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公开(公告)号：CN116068593B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202310042710.X
申请日：2023-01-28
Applicant: 中国铁建电气化局集团有限公司 , 北京交通大学 , 北京中铁建电气化设计研究院有限公司
IPC: G01S19/37
Abstract: 本公开涉及一种基于贝叶斯的卫星定位权重计算方法、装置、设备及介质。其中，基于贝叶斯的卫星定位权重计算方法包括：接收多个卫星发出的目标信号，计算目标信号的视距信号概率；基于视距信号概率集合构建贝叶斯模型，视距信号概率集合包括多个视距信号概率；基于视距信号概率，计算多个卫星的几何分布参数，确定几何分布参数最小的卫星组合，卫星组合包括第一预设数量个卫星；基于贝叶斯模型，计算卫星组合中第一预设数量个卫星的定位权重。根据本公开实施例，能够提高卫星的定位精度，减少恶性事故发生。
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公开(公告)号：CN114810970A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210364243.8
申请日：2022-04-08
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 一种单自由度球面翻转机构，包括第一、第二、第三反平行四边形球面单元(A、B、C)，第一和第二反平行四边形球面单元(A、B)通过第二和第五弯杆(A‑2、B‑1)的第二、第三连接关节(A‑2‑3、B‑1‑3)形成转动连接，第二和第三反平行四边形球面单元(B、C)通过第六和第九弯杆(B‑2、C‑1)的第四、第五连接关节(B‑2‑3、C‑1‑3)形成转动连接，第三和第一反平行四边形球面单元(C、A)通过第十和第一弯杆(C‑2、A‑1)的第六、第一连接关节(C‑2‑3、A‑1‑3)形成转动连接；第一、第二、第三反平行四边形球面单元(A、B、C)结构组成相同，整体机构可以实现空间翻转运动。
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公开(公告)号：CN114160000A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111586397.3
申请日：2021-12-20
Applicant: 北京交通大学
IPC: B01F27/112 , B01F27/90
Abstract: 本发明公开了一种空间翻涌搅拌装置，包括：主动扇叶，从动扇叶，转轴，电动机，轴承，螺栓，端盖，连接轴；主动扇叶和从动扇叶间隔布置，主动扇叶的A端与从动扇叶的A端通过电动机转轴相连，主动扇叶的C端与从动扇叶的C端通过连接轴相连，从动扇叶的B端和主动扇叶的B端通过转轴相连，主动扇叶和从动扇叶依次连接形成闭环，通过主动扇叶驱动相邻从动扇叶转动，实现整个装置的内部扇面翻向外部，外部扇面翻向内部，进而带动内外物质进行翻涌运动，实现搅拌功能。
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公开(公告)号：CN111489549B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202010164607.9
申请日：2020-03-11
Applicant: 北京交通大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0968
Abstract: 本发明提供了一种基于历史行为画像的出行车辆路径选择方法，用以现有技术中出行车辆路径选择问题。所述基于历史行为画像的出行车辆路径选择方法，基于历史通行数据中车辆的通行特点建立车辆画像，构建时间费用通行模型，出行车辆采用所构建的通行模型进行路径选择。本发明基于历史行为画像的出行车辆路径选择方法，充分提取历史通行数据的车辆出行特征，寻找出最贴近实际通行规律的较优代价路径选择方法，从微观层面给每辆车提供车辆路径的最优选择方案，实现了基于实时路况下行程耗时少、费用低的经济环保出行方式，并进一步为交通管控决策提供基础数据，交通管控部门采用所构建的通行模型判断出行车辆的路径选择进行有效的交通管控。
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公开(公告)号：CN112215879A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011021999.X
申请日：2020-09-25
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种光场极平面图像的深度提取方法，用以解决现有技术中光场极平面图像深度提取不精确的问题。所述深度提取方法，在获取光场图像水平、垂直两个方向的极平面图像的基础上，构建图像的直方图，并对直方图进行以桶内像素数量为基准的均衡化及高斯模糊，并构建每一个中心视角像素点下的平行四边形算子设置距离权重和颜色权重，再对直方图和距离权重、颜色权重进行融合，计算左右直方图的距离，选择最大的左右直方图距离对应的深度，作为估计深度。本发明仅通过一张基础的光场图像，恢复出较为平滑、精确的深度图像，获取深度的算法具有较好的鲁棒性，对于弱纹理、噪声、遮挡都有着一定的适应性，提高了建图精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111489013A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010164538.1
申请日：2020-03-11
