词袋特征向量；获取图像数据集中每个图像对应的查询日志特征向量；根据各查询日志特征向量，计算待分析图像的同兴趣近邻图像；获取每幅同兴趣近邻图像的视觉词袋特征向量；根据待分析图像中每个视觉单词在同兴趣近邻图像所对应视觉单词中的分布情况，对待分析图像各视觉单词进行投票；根据投票结果过滤待分析图像的视觉词袋特征向量，剔除对视觉主体内容表达有不利影响的视觉单词，达到视觉特征优化的目的。优化后的视觉特征具有稀疏化的表达形式，节省了存储空间和后续计算开销。
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公开(公告)号：CN111552852A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010344347.3
申请日：2020-04-27
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/906 , G06F16/9536 , G06Q30/06
Abstract: 本发明公开一种基于半离散矩阵分解的物品推荐方法。该方法包括：构建用户-物品评分矩阵R，根据用户-物品评分矩阵R训练矩阵分解模型，获得用户的实值特征矩阵P和物品的实值特征矩阵Q；根据P对用户独立执行聚类分析，获得用户的锚点特征矩阵E，根据Q对物品独立执行聚类分析，获得物品的锚点特征矩阵F；根据R、P、Q、E、F训练半离散矩阵分解模型，获得用户的二值编码矩阵B和物品的二值编码矩阵D；根据B和D还原评分矩阵 根据R将 中已观测评分位置的预估值置0，根据 将预测分值最高的前设定数量个物品推荐给相应用户。本发明方法综合运用“点级”平滑和“组级”平滑技巧，有效弥补了离散矩阵分解模型编码损失较大的缺点，并大幅度提升了推荐精度。
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公开(公告)号：CN117392283B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311649653.8
申请日：2023-12-05
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06T11/60 , G06T5/90 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了异常轨道图像合成方法、装置、设备及可读存储介质，涉及工业视觉技术领域。方法包括：对若干轨道图像进行预处理，以获得正常背景集合、异常前景集合、和谐化训练样本集合；基于和谐化训练样本集合训练和谐化模型，以得到训练后的和谐化模型，训练后的和谐化模型基于拼贴图像的背景像素亮度自适应调节前景像素亮度，以获得前景背景光照一致的合成图像；将异常前景集合中任一前景拼贴于正常背景集合中任一背景的预设位置，以获得拼贴图像及其掩膜图像；将拼贴图像及其掩膜图像输入训练后的和谐化模型，以获得合成图像。本发明图像合成效率高、合成结果观感自然、异常类型可订制，能够较好满足轨道巡检系统评定要求。
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公开(公告)号：CN117392283A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311649653.8
申请日：2023-12-05
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06T11/60 , G06T5/90 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了异常轨道图像合成方法、装置、设备及可读存储介质，涉及工业视觉技术领域。方法包括：对若干轨道图像进行预处理，以获得正常背景集合、异常前景集合、和谐化训练样本集合；基于和谐化训练样本集合训练和谐化模型，以得到训练后的和谐化模型，训练后的和谐化模型基于拼贴图像的背景像素亮度自适应调节前景像素亮度，以获得前景背景光照一致的合成图像；将异常前景集合中任一前景拼贴于正常背景集合中任一背景的预设位置，以获得拼贴图像及其掩膜图像；将拼贴图像及其掩膜图像输入训练后的和谐化模型，以获得合成图像。本发明图像合成效率高、合成结果观感自然、异常类型可订制，能够较好满足轨道巡检系统评定要求。
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