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公开(公告)号：CN119339236A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411371370.6
申请日：2024-09-29
Applicant: 重庆交通大学 , 重庆市交通工程质量检测有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的路桥面病害识别方法，该方法通过采集路桥面病害图像数据集；构建路桥面病害识别模型，基于路桥面病害图像数据集对所述路桥面病害识别模型进行训练，得到训练后的路桥面病害识别模型；所述路桥面病害识别模型基于YOLOv9网络构架，结合CARAFE上采样模块和TripletAttention注意力机制构建获得；获取待识别的路桥面图像，将所述待识别的路桥面图像输入训练后的路桥面病害识别模型，得到待识别路桥面图像的病害识别结果。本发明提出的方法，有效的解决了现有算法在不同的应用场景中存在识别精度低下的问题，能够有效对路面、桥梁环境中的多种病害类型进行准确识别。
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公开(公告)号：CN119360332A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411382803.8
申请日：2024-09-30
Applicant: 重庆交通大学 , 重庆市交通工程质量检测有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于边界增强与警示的路桥裂缝分割网络检测方法，该方法根据路桥裂缝图像样本数据集；设计基于蛇形卷积的边界警示模块和边界增强模块，并引入注意力机制，设计基于离散小波变换的小波下采样注意力模块，构建基于边界增强与警示的路桥裂缝分割网络的路桥裂缝检测模型；利用所述路桥裂缝图像样本数据集对路桥裂缝检测模型进行训练和验证，获得训练后的路桥裂缝检测模型；将所述待处理的路桥裂缝图像作为训练后的模型的输入，对待处理的路桥裂缝图像进行裂缝边界识别，输出得到待处理的路桥裂缝图像的裂缝检测结果。本发明提出的方法有效提高路桥裂缝分割精度，解决路桥裂缝的多态性和噪声复杂，导致检测结果精确性不高的问题。
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公开(公告)号：CN118314555A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410506117.0
申请日：2024-04-25
Applicant: 重庆交通大学 , 重庆市交通工程质量检测有限公司
IPC: G06V20/58 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的局部被遮挡交通标志识别方法，针对细粒度物体检测需要模型提取丰富判别特征，提出了一个基于MobileNetv2改进的主干网络；针对交通标志本身较小、被遮挡且分辨率较低，普通线性插值方式无法捕捉更高阶、更细节特征的问题，提出一种改进的动态权重上采样模块，整合经过通道注意力加权之后的通道信息进行像素重排，生成高分辨率图像；针对CIoU等损失函数对小目标位置变化较敏感的问题，使用归一化高斯wassertein距离来优化边界框回归损失。通过实验验证可以证明，本发明方法针对局部被遮挡交通标志识别的准确性和召回率都得到了进一步提高，在交通标志被局部遮挡的复杂环境下具有很好的识别应用效果。
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公开(公告)号：CN119672038A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411774923.2
申请日：2024-12-05
Applicant: 中铁长江交通设计集团有限公司 , 重庆市交通工程质量检测有限公司
Abstract: 本发明提供了一种隧道衬砌裂缝分割方法，包括以下步骤：获取待分割隧道衬砌裂缝图像；将待分割隧道衬砌裂缝图像输入训练好的CGV‑Net分割模型中进行处理，得到分割好的隧道衬砌裂缝图像；其中，CGV‑Net分割模型包括：输入层，用于获取待分割隧道衬砌裂缝图像；编码器层，用于对待分割隧道衬砌裂缝图像进行编码操作，得到特征图；与编码器层连接，用于对特征图进行推理，增强特征图中不同局部特征之间的联系，得到优化特征图；解码器层，用于对优化特征图进行解码操作；DMFF模块层，用于根据编码器层和解码器层的粗细特征进行特征融合，得到隧道衬砌裂缝图像；输出层，用于输出隧道衬砌裂缝图像。
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公开(公告)号：CN115432038B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202211270988.4
申请日：2022-10-17