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于时空多图卷积的交通站点流量预测方法，用以解决现有技术中交通站点流量预测的特征捕获能力及预测精度不高的问题。所述交通站点流量预测方法，首先构建邻居图和流通流量图，并分别构建卷积组件及捕获站点流量的时空特征输出映射为与待预测结果形状相同的流量值，对两个组件融合，得到基于上下文门控的时空多图卷积网络模型；再根据站点出入流量数据构建训练及测试数据，得到成熟时空多图卷积网络模型，完成站点流量预测。本发明将多图卷积应用于交通站点流量数据的深度挖掘，从空间维度与时间维度出发，充分捕获交通站点流量的时空特征，全面考虑用于预测交通站点出入流量的各种因素，提高交通站点流量预测精度。
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公开(公告)号：CN110933685B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010072957.2
申请日：2020-01-22
Applicant: 北京中铁建电气化设计研究院有限公司 , 北京交通大学 , 中国铁建电气化局集团有限公司
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于机器学习和射线跟踪的高铁网络覆盖预测方法及装置，方法包括：获取目标高铁场景的三维电子地图；基于目标高铁场景的三维电子地图，使用射线跟踪仿真计算目标高铁场景中每个位置测量点的初步预测值；基于相同目标高铁场景下每个位置测量点的实际测量值，结合每个位置测量点的初步预测值，通过机器学习对初步预测值进行校正，获取初步预测值的校正因子；根据初步预测值的校正因子，使用射线跟踪仿真进行高铁场景接收场强预测。本发明实施例中，利用射线跟踪仿真技术和深度强化机器学习，为场景校正提供更加精确的输入依据，应用部署范围更普适，鲁棒性更高。
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公开(公告)号：CN110933685A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN202010072957.2
申请日：2020-01-22
Applicant: 北京中铁建电气化设计研究院有限公司 , 北京交通大学 , 中国铁建电气化局集团有限公司
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于机器学习和射线跟踪的高铁网络覆盖预测方法及装置，方法包括：获取目标高铁场景的三维电子地图；基于目标高铁场景的三维电子地图，使用射线跟踪仿真计算目标高铁场景中每个位置测量点的初步预测值；基于相同目标高铁场景下每个位置测量点的实际测量值，结合每个位置测量点的初步预测值，通过机器学习对初步预测值进行校正，获取初步预测值的校正因子；根据初步预测值的校正因子，使用射线跟踪仿真进行高铁场景接收场强预测。本发明实施例中，利用射线跟踪仿真技术和深度强化机器学习，为场景校正提供更加精确的输入依据，应用部署范围更普适，鲁棒性更高。
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公开(公告)号：CN115062686B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202210490264.4
申请日：2022-05-07
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/088 , H04L43/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种基于多角度特征的多元KPI时序异常检测方法和系统，属于KPI异常检测领域。所述方法从嵌入图、时域、频域三个角度提取KPI时序的特征，再分别使用图卷积神经网络、时域卷积神经网络和谱网络对三种特征进行数据特征学习表示，再利用全连接神经网络和Softmax函数得到各特征的注意力分数，根据注意力分数对不同特征表示进行融合，然后输入到解码器中得到原始数据的重构表示，构成完整的多元KPI时序异常检测模型；基于历史数据对模型训练完成后，将待检测的多元KPI时序输入到成熟的检测模型中，检测数据中是否存在异常。本发明提不需要人工对异常进行标注，减少了检测过程中的人力需求，提高了运维管理系统异常检测的准确度和效率。
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公开(公告)号：CN117935185A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410117635.3
申请日：2024-01-28
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V20/54 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种车辆再识别方法，属于车辆识别领域。所述方法包括：构建车辆再识别网络；获取历史数据集，将车辆图像输入车辆再识别网络，得到图像所包含的以向量形式表征的车辆特征；然后基于视角感知的特征单元选择方法，选定每个视角下的活跃特征单元；将查询图像作为第一图像，将图库中的任意图像作为第二图像，分别获得活跃特征单元，并识别出重叠的活跃特征单元作为公共活跃特征单元，并基于公共活跃特征单元计算第一图像和第二图像中车辆特征的距离，找到并选定与第一图像中车辆特征距离最近的第二图像，识别出目标车辆。本发明通过选择合适的特征单元对车辆图像进行距离度量，从而提高模型的准确性，以及车辆识别效率。
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