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公开(公告)号：CN118711145B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202410708760.1
申请日：2024-06-03
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于全景分割与关系检测的铁路场景理解方法及系统，属于基于计算机视觉的铁路运行安全检测技术领域，将全景分割模型与关系检测模型集成在一个端到端的模型中，采用多模态多类别损失函数叠加的方式进行模型训练，得到场景理解模型，实现铁路场景中各目标的分割与目标之间关系的判断；场景理解模型包括多维度特征增强模块、交叉耦合式多模态编解码网络以及多元多模态预测模块。本发明将环境中的各个目标进行像素级分割，并精确推断各目标之间的相对关系；耦合结构的存在，不同模态的信息在这个过程中会互相引导，实现全景分割任务与关系检测任务的相互协调；多类别集中式损失函数，平衡不同模态任务的收敛程度，避免单一模态失效。
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公开(公告)号：CN119107615A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411234331.1
申请日：2024-09-04
Applicant: 北京交通大学 , 中国国家铁路集团有限公司
IPC: G06V20/54 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06T7/194
Abstract: 本发明提供一种基于运动过程感知的铁路异物入侵检测方法及系统，属于基于计算机视觉的铁路运营安全检测技术领域，获取前后时刻的两帧铁路监控视频序列图像；基于高斯滤波及二值化、图像差分、形态学操作，获取图像的前景分割结果；基于前景分割结果，构建历史前景图，进行前景区域的筛选；依据中心点坐标，将当前帧单帧差分前景结果分配给所有已通过筛选确定为沿特定方向运动的历史前景区域。本发明提出了全新的基于图像前景提取的检测模式，在前景提取基础上以运动过程检测的方式实现各帧图像前景结果的综合利用，实现了前景目标运动合理性的分析与筛选，在实现全类别异物灵敏检测的同时避免了噪声前景导致的误报，结果可靠性强、实用性强。
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公开(公告)号：CN118655590A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410762070.4
申请日：2024-06-13
Applicant: 国能朔黄铁路发展有限责任公司 , 北京交通大学
IPC: G01S17/894 , G01S7/48 , G01S19/48 , G06V10/22 , G06V20/52 , G06V10/764
Abstract: 本公开涉及铁路线路检测技术领域，提供了重载铁路线路的环境监测和远程瞭望方法及装置。该方法包括：获取目标列车的实时运行信息和/或实时卫星定位信息，以及基于铁路沿线的图像应答设备确定的图形定位信息；根据所述实时运行信息和/或实时卫星定位信息，以及所述图形定位信息进行融合定位，并确定实时监测区段；获取与所述实时监测区段对应的固定监测点实时监测的二维图像和三维点云，基于二维图像和三维点云确定是否存在异常，并将存在异常的监测点的异常信息显示至目标列车中的目标显示界面，本公开可以增加驾驶员的可瞭望距离，减少安全事故的发生。
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公开(公告)号：CN119044928A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410968155.8
申请日：2024-07-18
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及一种适用于狭长监测区域的激光雷达扫描方法，属于激光雷达监测技术领域。本发明能够使激光雷达在扫描过程中动态调整水平扫描密度和垂直扫描密度。根据人为设定扫描区域对狭长场景进行扫描，可以有效降低激光雷达产生的冗余数据，减小数据处理复杂程度。使用动态调整的扫描角度分辨率，通过设定不同区域扫描密度，实现远密近疏的点云扫描数据降低冗余数据，增加远距离目标扫描准确度。
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公开(公告)号：CN117495931A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311647391.1
申请日：2023-12-04
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及图像配准技术领域，具体涉及一种多特征与像素信息结合的铁路红外与可见光图像配准方法，其以异源结构相似性度量设计的目标函数作为搜索目标，一定程度克服了红外与可见光图像间的模态差异；利用唯一明确匹配的钢轨消隐点对信息指导全局搜索得到粗配准参数，有效降低了后续钢轨直线特征匹配的难度；再基于粗配准结果，利用红外图像某钢轨线段中点到配准后可见光图像某线段的距离为主要判断依据可以轻松实现异源图像的钢轨直线匹配，为后续的细配准提供了更多可靠的约束条件，加速了搜索过程；接着利用钢轨直线匹配对信息指导全局搜索得到最终的精配准参数，避免了陷入局部最优解，整体上提升了计算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115376064A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210961141.4
