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公开(公告)号：CN119692623A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202510192795.9
申请日：2025-02-21
Applicant: 中铁第六勘察设计院集团有限公司 , 中铁东北投资发展有限公司 , 北京交通大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于价值共享的开放式CIM时空深度学习应用平台，适用于智慧城市多个领域，如城市规划、交通管理等。通过整合多源异构数据，并利用深度学习模型、区块链技术，创新性地构建了一个动态学习与自我优化的平台。平台内的智能合约清晰划分了数据、模型及算法的所有权和收益权，确保各方根据其贡献获得公平的收益。本发明采用了数据采集与预处理、时空数据融合、动态模型训练等技术，进一步通过开放式基座和价值共享机制，解决了现有CIM系统在数据融合能力及协同创新方面的限制，显著提升了智慧城市的运营效率和决策支持能力。
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公开(公告)号：CN117236790A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311490207.7
申请日：2023-11-10
Applicant: 中铁第六勘察设计院集团有限公司 , 北京交通大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06Q50/30
Abstract: 本发明提供了一种城市轨道交通运力与客流适应性评估方法、系统及设备，涉及城市轨道交通列车运行图评价领域。该方法需要的数据基础包括：线路基本信息、该线路全天的乘客刷卡信息、列车时刻表、列车定员、列车额定容量，利用交互匹配算法获得所需的列车载客量、车站滞留人数、上车人数、候车时间四类微观指标，在评估层面，建立了线路平均满载率、平均乘车舒适度、平均候车时间、车站滞留总人次四个评估指标，根据得到的微观指标计算出全天各时段对应的评估指标，然后采用CRITIC法对各指标进行赋权，最后基于TOPSIS法对全天各时段的运力客流适应性程度进行评估，得到各时段的评估结果。
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公开(公告)号：CN117273468A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311540188.4
申请日：2023-11-20
Applicant: 中铁第六勘察设计院集团有限公司 , 北京交通大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/20 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种铁路信号设备检修作业风险评估方法、系统及设备，属于轨道交通人因可靠性分析技术领域，该方法将模糊综合评价法和基于云模型的系统效能评估相结合，所述的模糊综合评价法是首先按照信号设备检修作业的一般工作流程，构建相关人员作业安全风险评估体系，再通过建立模糊对象的因素集及相关权重，结合评语集确定各级指标的权重，最后得出整项作业的安全风险评估等级；所述的基于云模型的系统效能评估首先是确立信号设备检修作业的各级指标、各指标的权重及评语集，然后通过逆向云发生器生成评语集云模型，再通过正向云发生器生成足够数量的云滴形成云图，最后通过观察云图得出作业安全风险评估等级。
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公开(公告)号：CN117934819B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410315833.0
申请日：2024-03-20
Applicant: 中铁第六勘察设计院集团有限公司 , 北京交通大学
IPC: G06V10/25 , G06Q10/20 , G06Q50/40 , G06Q50/50 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种轨道缺陷检测系统鲁棒性提升方法，首先对采集到的轨道缺陷数据进行预处理，按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集；基于YOLOv5目标检测模型生成轨道缺陷检测模型，采用一系列指标对轨道缺陷检测模型性能进行评估，通过训练集进行初训练得到初训练模型；采用变异生成算法生成更具多样性的训练样本，将训练集上生成的多样性数据与原始训练集合并来对初训练模型进行重训练，最大化模型在多样性测试样本上的性能，以此提高轨道缺陷检测系统的鲁棒性。结果显示相较于初训练模型，重训练模型在不同扰动下各方面性能都有所提升，重训练轨道缺陷检测模型在测试集上表现出更好的效果。
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公开(公告)号：CN117934819A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410315833.0
申请日：2024-03-20
Applicant: 中铁第六勘察设计院集团有限公司 , 北京交通大学
IPC: G06V10/25 , G06Q10/20 , G06Q50/40 , G06Q50/50 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种轨道缺陷检测系统鲁棒性提升方法，首先对采集到的轨道缺陷数据进行预处理，按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集；基于YOLOv5目标检测模型生成轨道缺陷检测模型，采用一系列指标对轨道缺陷检测模型性能进行评估，通过训练集进行初训练得到初训练模型；采用变异生成算法生成更具多样性的训练样本，将训练集上生成的多样性数据与原始训练集合并来对初训练模型进行重训练，最大化模型在多样性测试样本上的性能，以此提高轨道缺陷检测系统的鲁棒性。结果显示相较于初训练模型，重训练模型在不同扰动下各方面性能都有所提升，重训练轨道缺陷检测模型在测试集上表现出更好的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117236790B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311490207.7
