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公开(公告)号：CN119179094A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411284090.1
申请日：2024-09-13
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明属于轨道车辆定位技术领域，提出了基于GPS、里程计和陀螺仪信号的铁道车辆定位方法：根据轮轴转速信号计算车辆运行的速度和位移；比较一段时间内GPS速度和转速传感器测得的车辆速度，并根据比较结果判断GPS坐标是否准确，当不准确时，利用转速传感器测得的车辆位移及该段时间内前后的GPS坐标差值构建更新坐标，并将更新坐标替换GPS坐标，并确定车辆在数字化地图中的运行轨迹；根据车体绕水平面的转动速率和车辆速度计算不同时刻的车体转弯半径；利用数字化地图中不同位置对应的曲线半径，根据不同时刻曲线的大小和方向，对比车体转弯半径和曲线半径的里程差值，校正车辆运行的实时位置。本发明能够对轨道车辆进行精准定位。
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公开(公告)号：CN113159318B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202110444570.X
申请日：2021-04-23
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司 , 北京交通大学
IPC: G06N3/08 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0464
Abstract: 本公开关于一种神经网络的量化方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，该方法包括：获取训练样本图像以及该训练样本图像的类型，并将该训练样本图像输入到第一模型，得到预测分类结果；根据该预测分类结果、该训练样本图像的类型、该初始权重以及该初始量化步长，确定第一梯度；基于该第一梯度、该初始量化步长以及该第一模型对应的学习率更新该初始量化步长；基于更新后的量化步长，调整该第一模型中的权重，以得到量化后的模型。本公开中，电子设备能够合理、有效地确定出量化后的模型，即在保障量化后的模型体积较小的同时，提升该量化后的模型的预测准确性。
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公开(公告)号：CN118095830A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410005078.6
申请日：2024-01-02
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了属于配电网系统建模技术领域的一种多层次配电网信息物理系统及其脆弱性评估方法。该系统的物理层包括配电网架、分布式电源、储能设备、可控负荷设备，用于为参与电力网络运行；接口层包括远程量测终端、远程控制终端、电压互感器、电流互感器，用于为采集电力设备物理量并向集中层传输，同时接收集中层控制指令并发出；集中层包括自动化终端、监控终端、融合终端，用于为接收并集中传感器采集到的信息向应用层传输、接收应用层控制指令、向接口层发送控制指令；应用层包括数据集中、信息发布的应用程序，用于实现系统的运行控制。本系统有助于解决传统系统中由于缺乏层次结构而难以模拟实际信息—物理系统运行规则的问题。
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公开(公告)号：CN107764127B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN201710976477.7
申请日：2017-10-19
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种专人化智能识别警用枪支管理装置和系统。该装置包括：单片机、锁体单元，智能识别单元，定位单元，通信单元和电源单元。单片机置于枪支内分别与其他五个单元相连接，锁体单元包括扳机锁和枪套锁，智能识别单元采用指纹识别，定位单元采用GPS单元，通信单元包括蓝牙单元和GPRS单元；智能识别单元采集用户指纹与单片机中提前录入的指纹数据进行比对，单片机根据比对结果控制扳机锁的开闭，移动端上实时查询GPS单元通过GPRS单元传输的枪支的地理位置信息，电源单元通过无线充电为枪支端电源供电。本发明能实现警用枪支的专人化，枪支离手即锁，在枪支被抢夺后对方无法使用枪支，枪支丢失后利用实时定位功能找回枪支。
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公开(公告)号：CN111976775A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010788362.7
申请日：2020-08-07
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种自动对中的独立车轮径向转向架，包括：前后2个独立轮轴组件、构架、一系悬挂系统和二系悬挂系统。构架位于独立轮轴组件上方，两者通过一系悬挂系统连接。独立轮轴组件由独立车轮、短车轴、内侧轴箱、轴桥、横向杆、横向弹簧、摇头减振器和垂向弹簧安装座组成；构架由侧梁、横梁、一系橡胶堆安装座、空气弹簧安装座、抗侧滚扭杆安装座、牵引拉杆座、横向减振器安装座和制动吊座组成。前后独立轮轴组件在转向架中反向或同向顺位布置。本发明实施例提供了一种自动对中的独立车轮径向转向架，具有结构新颖，导向机构简单，轮轨磨耗小，曲线通过性能好，能够保证运行安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102445453A
