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公开(公告)号：CN116757330B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311003037.5
申请日：2023-08-10
Applicant: 北京经纬信息技术有限公司 , 铁旅科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06F16/2458 , G06F16/22 , G06F16/248 , G06F16/906 , G06N20/00 , G06Q50/30
Abstract: 本申请公开了一种铁路同城异站最小中转时间计算方法，包括：基于发到站客流时空特征的相关性，对全路车站进行聚类，确定各个车站的类别；预测不同类别的车站在铁路预售期内不同时段下的进出站最小耗时；构建同城异站OD数据集，预测铁路预售期内不同时段下的同城异站OD接驳耗时；将进出站最小耗时和同城异站OD接驳耗时进行求和，得到同城异站OD最小中转时间第一预设值；根据两段铁路行程中下一段行程的退票改签客流的累积分布特征，计算预售期内不同时段下的同城异站OD最小中转时间第二预设值，选取第一预设值和第二预设值中值小的作为最终的同城异站最小中转时间。本申请还公开了一种铁路同城异站最小中转时间计算系统、设备和介质。
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公开(公告)号：CN116757330A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311003037.5
申请日：2023-08-10
Applicant: 北京经纬信息技术有限公司 , 铁旅科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06F16/2458 , G06F16/22 , G06F16/248 , G06F16/906 , G06N20/00 , G06Q50/30
Abstract: 本申请公开了一种铁路同城异站最小中转时间计算方法，包括：基于发到站客流时空特征的相关性，对全路车站进行聚类，确定各个车站的类别；预测不同类别的车站在铁路预售期内不同时段下的进出站最小耗时；构建同城异站OD数据集，预测铁路预售期内不同时段下的同城异站OD接驳耗时；将进出站最小耗时和同城异站OD接驳耗时进行求和，得到同城异站OD最小中转时间第一预设值；根据两段铁路行程中下一段行程的退票改签客流的累积分布特征，计算预售期内不同时段下的同城异站OD最小中转时间第二预设值，选取第一预设值和第二预设值中值小的作为最终的同城异站最小中转时间。本申请还公开了一种铁路同城异站最小中转时间计算系统、设备和介质。
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公开(公告)号：CN116128160B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310353020.6
申请日：2023-04-04
Applicant: 北京经纬信息技术有限公司 , 铁旅科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0442
Abstract: 本申请公开了一种铁路车站高峰客流预测方法，方法包括：售票量比例预测模型构建步骤：基于一指定车站预售期内的开车前售票量占从指定车站出发的全部售票量比例的周期性特征，构建基于LSTM的售票量比例预测模型，以预测开车前售票量占全部售票量的比例；高峰时段预测模型构建步骤：基于每日从指定车站出发的站内高峰客流的时段性特征，对高峰客流样本数据按照时间间隔划分并标记高峰时段后，构建基于决策树的高峰时段预测模型，以预测识别高峰时段；高峰客流预测步骤：根据预测得到的开车前售票量占全部售票量的比例及高峰时段，实现开车当天铁路车站内高峰时段客流的预估。本申请还公开了一种铁路车站高峰客流预测系统。
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公开(公告)号：CN116128160A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310353020.6
申请日：2023-04-04
Applicant: 北京经纬信息技术有限公司 , 铁旅科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0442
Abstract: 本申请公开了一种铁路车站高峰客流预测方法，方法包括：售票量比例预测模型构建步骤：基于一指定车站预售期内的开车前售票量占从指定车站出发的全部售票量比例的周期性特征，构建基于LSTM的售票量比例预测模型，以预测开车前售票量占全部售票量的比例；高峰时段预测模型构建步骤：基于每日从指定车站出发的站内高峰客流的时段性特征，对高峰客流样本数据按照时间间隔划分并标记高峰时段后，构建基于决策树的高峰时段预测模型，以预测识别高峰时段；高峰客流预测步骤：根据预测得到的开车前售票量占全部售票量的比例及高峰时段，实现开车当天铁路车站内高峰时段客流的预估。本申请还公开了一种铁路车站高峰客流预测系统。
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公开(公告)号：CN119337401A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411470321.8
申请日：2024-10-21
Applicant: 中国铁道科学研究院集团有限公司 , 铁旅科技有限公司 , 北京经纬信息技术有限公司
Abstract: 本申请实施例中提供了一种隐私数据的处理方法、隐私数据的处理装置、计算机设备和计算机存储介质，涉及数据处理和数据安全技术领域。该方法包括：获取待处理数据的第一数据长度，通过预设加密算法对待处理数据进行加密处理，得到针对待处理数据的第一哈希值；基于斐波那契哈希算法将第一哈希值映射为目标数值；其中，不同的待处理数据对应的目标数值不同；将目标数值转换为第二数据长度的第二哈希值，以在数据库中存储第二哈希值，第二数据长度小于所述第一数据长度。本申请可以使加密后的数据长度小于原始数据长度，降低数据存储资源消耗，进而降低后续系统间的信息交互压力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119089316A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411113102.4
