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公开(公告)号：CN115116134B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210679466.3
申请日：2022-06-15
Applicant: 北京市地铁运营有限公司 , 北京市地铁运营有限公司技术创新研究院分公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种基于2维和3维CNN的人体行为检测方法及系统。其通过输入模块接收视频帧序列并提取其中关键帧，通过数据增强模块对帧图像进行对输入的帧图像进行样本量扩充，通过二维卷积模型和三维卷积模型分别提取关键帧所含空间特征和视频帧序列所含时空特征，对两者进行特征融合后将融合所获得的最终特征图D经过1×1卷积层生成所需的通道数，并通过损失函数完成最优化处理，得到检测模型。本申请通过格拉姆矩阵Gram构建的人体行为检测模型，能够考虑整个特征图中每个扁平化特征向量的点积以表示各特征向量之间关系，提取通道之间相关性，以强调上下文关系。由此，本申请通过特征融合手段解决了现有的网络模型检测精度较低的问题。
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公开(公告)号：CN115588317A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211120902.X
申请日：2022-09-15
Applicant: 北京市地铁运营有限公司 , 北京市地铁运营有限公司技术创新研究院分公司
Abstract: 本发明公开了一种用于城市轨道交通行车调度多场景模拟演练与评估系统，涉及城市轨道交通培训领域。所述系统包括ATS系统前台、ATS系统后台、考核系统、后台考核系统。本发明通过场景试卷编制实现了多场景加载与多故障注入，确保了城市轨道交通行车调度员演练、考核场景灵活性、复杂性；通过集成了无线列调系统与调度电话系统的通讯融合系统，实现了对培训考核学员调度指令的识别，解决了现有培训系统中难以进行的多岗位联合演练的技术问题，同时避免了培训考核过程中对教员依赖度较大的问题；通过过程回放系统，实现人机交互界面的全过程统一录制，解决了现有培训考核过程无法复现的问题。
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公开(公告)号：CN115063838A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210679435.8
申请日：2022-06-15
Applicant: 北京市地铁运营有限公司 , 北京市地铁运营有限公司技术创新研究院分公司
Abstract: 本申请提供一种鱼眼失真图像的检测方法及系统。本申请基于PyTorch深度学习框架构建YOLOv5深度学习模型，在YOLOv5深度学习模型输出的训练参数[x,y,w,h,c]中增加有角度信息θ，获得六参数输出的旋转框[x,y,w,h,θ,c]，并将YOLOv5深度学习模型中Dataloader模块的维度扩展至六维以对旋转框进行六参数读取，获得适用于鱼眼图像的YOLOv5旋转框模型。本申请的模型经训练后能够通过旋转框算法，在模型内部运算过程中通过旋转框克服鱼眼失真图像中的畸变，兼顾检测精度和检测速度，获得更优检测效果。
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公开(公告)号：CN114202101A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111330063.X
申请日：2021-11-11
Applicant: 北京市地铁运营有限公司技术创新研究院分公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/26 , G06F16/2458
Abstract: 本发明提供一种网络化列车运行图智能编制及评估优化系统，其包括运输方案智能编制子系统、运行图自动编制子系统、运行图智能评估子系统、运行图智能优化子系统、列车运行仿真子系统、运行图统一管理子系统、数据库。本发明系统依据客流统计预测客流的动态分布状态和运力运量的匹配情况，编制运输方案，以运输方案为基础输入，以自动化列车运行图编制为目标，对列车运行图编制的主要工作进行分解；通过客流与运行线精准匹配自适应调整阶段后，按照时间顺序进行列车交路的勾画，完成列车运行图的绘制。对于精准下发运力，提高服务水平，降本增效，以及疫情防控常态化下的行车组织具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117113841A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311093098.5
申请日：2023-08-28
Applicant: 北京市地铁运营有限公司技术创新研究院分公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/126 , G06Q50/30 , G06F111/04
Abstract: 本说明书实施例提供了一种确定地铁高峰时段列车停站的方法、装置和存储介质，方法包括：采集目标线路的列车运行数据；根据所述列车运行数据，确定客流数据和停车约束条件；所述停车约束条件用于约束必停车站、列车跨站数量和停车方式数量；根据所述客流数据和所述停车约束条件，基于灾变思想的遗传算法，确定所述目标线路的停站方式。本申请提供的技术方案用以解决现有技术未考虑运输组织的可操作性的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115691261A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211431662.5
