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公开(公告)号：CN119251177A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411324445.5
申请日：2024-09-23
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06T7/13 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V20/40
Abstract: 本发明提供了一种受电弓异常倾斜检测方法和装置。该方法包括：提取属于干净受电弓类别的当前受电弓图像的受电弓二维矩形坐标框信息；对当前受电弓图像中受电弓的下臂杆进行像素分割，得到下臂杆掩膜图像；提取受电弓的下臂杆的四条边界轮廓线段，计算出两条边界线的斜率值；计算出当前受电弓的下臂杆的相对倾斜角度，将当前受电弓的下臂杆的相对倾斜角度与设定的倾斜角度阈值进行比较，根据比较结果判断当前受电弓是否存在受电弓异常倾斜，利用受电弓二维矩形坐标框信息在当前受电弓图像上对受电弓进行倾斜标签的标注。本发明方法解决了受电弓检测不准确、不及时的问题，实现了排除外界因素干扰的受电弓异常倾斜精准实时检测。
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公开(公告)号：CN117437208A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311495987.4
申请日：2023-11-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/26 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/30 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供一种使用多传感器融合的轨道异常检测方法及系统，属于基于计算机的轨道异常检测技术领域，包括：步骤1：扫描轨道场景，获取待检测的视觉图像和结构光深度图像；步骤2：使用实例分割算法，对轨道上的异常进行预检测，得到已知异常和部分未知异常检测结果的边界框和掩膜；步骤3：使用半监督的异常检测算法，对异常进行再检测，尤其关注未知的异常，得到未知异常检测结果的边界框和掩膜；步骤4：基于掩膜，将两次检测的结果在决策级上进行匹配融合，并进行非极大值抑制后处理，得到最终结果。本发明解决了轨道异常检测算法受未知异常侵入导致的误报和漏报，实现了无预先定义异常类别范围情况下的轨道异常的准确检测。
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公开(公告)号：CN117496349A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311480411.0
申请日：2023-11-08
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种轨道扣件异常检测方法及系统，属于基于计算机的轨道扣件异常检测技术领域，使用高精度三维线扫激光采集设备扫描轨道扣件，采集配准成对的扣件深度图和灰度图；使用基于像元级的维度互补式图像融合方法，高效融合深度图与对应的灰度图，构建轨道扣件融合数据集；构建特征融合‑解耦模块，实现骨干网络的多维度特征融合和任务解耦；采用检测准确率指标引导的损失函数再权重方式，在训练过程中不断调整类别权重矩阵，从而实现轨道扣件异常检测。本发明提供基于多源数据融合的轨道扣件异常状态检测方法，可有效利用多源数据信息，解决了仅依靠二维视觉易受到表面锈蚀和污渍干扰所造成误判的问题，实现了轨道扣件异常状态的准确检测。
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公开(公告)号：CN113936247B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202111110065.8
申请日：2021-09-18
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于流线感知的轨道交通车站客流状态辨识系统。数据服务器用于存储并管理流线感知数据、客流检测数据、客流辨识数据和车站客流基础数据；流线感知服务器用于基于车站客流基础数据进行车站物理流线、常态客流流线和特殊客流流线感知操作，将获得的流线感知结果传输给客流检测服务器和数据服务器；客流检测服务器用于基于流线感知结果进行多流向速度、多态密度、多流向流量检测，以及固定与非固定队首排队检测，将获得的客流检测结果传输给客流状态辨识服务器；客流状态辨识服务器用于基于客流检测结果进行车站关键区域的拥挤状态和异常客流识别处理，获得拥挤状态和异常客流识别结果。
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公开(公告)号：CN113935595B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202111143735.6
申请日：2021-09-28
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06Q50/30
Abstract: 本发明提供了一种城市轨道交通路网高峰大客流疏导系统。包括数据管理服务器，用于进行路网、客流和疏导相关的数据存储和维护；客流拥堵辨识服务器，用于以线网结构和列车运行计划为基本约束，根据客流随机发生和路网转移的蒙特卡洛仿真，计算大客流时空拥堵瓶颈和拥堵类别；疏导范围计算服务器，用于根据大客流时空拥堵瓶颈和拥堵类别，计算满足出行可达性的客流控制备选集合和跳站备选集合；客流疏导服务器，用于根据满足出行可达性的客流控制备选集合和跳站备选集合，以及客流疏导的设置信息通过强化学习进行客流疏导方案的计算。本发明为城市轨道交通路网的拥堵辨识和协同疏导提供技术支持，提高路网运营服务水平和乘客安全提供支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113936247A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111110065.8
