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公开(公告)号：CN114612468A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210496827.0
申请日：2022-05-09
Applicant: 西南交通大学 , 四川都睿感控科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于正样本的设备外部缺陷检测方法，包括步骤：对实例分割网络模型、生成对抗网络模型进行训练；将待检测设备图像输入训练好的实例分割网络模型中，获得设备外部图，再融合边缘检测算法，得到完整的设备外部图；将完整的设备外部图输入训练好的生成对抗网络模型的生成器中，得到对应的无缺陷设备外部图；利用弗雷歇•马尔可夫距离算法对步骤S3中得到的完整的设备外部图和对应生成的无缺陷设备外部图进行距离差值计算，从而确定和定位待检测设备图像的缺陷位置。本发明实现自动检测设备外部是否存在缺陷，对无人值守设备外部缺陷自动排查提供了技术支撑，提高了无人值守智能化程度。
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公开(公告)号：CN107139970A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710358919.1
申请日：2017-05-19
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于车‑车通信的有轨电车运行控制系统及方法，包括监控中心服务器、道岔控制器、道口控制器、电子标签及设置于有轨电车的车载设备，所述车载设备包括电子标签读卡器、车载计算机及测速装置，车载计算机通过通信网络分别与监控中心服务器、道岔控制器、道口控制器通信，监控中心服务器用于车载计算机、道岔控制器、道口控制器的登录身份确认及相互之间的信息转发。运行控制系统根据这些整备数据控制有轨电车行车，并通过与追踪队列中的有轨电车无线通信获取前车位置和速度，进而车载控制系统再根据道岔、道口和车站的位置计算移动授权完成列车安全运行控制。
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公开(公告)号：CN107128337A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710358916.8
申请日：2017-05-19
Applicant: 西南交通大学
CPC classification number: B61L23/14 , B61L25/021
Abstract: 本发明涉及一种应用于有轨电车运行控制系统的车载控制系统及方法，该方法包括步骤：接收监控中心服务器发送的有轨电车运行计划整备数据，配置本车运行计划的控制信息；向道岔控制器发送接近消息以及道岔转换标志信息，或向道口控制器发送接近消息；根据本车运行计划的控制信息、接收到的道岔控制器的反馈信息或道口控制器的反馈信息，控制本车是否继续行进及行进速度。通过在道口或道岔前循问当前道岔、道口状态，若道口空闲则允许优先通过道口，若道岔锁闭则允许通过道岔，与传统按照固定计划行车的方式相比，提高了列出运行控制的灵活性及运行效率，避免了列出运行堵塞或资源浪费。
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公开(公告)号：CN117172410A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311139027.4
申请日：2023-09-04
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/04 , G06F3/0481 , G06F3/0486 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种产品服务全生命周期价值链优化系统及方法，属于智能制造技术领域，所述系统包括数据管理模块、流程规划模块、算法支撑模块和价值链优化模块；通过数据管理模块，得到以地域空间为聚类依据的若干数据源；通过流程规划模块，基于各数据源对业务流程网络节点对象增删、编辑和保存操作，得到预配置业务流程网络结构；通过算法支撑模块，提供产品服务全生命周期进行多目标优化需要的数据挖掘算法组件；通过价值链优化模块，对产品服务全生命周期进行多目标优化，得到业务流程优化方案的帕累托解集。所述方法基于上述系统进行产品服务全生命周期价值链优化。本发明解决了现有产品服务全生命周期价值链优化方案通用性低的问题。
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公开(公告)号：CN116229333B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310505377.1
申请日：2023-05-08
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及基于难易等级自适应动态调整的难易目标解耦检测方法，包括步骤：构建难易样本解耦卷积神经网络模型，难易样本解耦卷积神经网络模型包括一个特征提取主干网络和n+1个难易目标解耦检测头；收集若干难易样本，对所有难易样本中的目标标注0到n的难度等级的标签，得到训练样本集；计算目标的初始先验分数，对所述难易样本解耦卷积神经网络模型的损失进行加权，从而训练难易样本解耦卷积神经网络模型；基于目标的初始先验分数计算后验置信度分数；通过后验置信度分数动态调整初始先验分数，得到归化分数，使用归化分数更新初始先验分数，直到难易样本解耦卷积神经网络模型达到稳定。本发明的目的在于降低目标识别的漏检率和误检率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116229333A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310505377.1