申请日：2022-11-16
Applicant: 北京市地铁运营有限公司 , 北京市地铁运营有限公司技术创新研究院分公司
IPC: G09B9/00 , G09B25/00 , G06Q50/20 , G06F16/903
Abstract: 本发明公开了一种城市轨道交通仿真信号系统的场景保存与注入方法，涉及城市轨道交通技术培训领域。所述方法包含场景保存流程与场景注入流程，所述场景保存流程将城市轨道交通仿真信号系统的站场状态保存为场景文件；在需要加载场景时通过场景注入流程，使用场景文件恢复站场状态。解决了现有城市轨道交通仿真信号系统在培训前等待加载场景时间长的问题，将原有加载场景方法所需时间缩短至30秒以内；通过所述教员系统截取子系统数据包的方式，克服了城市轨道交通仿真信号系统中各子系统状态同步的难点；通过在场景注入的过程中增加场景文件的校验，确保场景注入过程的安全性与正确性，避免场景保存与注入过程中因为数据包问题引发的异常。
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公开(公告)号：CN115169638A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210591407.0
申请日：2022-05-27
Applicant: 北京市地铁运营有限公司技术创新研究院分公司
Abstract: 本发明提供一种基于相似日选择的城市轨道交通客流预测方法。本发明根据预测日期为普通日或特殊日而进行前向逐日检索或双向定位检索，取其中相似度较高的d天作为相似日样本，进而对相似日采用平均值法和二次指数平滑法进行预测和误差分析，获得客流预测值。本申请采用定量转化、归一化、构造函数法等方法，分别计算温度、星期类型、节假日属性、日期距离等因素的相似度，构建出包含多类型参数的累乘函数。结合城市轨道交通客流数据对本申请的预测方法进行拟合及验证，结果表明本文提出的相似日选择模型准确可靠，对提高客流预测精度具有重要价值。
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公开(公告)号：CN115116134A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210679466.3
申请日：2022-06-15
Applicant: 北京市地铁运营有限公司 , 北京市地铁运营有限公司技术创新研究院分公司
Abstract: 本申请提供一种基于2维和3维CNN的人体行为检测方法及系统。其通过输入模块接收视频帧序列并提取其中关键帧，通过数据增强模块对帧图像进行对输入的帧图像进行样本量扩充，通过二维卷积模型和三维卷积模型分别提取关键帧所含空间特征和视频帧序列所含时空特征，对两者进行特征融合后将融合所获得的最终特征图D经过1×1卷积层生成所需的通道数，并通过损失函数完成最优化处理，得到检测模型。本申请通过格拉姆矩阵Gram构建的人体行为检测模型，能够考虑整个特征图中每个扁平化特征向量的点积以表示各特征向量之间关系，提取通道之间相关性，以强调上下文关系。由此，本申请通过特征融合手段解决了现有的网络模型检测精度较低的问题。
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公开(公告)号：CN115848458B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202211428991.4
申请日：2022-11-15
Applicant: 北京市地铁运营有限公司 , 北京市地铁运营有限公司技术创新研究院分公司
IPC: B61L27/10 , G06F30/20 , B61L27/16 , G06F111/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供了一种基于广义四阶段最优策略的延误场景节能时刻表优化方法，该方法开展实际线路条件下的动态时刻表调整优化问题研究。以列车晚点时间和能耗值综合最优为目标，构建考虑节能的运行调整优化模型，在满足时刻表安全约束条件下，基于广义四阶段操纵策略的迭代循环优化算法，为列车所有的计算区段找到最优的目标速度组合，求解出列车的运行时间以及相应的列车节能操纵策略，即既保留一定的计算精细度，又有效提高算法的计算效率，进而在弥补延误的同时，降低列车能耗。
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公开(公告)号：CN115063838B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210679435.8
申请日：2022-06-15
Applicant: 北京市地铁运营有限公司 , 北京市地铁运营有限公司技术创新研究院分公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种鱼眼失真图像的检测方法及系统。本申请基于PyTorch深度学习框架构建YOLOv5深度学习模型，在YOLOv5深度学习模型输出的训练参数[x,y,w,h,c]中增加有角度信息θ，获得六参数输出的旋转框[x,y,w,h,θ,c]，并将YOLOv5深度学习模型中Dataloader模块的维度扩展至六维以对旋转框进行六参数读取，获得适用于鱼眼图像的YOLOv5旋转框模型。本申请的模型经训练后能够通过旋转框算法，在模型内部运算过程中通过旋转框克服鱼眼失真图像中的畸变，兼顾检测精度和检测速度，获得更优检测效果。
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