申请日：2022-08-11
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V20/52 , G06V40/10 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/40
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于姿势迁移的铁路行人入侵的图像序列生成方法及系统，包括：获取非铁路场景中的行人姿态序列作为目标姿态序列；建立模型并训练，得到姿态迁移行人生成模型，姿态迁移行人生成模型包括生成器和判别器，判别器包括外观判别器和姿态判别器；将预定行人外观图像、目标姿态序列输入姿态迁移行人生成模型，得到数个目标行人图像；以及将目标行人图像合成到铁路场景图像中，生成铁路行人入侵图像，自动完成入侵行人图像的自动标注，并将包含目标动作序列的铁路行人入侵图像生成铁路场景行人入侵视频序列。
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公开(公告)号：CN109543070A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811056050.6
申请日：2018-09-11
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/738 , H04N5/262 , H04N7/18
Abstract: 本发明提供一种基于动态图着色的在线视频浓缩方案，属于视频信号处理、图像处理、安全监控领域。本发明提出一种视频浓缩的新模型，并根据此模型提出一种基于动态图着色的新型组合优化目标，最后基于上述两者提出一种在线的动态图着色的新型组合优化方案。本发明的显著优势在于，统一视频浓缩的在线模型和离线模型为一种通用模型，并且在保证实时性和低运存消耗的情况下，能够稳定地得到高压缩率、高信息保留率的浓缩视频。
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公开(公告)号：CN119810562A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510040872.9
申请日：2025-01-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请提供一种铁路入侵目标分类模型的训练方法、电子设备及存储介质，针对训练样本集中的每一铁路入侵目标类别，迭代以下步骤指定轮次以训练生成铁路入侵目标分类模型：通过待训练模型的特征提取层提取查询样本图像的第一特征提取结果和每张支持样本图像的第二特征提取结果；对第二特征提取结果进行修正，以获取第三特征提取结果；确定出支持样本图像属于实际铁路入侵目标类别的概率值；基于概率值和交叉熵损失函数进行反向传播，以更新所有铁路入侵目标类别对应的类中心所构成的类中心矩阵，用以在样本稀少分类类别开放总数不固定的条件下，训练生成识别精确的铁路入侵目标分类模型，并且模块具有对新分类类别的扩展性好。
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公开(公告)号：CN119810452A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510040871.4
申请日：2025-01-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种基于循环一致的铁路入侵目标语义分割模型的训练方法，其中，方法包括通过特征提取网络分别提取查询样本图像的查询样本特征以及k个支持样本图像的k个支持样本特征；通过特征对齐模块对查询样本特征和多个支持样本特征分别进行自对齐处理，将自对齐后的查询样本特征和第k个支持样本特征进行交叉对齐；通过掩码匹配模块基于k个查询交叉特征和n个掩码建议，确定出支持原型；通过掩码匹配模块基于k个支持交叉特征和对应的标准掩码结果，确定出n个查询原型；通过掩码匹配模块基于支持原型、n个查询原型和n个掩码建议，确定出查询样本图像对应的预测掩码结果。
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公开(公告)号：CN119625598A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411628322.0
申请日：2024-11-14
Applicant: 国能朔黄铁路发展有限责任公司 , 北京交通大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/246
Abstract: 本发明实施例涉及轨迹跟踪领域，公开了一种目标检测跟踪方法、系统、设备及存储介质，包括：获取视频或图像序列中的多个图像帧；利用目标检测模型进行检测，得到各个所述图像帧的特征检测信息；将所述特征检测信息输入轨迹跟踪模型中进行分析处理，建立并跟踪所述目标对象的运动轨迹；其中，具体包括：利用所述多个边界框之间的框相似度对所述目标对象进行关联；基于所述关联的结果建立并跟踪所述目标对象的运动轨迹。本申请公开的方法，解决了难以准确检测跟踪对象且计算时间较长需要占用较大算力资源的技术问题，能够合理分配算力，实现高精度检测与实时监测的平衡，并在复杂遮挡环境中快速感知目标对象，提高目标对象检测跟踪效果。
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