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公开(公告)号：CN109829428A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910097521.6
申请日：2019-01-31
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv2的视频图像行人检测方法及系统，涉及视频图像处理技术领域，包括利用K-Means++聚类算法对视频图像行人数据集进行聚类处理确定初始候选框，确定更新值；然后用更新值替换原YOLOv2算法的原始值；在更新后YOLOv2算法的网络结构的基础上添加了3个Passthrough层得到改进后的YOLOv2网络结构；利用视频图像行人数据集对改进后的YOLOv2网络结构进行训练，得到训练好的行人检测模型，进行行人检测。应用本发明，能够提高检测速度和检测精度，改善行人检测中出现的漏检、误检、遮挡等现象，满足实时性的要求。
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公开(公告)号：CN109269466A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811275287.3
申请日：2018-10-30
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征点的靶面相对位姿测量方法及系统，测量方法如下：(1)设计5个黑色圆形靶面特征点，靶面的4个顶角处设置4个特征点，靶面的中心设置1个特征点；(2)基于特征点的自标定，求出被测标靶沉降前后的位置和姿态信息；(3)特征点识别及质心定位。测量系统包括沿无咋轨道长度方向等间距设置多个图像式沉降监测仪，每个监测仪的摄像机镜头对准自身前方或后方监测仪内的激光光源，列车行进方向的最前端的图像式沉降监测仪的输出端与数据采集分析终端的输入端连接。本发明实现了靶面位姿的实时非接触式测量，测量快速准确，成本低，实施便捷，可广泛应用于无砟轨道表面沉降监测。
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公开(公告)号：CN106143537A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610577633.8
申请日：2016-07-21
Applicant: 兰州交通大学
IPC: B61L23/06
CPC classification number: B61L23/06
Abstract: 本发明公开了基于雷达的远距离铁路现场作业安全防护系统和方法，所述安全防护系统包括依次连接的雷达模块、微处理器1、无线模块1和分别连接在所述微处理器1上的液晶显示屏1、旋钮开关、降压模块，所述降压模块与所述雷达模块之间设置有电源1，所述安全防护系统还包括分别与电源2依次连接的无线模块2、微处理器2、继电器和声光告警器，所述微处理器2上连接有液晶显示屏2，所述无线模块1与所述无线模块2通过数据传送相连接；有效提升来车预警距离，避免在瞭望条件不佳的线路地段或者由于防护人员疏忽不能及时通知现场施工人员避让事故的发生。
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公开(公告)号：CN105501254A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201610061366.9
申请日：2016-01-29
Applicant: 兰州交通大学
IPC: B61L23/06
CPC classification number: B61L23/06
Abstract: 本发明公开了一种基于雷达的铁路现场作业安全防护系统和方法，该系统由雷达模块、微处理器、液晶显示屏、旋钮开关、继电器、声光报警器、电源和降压模块组成，雷达模块对防护侧1.5km内的动目标进行探测，并经由RS232接口向微处理器发送测量数据；微处理器对测量数据进行处理分析,将动目标信息显示在液晶显示屏，同时将动目标信息依次与初始设定阈值相比较，如果超过阈值，则触发继电器驱动声光报警器进行告警，提示作业人员撤离到安全区域；借助旋钮开关在设备启动时设定告警阈值，也可以在设备运行过程中，未处于报警状态时，查询动目标信息。
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公开(公告)号：CN117056199A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310394843.3
申请日：2023-04-13
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于禁忌搜索的列车运行控制系统测试用例生成方法，该方法包括以下步骤：S1、提取临时限速场景的设备故障特征作为故障注入输入参数，分析设备间的约束关系，建立约束满足模型；S2、依据信号设备的特点，改进禁忌搜索算法的初始解生成方式和邻域搜索过程，生成满足约束关系的测试用例。本发明改进了禁忌搜索算法，将其成功应用在组合测试中，解决了初始解质量低、约束致使产生无效测试用例等问题，能够高效减少测试用例生成个数与覆盖组合，可有效缩短测试时间；本发明所提算法在覆盖维度较大、参数较多时，测试用例约简能力和故障检测能力更高，更节约测试成本，测试效率更高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110517315B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN201910773096.8