申请日：2023-05-08
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及基于难易等级自适应动态调整的难易目标解耦检测方法，包括步骤：构建难易样本解耦卷积神经网络模型，难易样本解耦卷积神经网络模型包括一个特征提取主干网络和n+1个难易目标解耦检测头；收集若干难易样本，对所有难易样本中的目标标注0到n的难度等级的标签，得到训练样本集；计算目标的初始先验分数，对所述难易样本解耦卷积神经网络模型的损失进行加权，从而训练难易样本解耦卷积神经网络模型；基于目标的初始先验分数计算后验置信度分数；通过后验置信度分数动态调整初始先验分数，得到归化分数，使用归化分数更新初始先验分数，直到难易样本解耦卷积神经网络模型达到稳定。本发明的目的在于降低目标识别的漏检率和误检率。
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公开(公告)号：CN114463686B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210371385.7
申请日：2022-04-11
Applicant: 西南交通大学 , 四川都睿感控科技有限公司
Abstract: 本发明涉及基于复杂背景下的移动目标检测方法和系统，包括步骤：粗检阶段：将连续5帧视频图像输入由ConvLSTM网络和YOLO4网络组成的粗检模型中，其中ConvLSTM网络捕获运动信息，YOLO4网络利用含有运动信息的特征图定位目标在每一帧中的空间维度位置；细检阶段：利用目标跟踪法跟踪粗检阶段得到的目标在连接5帧图像上的空间维度位置，并获取最小外切矩形后裁剪得到5张图像，将5张图像融合构成一个15通道的图像后输入细检模型中，经过细检得到最终检测结果。本发明分为粗检阶段和细检阶段，两阶段充分利用了移动小目标的运动信息，来提高复杂背景下移动小目标检测的精度，减少了误报漏报，减轻了人工介入的程度。
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公开(公告)号：CN111899448A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010224688.7
申请日：2020-03-26
Applicant: 中国铁建电气化局集团第二工程有限公司 , 西南交通大学 , 四川都睿感控科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种牵引变电站智能巡检信息过滤的方法及系统，该方法包括步骤：采用TCP/IP协议，不断接收牵引变电站巡检系统发来的报警信息，所述报警信息包括“陌生人入侵报警”的图片信息和/或“传感器异常报警”的文字信息；根据报警类型，将接收的报警信息生成相应的特征向量，并将特征向量存储到数据库中；在数据库中查出本次接收的报警消息在设定时间段内的特征向量，逐一进行欧几里得距离运算，得出相似度结果，并将相似度结果与设定的阈值进行比较；如果相似度结果小于设定的阈值，则对用户进行报警推送，否则不对用户进行报警推送。本发明可以在保证用户及时在手机上获取到牵引变电站的当前报警信息的情况下，对重复的报警信息进行过滤，以减少重复报警量，减轻用户负担。
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公开(公告)号：CN107139970B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201710358919.1
申请日：2017-05-19
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于车‑车通信的有轨电车运行控制系统及方法，包括监控中心服务器、道岔控制器、道口控制器、电子标签及设置于有轨电车的车载设备，所述车载设备包括电子标签读卡器、车载计算机及测速装置，车载计算机通过通信网络分别与监控中心服务器、道岔控制器、道口控制器通信，监控中心服务器用于车载计算机、道岔控制器、道口控制器的登录身份确认及相互之间的信息转发。运行控制系统根据这些整备数据控制有轨电车行车，并通过与追踪队列中的有轨电车无线通信获取前车位置和速度，进而车载控制系统再根据道岔、道口和车站的位置计算移动授权完成列车安全运行控制。
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公开(公告)号：CN110264671A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910415759.9
申请日：2019-05-18
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明涉及地质灾害预测，提出一种基于多传感器信息融合在山体滑坡中的预测方法，包括以下步骤：获取多种传感器采集的山体参数；分别计算每个条块的稳定系数Kf和安全系数概率m；利用D-S证据理论算法分别融合得到每个条块的安全系数；综合所有条块的安全系数，判断山体整体的安全状态。本发明将山体分为若干个条块，利用传感器实时采集条块中多种数据参数，计算出稳定系数，数据采集及时；再用D-S证据理论算法融合得出每个条块的安全系数，减少无效数据导致的误报率，提高数据准确性，综合分析出山体的安全状态。本方法相对于传统的预测山体方法，获取的传感器参数多，且将传感器的数据进行融合处理，提高了山体滑坡预警的可靠性、及时性以及准确性。
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