申请日：2023-11-10
Applicant: 中铁第六勘察设计院集团有限公司 , 北京交通大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06Q50/40
Abstract: 本发明提供了一种城市轨道交通运力与客流适应性评估方法、系统及设备，涉及城市轨道交通列车运行图评价领域。该方法需要的数据基础包括：线路基本信息、该线路全天的乘客刷卡信息、列车时刻表、列车定员、列车额定容量，利用交互匹配算法获得所需的列车载客量、车站滞留人数、上车人数、候车时间四类微观指标，在评估层面，建立了线路平均满载率、平均乘车舒适度、平均候车时间、车站滞留总人次四个评估指标，根据得到的微观指标计算出全天各时段对应的评估指标，然后采用CRITIC法对各指标进行赋权，最后基于TOPSIS法对全天各时段的运力客流适应性程度进行评估，得到各时段的评估结果。
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公开(公告)号：CN119782124A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510272147.4
申请日：2025-03-10
Applicant: 中铁第六勘察设计院集团有限公司 , 中国国家铁路集团有限公司
IPC: G06F11/3604 , G06F11/3698
Abstract: 本发明公开了一种基于Event‑B的Java代码自动生成中内存安全验证方法，首先明确内存管理系统的功能需求、环境需求和安全需求，然后对内存管理系统进行抽象建模，定义系统的核心功能，包括内存分配、回收和状态管理等，通过形式化描述内存管理过程，确保系统行为的可验证性，精化策略从初始抽象模型开始，逐步引入不同的功能需求和安全需求进行精化，在每一步精化过程中，均对模型进行验证；构建从Event‑B到JML，再到Java代码的安全转换规则，并使用Isabelle/HOL定理证明器对系统行为的语义进行验证，确保了代码转换过程中内存操作的正确性，实现了从Event‑B模型到Java代码的安全转化。
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公开(公告)号：CN118733058A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411232515.4
申请日：2024-09-04
Applicant: 中铁第六勘察设计院集团有限公司 , 中国国家铁路集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于Event‑B的可靠Java程序自动生成方法，采用操作符EB2Prog将EB翻译成带JML注释的Java程序，EB2Prog使用操作符EB2Java获取翻译的Java部分，使用操作符EB2Jml获取JML部分；将机器翻译为Java类，翻译规则为：将机器翻译为事件的翻译E和机器本身的翻译两部分，机器本身被翻译成一个包含JML类和方法规范的Java类，包括声明的变量和所观看的上下文的翻译；每个事件被翻译成一个单独的Java类，包含对机器类的对象引用。该方法确保在保持事件和机器语义一致性的前提下，实现了抽象到代码的无缝过渡，高效地将EB事件中的复杂结构准确地翻译为Java。
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公开(公告)号：CN119782124B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510272147.4
申请日：2025-03-10
Applicant: 中铁第六勘察设计院集团有限公司 , 中国国家铁路集团有限公司
IPC: G06F11/3604 , G06F11/3698
Abstract: 本发明公开了一种基于Event‑B的Java代码自动生成中内存安全验证方法，首先明确内存管理系统的功能需求、环境需求和安全需求，然后对内存管理系统进行抽象建模，定义系统的核心功能，包括内存分配、回收和状态管理等，通过形式化描述内存管理过程，确保系统行为的可验证性，精化策略从初始抽象模型开始，逐步引入不同的功能需求和安全需求进行精化，在每一步精化过程中，均对模型进行验证；构建从Event‑B到JML，再到Java代码的安全转换规则，并使用Isabelle/HOL定理证明器对系统行为的语义进行验证，确保了代码转换过程中内存操作的正确性，实现了从Event‑B模型到Java代码的安全转化。
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公开(公告)号：CN118762149A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411223034.7
申请日：2024-09-03
Applicant: 中铁第六勘察设计院集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的BIM三维模型一键扣减方法，用户将BIM三维模型上传云端服务器，加入到任务队列中，云空间微服务对能够处理的待扣减任务进行分配，对不能处理的待扣减任务等待分配处理，通过语音交互完成扣减内容的确认，AI扣减模型对BIM三维模型进行扣减处理，当BIM三维模型扣减完成后，会自动进行扣减后模型与原模型属性的比较、结构比较和模型拓扑验证，若通过验证，将扣减完成的BIM三维模型发布到云空间，若验证未通过，需进行人工手动复核，对原BIM三维模型进行调整，之后重新上传调整后的BIM三维模型再次进行扣减任务。这一创新方法极大地提升设计流程的效率，使得设计工作更加便捷高效。
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