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明提供了一种轨道电路故障下虚拟连挂列车的控制方法，其特征在于：当虚拟连挂列车即将运行线路上的某个路段出现轨道电路故障时，控制虚拟连挂列车在故障路段入口前停车，然后以固定巡航速度通过故障路段，从首车提速至固定巡航速度开始到尾车完全通过故障路段的时间内生成新的自动驾驶曲线，一旦虚拟连挂列车的尾车通过故障路段，首车即以新的自动驾驶曲线行驶，追踪车以追踪模式跟随行驶。采用本申请的控制方法，能在保证安全的前提下，提高虚拟连挂列车通过轨道电路故障路段的通行效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115432030B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202211266636.1
申请日：2022-10-17
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明提供了一种山区环境下虚拟连挂列车提速运行的控制方法，其特征在于：所述控制方法包括：当尾车的车头行驶出特殊限速路段之前提前向首车的车载总控模块发送速准备信息触发提速控制模式，以使虚拟连挂列车的尾车刚驶出特殊限速路段即可开始提速。采用本发明所述的控制方法能减少虚拟连挂列车驶出特殊限速路段后的提速反应时间，提高运行效率。
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公开(公告)号：CN115716492A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211550614.8
申请日：2022-12-05
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于云边架构人机混合驾驶列车的控制方法，其特征在于：涉及的硬件包括中心云计算模块、边缘云计算模块、列车控制调度中心和人机混合驾驶仿真系统；控制方法包括：人机混合驾驶仿真系统进行仿真试验获取N个训练数据集，中心云计算模块构建深度学习模型，并利用训练数据集进行训练得到N个仲裁深度学习模型集，再将N个仲裁深度学习模型集分别迁移到N个边缘云计算模块中，各个边缘云计算模块利用仲裁深度学习模型解决的人机操纵档位指令冲突问题。采用本发明所述的控制方法，能快速、准确、安全地解决多列车人机操纵档位指令冲突问题，充分保障了列车的安全、顺畅地行驶，提高了线路的运行效率。
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公开(公告)号：CN115432030A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211266636.1
申请日：2022-10-17
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明提供了一种山区环境下虚拟连挂列车提速运行的控制方法，其特征在于：所述控制方法包括：当尾车的车头行驶出特殊限速路段之前提前向首车的车载总控模块发送速准备信息触发提速控制模式，以使虚拟连挂列车的尾车刚驶出特殊限速路段即可开始提速。采用本发明所述的控制方法能减少虚拟连挂列车驶出特殊限速路段后的提速反应时间，提高运行效率。
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公开(公告)号：CN114919627A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210687490.1
申请日：2022-06-17
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于RIS技术的列车定位追踪的方法，其特征在于：在列车的行驶路段上设置基站和RIS反射单元，设置在列车上的定位信号发射终端向基站和RIS反射单元发送定位信号，RIS反射单元将收到的定位信号反射给基站，基站根据接收到的直射信号和反射信号获取TDOA参数估计、AOA参数估计和多普勒频移参数估计数据，采用非线性滤波算法特别是双重要性协同采样滤波算法对上述数据进行处理获取列车的定位信息。采用本发明所述的方法对列车进行定位追踪信号稳定可靠、定位精度高、成本低。
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公开(公告)号：CN114842044A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210467606.0
申请日：2022-04-29
Applicant: 重庆交通大学
Abstract: 本发明涉及医学图像分割技术领域，具体涉及一种基于生成式对抗U‑Net网络的2.5D医学图像分割方法，包括以下步骤：步骤1、获取待分割的3D医学图像；步骤2、分别沿多个轴向对3D医学图像进行连续切片，得到各轴向的2D切片图像组；步骤3、分别将各轴向的2D切片图像组中的图像，输入对应轴向的分割网络模型中，得到对应轴向的预测分割图像；其中，所述分割网络模型包括生成式对抗网络GAN和U‑net模型，并且将U‑Net模型作为生成式对抗网络GAN的生成器；步骤4、分别将各轴向的预测分割图像进行堆叠，得到对应轴向的3D预测图像。本方法能够有效的减少训练集的量，减少医学专家的工作负担；还可以提高分割精度。
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