公开(公告)日：2012-05-09
申请号：CN201110391859.6
申请日：2011-11-30
Applicant: 北京交通大学 , 中国铁道科学研究院基础设施检测研究所
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明公开了一种高速铁路线路护栏完整性自动检测装置，包括一护栏完整性检测计算机，其内安装有：采集安装在列车两侧的数字摄像机输出图像并存储的图像采集卡；采集安装在列车车轮上的转速传感器输出信号的数据采集卡；对图像进行完整性处理判断和对信号进行处理及定位的识别软件；一检测结果管理计算机，通过网络与护栏完整性检测计算机相连，检测结果管理计算机内安装有检测结果管理信息系统，包括有护栏缺陷信息数据库，用于存储护栏完整性检测计算机通过网络传输的护栏缺陷信息。本发明还提供了一种高速铁路线路护栏完整性、包括护栏内部立柱完整性识别判断的识别方法。本发明检测范围大、适用性较强；识别方法可靠，检测速度快、结构简单。
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公开(公告)号：CN116028058A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211512285.8
申请日：2022-11-29
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司 , 北京交通大学
IPC: G06F8/41
Abstract: 本公开关于一种数据处理方法、装置及设备，涉及计算机领域。方法包括：对第一电路数据进行编译，得到第一中间数据；对于所述第一中间数据中扇出数量大于扇出阈值的每个循环不变量，基于所述每个循环不变量的扇出树，替换所述第一中间数据中的第一操作数，得到第二中间数据，任一循环不变量的扇出树的节点用于表示所述任一循环不变量，所述第一操作数表示所述循环不变量在所属的循环数据中对应的操作数；基于所述第二中间数据生成第二电路数据。根据本公开的技术方案，基于构建得到的扇出树的关联节点替换循环中循环不变量对应的操作数，得到第二中间数据，减少了循环不变量的扇出数量，从而能够解决高扇出的问题。
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公开(公告)号：CN115964331A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211520858.1
申请日：2022-11-29
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司 , 北京交通大学
Abstract: 本公开是关于一种数据访问方法、装置及设备，属于计算机技术领域。方法包括：在源文件中获取访存语句和非访存语句，访存语句为用于实现数据访问功能的指令语句，非访存语句为与数据访问功能无关的指令语句；基于访存语句生成数据访问指令，基于非访存语句生成数据处理指令；通过芯片调用数据访问指令，从片外存储器中连续地读取数据，并将读取到的数据存储于片内缓存空间中；通过芯片调用数据处理指令，从片内缓存空间中读取数据，并对读取到的数据进行处理。由于将数据访问和数据处理拆分成两个独立的过程，因此数据访问的过程可以连续执行，降低了时延，数据处理函数从片内缓存空间中读取数据的速度较快，能够提高数据访问和数据处理的效率。
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公开(公告)号：CN102445453B
公开(公告)日：2013-10-23
申请号：CN201110391859.6
申请日：2011-11-30
Applicant: 北京交通大学 , 中国铁道科学研究院基础设施检测研究所
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明公开了一种高速铁路线路护栏完整性自动检测装置，包括一护栏完整性检测计算机，其内安装有：采集安装在列车两侧的数字摄像机输出图像并存储的图像采集卡；采集安装在列车车轮上的转速传感器输出信号的数据采集卡；对图像进行完整性处理判断和对信号进行处理及定位的识别软件；一检测结果管理计算机，通过网络与护栏完整性检测计算机相连，检测结果管理计算机内安装有检测结果管理信息系统，包括有护栏缺陷信息数据库，用于存储护栏完整性检测计算机通过网络传输的护栏缺陷信息。本发明还提供了一种高速铁路线路护栏完整性、包括护栏内部立柱完整性识别判断的识别方法。本发明检测范围大、适用性较强；识别方法可靠，检测速度快、结构简单。
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公开(公告)号：CN113159188B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202110444362.X
申请日：2021-04-23
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司 , 北京交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06V10/774
Abstract: 本公开关于一种模型生成方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，可以在保证现有神经网络模型性能不变的情况下，有效压缩神经网络模型。该模型生成方法包括：基于神经网络架构搜索算法，从与样本数据对应的搜索空间中获取初始模型；初始模型中的第一节点与第二节点之间通过初始边连接；初始边用于表示第一节点与第二节点之间执行的候选操作；初始边对应一个边权重；基于样本数据，对初始模型执行预设次数的训练操作，以得到第一模型；若第一模型中，与初始模型中的初始边对应的目标边的边权重满足预设条件，则对第一模型中的目标边进行裁剪，以得到目标模型。
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