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公开(公告)号：CN114529573B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202210089918.2
申请日：2022-01-25
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种光场图像的反射分离方法及系统，用于解决现有技术光场图像反射分离不准的问题。所述方法基于光场图像获取多尺度空间角度特征；再进行重聚焦操作获取重聚焦图像后，分别生成初步背景图像和初步反射图像，并进一步卷积，获得背景边缘图、背景重聚焦图像、反射边缘图、反射重聚焦图像；再基于空间注意力机制图生成背景和反射空间注意力权重；合并多尺度空间角度特征和重聚焦特征，获取背景重构特征和反射重构特征，进一步生成反射通道注意力权重，根据两个权重调整重构特征，最后分别利用U型网络重构分离后的背景图像和反射图像。本发明通过带反射的光场图像，自动恢复出对应的背景图像和反射图像，提高图像的定性和定量分析效果。
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公开(公告)号：CN118312898A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410421523.7
申请日：2024-04-09
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 一种基于时频双流图交互的多变量时间序列异常检测方法，属于多变量时序数据挖掘及计算机程序技术领域。时域流以原始数据本身直接作为时间序列，通过一维卷积计算得到时间特征，根据该特征通过图注意力机制构建出时间关系矩阵，频域流通过快速傅里叶变换得到频率序列，通过在频率序列上进行一维卷积获取到频率特征，根据频率特征通过图注意力机制构建出频率关系矩阵，在分别得到这两个同维度的关系矩阵之后，将其融合，获得融合图，融合图包含了时域和频域的融合关系特征，将融合图分别与之前所获得的时间特征和频率特征做谱图卷积获取数据在时域和频域上的特征表示，将获得的时域和频域上的特征表示分别送入解码器中重构出时间序列和频率序列。
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公开(公告)号：CN112215879B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202011021999.X
申请日：2020-09-25
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06T7/50 , G06T7/90 , G06V10/764 , G06T5/40 , G06T5/50
Abstract: 本发明提供了一种光场极平面图像的深度提取方法，用以解决现有技术中光场极平面图像深度提取不精确的问题。所述深度提取方法，在获取光场图像水平、垂直两个方向的极平面图像的基础上，构建图像的直方图，并对直方图进行以桶内像素数量为基准的均衡化及高斯模糊，并构建每一个中心视角像素点下的平行四边形算子设置距离权重和颜色权重，再对直方图和距离权重、颜色权重进行融合，计算左右直方图的距离，选择最大的左右直方图距离对应的深度，作为估计深度。本发明仅通过一张基础的光场图像，恢复出较为平滑、精确的深度图像，获取深度的算法具有较好的鲁棒性，对于弱纹理、噪声、遮挡都有着一定的适应性，提高了建图精度。
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公开(公告)号：CN117770779A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410144029.0
申请日：2024-02-01
Applicant: 北京交通大学
IPC: A61B5/0205 , G06F18/2131 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/09 , A61B5/18 , A61B5/145 , A61B5/0533
Abstract: 一种飞行员抗应激能力精准评估方法，属于心理抗应激状态评估及计算机程序技术领域。包含数据采集步骤、数据预处理步骤、应激应对能力建模步骤、模型训练步骤以及模型评估步骤。相较于仅提供单次飞行任务下受试者状态定性评估的现有方法，本发明结合了多角度静态量表调查和动态生理信号的个性特征采集的方法，建立了个体间共性特征提取方案，同时基于时间动态感知实现抗应激能力定量评价，完成了受试者个体抗应激能力到时间细粒度级能力评分的关系映射，能够实现在给定任务下受试者抗应激能力的动态精准评估，进而为专家和教练员实现个性化训练和任务执行人员选择提供有效途径。
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公开(公告)号：CN116663712A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310515768.1
申请日：2023-05-09
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/109 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 一种航母舰载机起飞的保障作业完成时间预测方法，属于计算机程序及流程剩余时间预测技术领域。采集JZJ出动的样本数据，包括所有起飞历史数据的日志，将样本数据进行预处理，作为训练模型时的输入数据。使用加入双层注意力机制的双向长短期记忆网络模型进行训练，生成预测模型。针对某时刻的待预测JZJ时空场景，建立状态映射。将处理好的数据作为预测模型的输入数据，进行预测后得到预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111166294B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202010077427.7