申请日：2019-08-21
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明涉及路基沉降测量技术领域，具体为一种图像式铁路路基表面沉降高精度在线监测系统及方法，其目的在于克服现有技术的不足，提供图像式铁路路基表面沉降高精度在线监测系统；其包括座体，所述座体的底板上安装有第一可调支架和第二可调支架，所所述第一可调支架的上表面安装有摄像机，所述摄像机的侧面安装有倾角仪，所述第二可调支架的上表面安装有激光器；其有益效果在于：主要解决了对于长期安装在铁路路基道床两侧工作的监测系统检测精度会受到光源亮度衰减、靶面附着粉尘、水雾、沙尘以及列车经过振动导致光源‑靶面‑相机的相对位置偏转等影响而产生测量误差的问题。
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公开(公告)号：CN114842284A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210262052.0
申请日：2022-03-17
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06V10/774 , G06K9/62 , G06T7/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及钢轨表面缺陷检测技术领域，特别涉及一种基于注意力机制和DCGAN的钢轨表面缺陷图像扩充方法，包括以下步骤：制作轨面缺陷数据集；搭建自我注意力模块；搭建通道注意力模块；搭建DCGAN网络并加入自我注意力和通道注意力；训练模型并得到生成结果；有益效果为：适当增加了DCGAN网络的深度，加入自我注意力机制用以捕获图像中长距离尺寸依赖性，弥补了卷积只能处理局部邻域信息的缺点；加入通道注意力机制对卷积的通道相互依赖关系重新校准特征，关注更重要的通道信息。本发明生成的轨面缺陷样本较好，在原始数据集的基础上生成了许多新的缺陷，增加了缺陷的多样性，可以用于轨面缺陷样本的大量扩充，有助于提高有监督深度学习在钢轨检测上的应用。
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公开(公告)号：CN113553921B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202110753396.7
申请日：2021-07-02
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的地铁车厢拥挤度识别方法，首先按照立席密度划分车厢拥挤程度级别；其次建立地铁车厢拥挤度识别模型，包括浅层特征提取模块、多尺度特征提取模块、深浅层特征融合模块以及拥挤度判别模块；将地铁车载视频监视系统采集的车厢乘客信息图像输入拥挤度识别模型结构的卷积神经网络中，经浅层特征提取模块和多尺度特征提取模块对车厢乘客信息图像进行特征提取后；再经深浅层特征融合模块输出包含乘客空间位置和人数信息的人群密度图，最后通过拥挤度判别模块完成采集区域的车厢拥挤度识别。本发明识别准确率较高，处理时间较短，可为车站候车乘客提供实时车厢客流分布状态，为合理候车提供智能引导。
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公开(公告)号：CN113891379A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111073832.2
申请日：2021-09-14
Applicant: 中铁三局集团有限公司 , 中铁三局集团电务工程有限公司 , 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BIM+GIS模拟铁路无线通信网络信号覆盖规划基站建设方法，通过构建3D可视化铁路线路模型和构建无线信道模型，把微观领域的BIM信息和宏观领域的GIS信息进行交换与结合，融合BIM+GIS及无线信道模型等技术模拟铁路全线无线网络信号覆盖，规划铁路沿线无线通信网络基站站址，达到减少信号盲区、降低信号同频干扰、合理规划，节约资源，减少建设成本的目的。
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公开(公告)号：CN113553921A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110753396.7
申请日：2021-07-02
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的地铁车厢拥挤度识别方法，首先按照立席密度划分车厢拥挤程度级别；其次建立地铁车厢拥挤度识别模型，包括浅层特征提取模块、多尺度特征提取模块、深浅层特征融合模块以及拥挤度判别模块；将地铁车载视频监视系统采集的车厢乘客信息图像输入拥挤度识别模型结构的卷积神经网络中，经浅层特征提取模块和多尺度特征提取模块对车厢乘客信息图像进行特征提取后；再经深浅层特征融合模块输出包含乘客空间位置和人数信息的人群密度图，最后通过拥挤度判别模块完成采集区域的车厢拥挤度识别。本发明识别准确率较高，处理时间较短，可为车站候车乘客提供实时车厢客流分布状态，为合理候车提供智能引导。
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