申请日：2024-08-14
Applicant: 铁旅科技有限公司 , 北京经纬信息技术有限公司
IPC: G06F18/243 , G06F18/2113 , G06F18/25 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06F21/62 , G06F21/60 , H04L9/00 , G06Q50/40
Abstract: 本申请公开了一种面向铁路售票系统的风险用户识别方法及其系统，方法包括：针对铁路售票系统多源样本数据，构建购票用户特征并生成购票用户风险标签；采用加密方法加密风险标签的隐私信息后，采用特征筛选算法筛选购票用户特征,将经过筛选的购票用户特征融合，生成用户训练数据集；采用用户训练数据集构建基于差分隐私的风险用户识别模型；将待识别购票用户输入风险用户识别模型，输出风险用户的预测识别结果。本发明提出了面向铁路售票系统的风险用户识别方法能够从数据集到模型全流程保护购票用户个人信息，在满足风险用户识别业务需求的同时也保护了购票用户数据的安全。
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公开(公告)号：CN115761837A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211294517.7
申请日：2022-10-21
Applicant: 北京经纬信息技术有限公司 , 中国铁道科学研究院集团有限公司 , 中国铁道科学研究院集团有限公司电子信息技术研究所
IPC: G06V40/16 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了一种人脸识别质量检测方法，包括：量化单元学习框架预构建步骤，正常人脸特征量化模型训练步骤及异常人脸图像识别步骤，预构建包含编码器、量化单元库及解码器的量化单元学习框架；基于编码后的正常人脸特征图及量化单元库，采用离散采样函数将所提取的人脸特征离散成为具有代表性的多个量化单元，获得量化后的正常人脸特征图，通过损伤重建进行反复迭代，得到经过训练的编码器和量化单元库，针对待检测人脸图像，通过能量函数在量化单元库中计算每张图片到对应量化单元的能量，并估计能量的分布参数，如果分布参数大于预设阈值，则识别待检测人脸图像为异常人脸图像。本申请还公开了一种人脸识别质量检测系统。
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公开(公告)号：CN113673345A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110817075.9
申请日：2021-07-20
Applicant: 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所 , 中铁程科技有限责任公司 , 北京经纬信息技术有限公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种人脸识别方法及系统，该方法包括：获取公开的人脸数据集；提取人脸数据集中每个采样图片的人脸特征向量，获得群组聚类数据集；提取单支流人脸特征向量；提取群组聚类中心特征向量；得到富含群组特征信息的人脸特征向量表达；对采样图片进行人脸识别。该系统包括图片采样模块、群组聚类模块、第一提取模块、第二提取模块、特征计算模块和人脸识别模块。本申请实施例提供的技术方案能够基于无监督人脸群组聚类、深度卷积神经网络、适用于任何人脸识别场景，且能够为单支流人脸特征向量赋予群组特征信息，可以在人脸特征向量空间分布方面帮助增大不同类人脸类间间距，缩小相同人脸间距，使得模型提取到更鲁棒的人脸特征。
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公开(公告)号：CN111291911A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010073687.7
申请日：2020-01-22
Applicant: 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所 , 北京经纬信息技术有限公司 , 中铁程科技有限责任公司
Inventor： 谭雪 , 单杏花 , 黄伟伟 , 李照峰 , 范茂洋 , 乔瑞 , 阎志远 , 朱建军 , 杨立鹏 , 王斌 , 朱景峰 , 李志彬 , 梅巧玲 , 王拓 , 朱颖婷 , 江琳 , 王雪峰 , 翁湦元 , 李琪 , 张锐 , 李涅白
Abstract: 本发明涉及票务订购技术领域，尤其涉及一种票务订购方法和订购平台。其中，所述票务订购方法，包括：提供票务供应准入接口，以通过所述准入接口与满足预设条件的票务供应端建立连接；存储暂未与所述准入接口建立连接的票务供应端的第一票务维护信息；通过所述准入接口获取已建立连接的票务供应端的实时票务信息，基于所述实时票务信息和所述第一票务维护信息提供票务订购。本发明实施例方案中通过整合接入到票务订购平台和未接入到票务订购平台的票务供应端的票务资源能够提供更为完整、多样的票务订购方案。
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公开(公告)号：CN113919905B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202111143506.4
申请日：2021-09-28
Applicant: 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所 , 中国铁道科学研究院集团有限公司 , 北京经纬信息技术有限公司
Inventor： 杨立鹏 , 樊春美 , 景辉 , 朱建生 , 阎志远 , 戴琳琳 , 梅巧玲 , 王拓 , 李雯 , 游雪松 , 张智 , 朱颖婷 , 王思宇 , 谢泽 , 李琪 , 徐东平 , 郝晓培 , 纪宇宣
IPC: G06Q30/0601 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种风险用户识别方法，包括：序列拼接步骤：基于获取到的待识别用户的请求行为序列，生成对应的请求时间间隔序列，将请求行为序列及请求时间间隔序列进行拼接，生成新请求行为序列；向量转换步骤：将新请求行为序列转换成可计算向量；识别步骤：将可计算向量输入风险用户识别模型，完成待识别用户的风险识别。本发明方法通过深度学习方法构建用户的请求序列行为分析模型来识别风险用户的方法。
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