申请日：2021-09-18
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于流线感知的轨道交通车站客流状态辨识系统。数据服务器用于存储并管理流线感知数据、客流检测数据、客流辨识数据和车站客流基础数据；流线感知服务器用于基于车站客流基础数据进行车站物理流线、常态客流流线和特殊客流流线感知操作，将获得的流线感知结果传输给客流检测服务器和数据服务器；客流检测服务器用于基于流线感知结果进行多流向速度、多态密度、多流向流量检测，以及固定与非固定队首排队检测，将获得的客流检测结果传输给客流状态辨识服务器；客流状态辨识服务器用于基于客流检测结果进行车站关键区域的拥挤状态和异常客流识别处理，获得拥挤状态和异常客流识别结果。
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公开(公告)号：CN117437208B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202311495987.4
申请日：2023-11-10
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/26 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/30 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供一种使用多传感器融合的轨道异常检测方法及系统，属于基于计算机的轨道异常检测技术领域，包括：步骤1：扫描轨道场景，获取待检测的视觉图像和结构光深度图像；步骤2：使用实例分割算法，对轨道上的异常进行预检测，得到已知异常和部分未知异常检测结果的边界框和掩膜；步骤3：使用半监督的异常检测算法，对异常进行再检测，尤其关注未知的异常，得到未知异常检测结果的边界框和掩膜；步骤4：基于掩膜，将两次检测的结果在决策级上进行匹配融合，并进行非极大值抑制后处理，得到最终结果。本发明解决了轨道异常检测算法受未知异常侵入导致的误报和漏报，实现了无预先定义异常类别范围情况下的轨道异常的准确检测。
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公开(公告)号：CN111882078B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202010595410.0
申请日：2020-06-28
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/067 , G06Q10/04 , G06Q50/40
Abstract: 本发明公开了一种轨道交通列车走行部部件状态检修策略优化方法，该方法通过马尔可夫过程来描述走行部部件健康状态的转移过程，构建部件健康状态转移过程模型；采用数组存储走行部多部件系统状态和部件状态转移概率，以部件状态作为数组单元，构建走行部多部件系统健康状态转移过程模型；建立考虑相依性的走行部多部件系统检修成本决策模型；以走行部多部件系统寿命周期内单位时间检修成本最小为目标，以可靠性、可用性和更换成本为约束，构建走行部多部件系统检修策略最优化模型；最后进行实例验证。本发明能够以较低的成本获得更优的检修效果，同时兼顾了可用性和可靠性，可辅助决策者进行检修策略的制定与改进。
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公开(公告)号：CN114581861A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210205004.8
申请日：2022-03-02
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习卷积神经网络的轨道区域识别方法。该方法包括：获取不同场景下含轨道区域的图像，组成轨道图像数据集；构建轨道区域识别网络模型，该轨道区域识别网络模型包括多个卷积层和上采样层，利用轨道图像数据集对轨道区域识别网络模型进行训练，得到训练好的轨道区域识别网络模型；使用训练好的轨道区域识别网络模型对待识别场景下的轨道区域进行识别，得到待识别场景下的轨道区域的识别结果。本发明方法在深度残差卷积神经网络可以更加有效地提取到图像特征，深层特征与浅层特征的融合使得提取的轨道边界更加清晰，轻量化模型的运行环境更加具有普适性，适用于不同场景和不同尺寸下的轨道区域场景图像。
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公开(公告)号：CN113762590A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110819401.X
申请日：2021-07-20
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06F16/9537
Abstract: 本发明提供了一种城市轨道交通节假日客流预测系统。包括：节假日客流预测服务器、基础模型服务器、数据管理服务器和数据获取服务器，数据获取服务器爬取城市轨道交通内部路网客流数据和长途交通数据、城市POI数据和事件数据，向数据管理服务器发送数据；基础模型服务器提供重力模型、OD分类模型、出行意愿分级模型和数据驱动模型；节假日客流预测服务器基于数据管理服务器中的数据调用OD分类模型、重力模型和出行意愿分级模型进行节假日短时客流预测；在短时客流预测的基础上，调用基础模型服务器中的基于高维特征编码的数据驱动模型进行实时节假日OD客流预测。本发明为节假日客运组织提供出行OD需求预测，提高客运组织的科学合理性。
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