申请日：2020-01-29
Applicant: 北京交通大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/0205 , A61B5/346 , A61B5/352
Abstract: 本发明提供了一种基于心跳间期的睡眠呼吸暂停自动检测方法和装置，用于解决现有技术中睡眠呼吸暂停检测不准确、精度不高的问题。所述睡眠呼吸暂停自动检测方法首先采集睡眠时的心跳间期信息，再通过残差神经网络对所述心跳间期信息自动提取特征，并进一步提取心率变异性特征，再将所述自动提取特征和心率变异性特征集合进行融合，从而判断是否出现呼吸暂停。本发明通过提取心电图ECG信号中的心跳间期特征，并将此特征在残差神经网络中进行深入分析，结合了心率变异性特征，且所述残差神经网络中的所有权重都可以在临床上进行微调，提高了提高了睡眠检测的灵性性、准确性和精确性；同时只需要单导心电信息，采集过程简单便捷，具有相当的普适性。
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公开(公告)号：CN110471948A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910617732.8
申请日：2019-07-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/22 , G06F17/27 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种基于历史数据挖掘的海关报关商品智能归类方法，包括：分析报关商品类别编码与商品名称、规格型号的关系，对海关报关商品归类问题进行描述；对海关报关商品的历史信息进行预处理，去除无用词性；设计倒排索引以及判定商品前四位编码的搜索算法；基于词频对预处理后的各类商品进行特征选择，基于one-hot方法构建特征矩阵；基于不同类商品的特征，采用决策树算法构建商品分类模型。利用所述的分类模型进行海关报关商品的分类，并得到分类结果即商品编码。本发明能够较好的判定商品所属品目，能够有效的对商品进行分类并得到基于HS分类目录的商品编码；具有较强的泛化性能，可提高企业的通关效率，降低由于商品错误归类带来的贸易风险。
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公开(公告)号：CN119089253A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202310657792.9
申请日：2023-06-05
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 北京交通大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/213
Abstract: 本申请公开了一种数据分类方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取包括n个呈周期性连续变化的数据片段的输入数据，n为大于1的整数；获取n个数据片段分别对应的独立特征表示，该独立特征表示用于表征数据片段；根据输入数据中前m个数据片段分别对应的独立特征表示，生成连续特征表示，该连续特征表示用于表征输入数据，m为小于n的正整数；根据连续特征表示和第n个数据片段对应的独立特征表示，生成第n个数据片段对应的最终特征表示；根据第n个数据片段对应的最终特征表示，得到第n个数据片段对应的分类结果。本申请实施例能够提高分类结果获取过程的可解释性，以及分类结果的获取准确性。
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公开(公告)号：CN119046134A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410975322.1
申请日：2024-07-19
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 一种基于代码大语言模型的对话驱动回归测试生成方法，属于计算机技术领域。收集并准备面向C语言程序的数据集，包括源代码、对应的测试需求自然语言描述、测试用例数据约束以及官方测试用例示例；确定合适的大语言模型；从数据集中选择待测函数开始生成测试用例；设计面向不同类型C语言程序的提示(prompt)模板，以引导模型生成特定类型和规范格式的测试用例；使用大语言模型对测试需求进行语义分析并将分析结果反馈给自身来加深大语言模型对测试需求的理解；检测生成测试用例的测试输入参数是否与被测函数参数一一对应，指导大模型修正测试用例数据类型；对生成的测试用例进行测试，生成用例质量评估报告。
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公开(公告)号：CN118230568A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410357941.4
申请日：2024-03-27
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习和态势预测的交通信号协同方法和系统，属于智慧交通领域。所述系统包括：仿真交互环境模块、融合态势预测的多路口信号协同优化模型和基于不确定性加权的多任务训练模块；其中，所述仿真交互环境模块，用于根据路网的实际拓扑结构和相应的车辆路由数据，配置交通系统仿真软件SUMO，搭建出与实际交通场景相似的仿真交互环境；所述融合态势预测的多路口信号协同优化模型，用于基于当前和未来的交通状况，实现融合态势预测的有效决策；所述基于不确定性加权的多任务训练模块，用于通过引入不确定性来衡量融合不确定性的预测任务和多路口信号灯控制任务的重要度，从而动态地调整各任务在整体损失函数中的权重。
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