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公开(公告)号：CN116665201A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310649856.0
申请日：2023-06-01
Applicant: 中铁第四勘察设计院集团有限公司
IPC: G06V20/64 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种单目三维目标检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：基于编码器‑解码器结构构建初始单目三维目标检测模型；获取目标数据集，并将目标数据集划分为训练集和测试集；通过训练集对初始单目三维目标检测模型进行训练，得到训练后的单目三维目标检测模型；通过测试集对训练后的单目三维目标检测模型进行测试，得到目标单目三维目标检测模型；通过目标单目三维目标检测模型对起重机货物进行检测，得到货物的类别信息以及位置信息。本发明通过目标单目三维目标检测模型对起重机货物进行检测得到货物的类别信息以及位置信息，解决起重机货物识别方法成本高、泛化能力和精度不足的问题，提高货物检测以及跟踪的精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115081119B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210851160.1
申请日：2022-07-20
Applicant: 中铁第四勘察设计院集团有限公司 , 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种列车装载的优化方法、装置、设备及可读存储介质，涉及物流技术领域，包括获取货物信息，获取车厢信息，所述车厢信息包括车厢的最大承载重量信息和最大承载体积信息；构建考虑货物冲突关系约束的快运列车装载的计算模型；将所述货物信息和所述车厢信息作为所述计算模型的输入信息，得到所述车厢所使用数目的最小值，将所述最小值记作所述快运列车装载的优化结果。本发明有益效果为：扩展了列车装载问题相关的整数规划模型；采用强化学习中的多臂赌博机算法，设计基于多臂赌博机的启发式算法框架，根据启发式算法的历史表现，自动选择其中合适的算法求解计算模型，可以显著提高求解效率，以较小的计算代价得到较高的求解质量。
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公开(公告)号：CN114169573A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111326883.1
申请日：2021-11-10
Applicant: 中铁第四勘察设计院集团有限公司 , 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种物品的装箱方法、装置、设备及可读存储介质，涉及物流技术，包括获取第一信息，所述第一信息包括物品集合中每个物品的重量信息、体积信息和时间窗信息，所述物品为待装入箱子的物品；第二信息包括箱子的体积信息和最大承载重量信息，所述箱子为待装入物品的箱子；构建同时考虑物品重量、体积和时间窗约束的二维向量装箱问题计算模型，将所述第一信息和所述第二信息作为所述计算模型的输入信息，求解所述计算模型，得到所述箱子使用数量的最小值；设计了混合分支定价切割算法框架，该框架集成了精确算法和启发式算法的协作框架、两个有效不等式和不相容物品预处理算法等，并且能以较小的计算代价保证算法的最优性。
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公开(公告)号：CN114169573B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202111326883.1
申请日：2021-11-10
Applicant: 中铁第四勘察设计院集团有限公司 , 西南交通大学
IPC: G06Q10/083 , G06F30/20
Abstract: 本发明提供了一种物品的装箱方法、装置、设备及可读存储介质，涉及物流技术，包括获取第一信息，所述第一信息包括物品集合中每个物品的重量信息、体积信息和时间窗信息，所述物品为待装入箱子的物品；第二信息包括箱子的体积信息和最大承载重量信息，所述箱子为待装入物品的箱子；构建同时考虑物品重量、体积和时间窗约束的二维向量装箱问题计算模型，将所述第一信息和所述第二信息作为所述计算模型的输入信息，求解所述计算模型，得到所述箱子使用数量的最小值；设计了混合分支定价切割算法框架，该框架集成了精确算法和启发式算法的协作框架、两个有效不等式和不相容物品预处理算法等，并且能以较小的计算代价保证算法的最优性。
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公开(公告)号：CN115759468A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211552763.8
申请日：2022-12-05
Applicant: 中铁第四勘察设计院集团有限公司 , 西南交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种物流需求预测方法、装置、设备及可读存储介质，涉及生产物流预测技术领域，包括获取原始超短时物流需求数据，通过第一分解算法对所述超短时物流需求数据进行分解得到第一分解结果，并从所述超短时物流需求数据中剔除，得到残差分量；通过第二分解算法对所述残差分量进行二次分解；构建量子加权长短期记忆神经网络深度学习模型，将所述最优参数组合应用于所述量子加权长短期记忆神经网络深度学习模型中，得到预测结果。本发明的有益效果:利用数据分解算法降低原始超短时物流需求数据的波动性、随机性和非平稳性;将量子相移门、量子权值加入长短期记忆神经网络得到量子加权长短期记忆神经网络深度学习模型，提升多步预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109686411B
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN201811585988.7
申请日：2018-12-24
Applicant: 中铁第四勘察设计院集团有限公司
IPC: G16C20/20
Abstract: 本发明属于结晶算法技术领域，公开了一种基于空间非均质性的加权Voronoi图的结晶生成算法，包括如下步骤：取一组由第N‑1次某个母点生长出的子点作为初始生长母点集合；判断生长母点属性，根据生长母点的属性确定结晶方式和结晶速度循环此组生长母点并保存各子点的种类属性，将生长得到的所有子点保存到生长集合；将得到的生长集合作为生长母点集合；循环进行迭代生长，直到碰到边界结束迭代，获得基于空间非均质性的加权Voronoi图；本方法中的结晶点具有结晶方式和结晶速度双重属性，实现了空间目标权重影响下以及交通网络因素和区域差异性因素所导致的非均质性空间影响下的基于空间非均质性的加权Voronoi图的生成，所生成的Voronoi图更适合应用于生产实际情况。
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公开(公告)号：CN115081119A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210851160.1
申请日：2022-07-20
Applicant: 中铁第四勘察设计院集团有限公司 , 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种列车装载的优化方法、装置、设备及可读存储介质，涉及物流技术领域，包括获取货物信息，获取车厢信息，所述车厢信息包括车厢的最大承载重量信息和最大承载体积信息；构建考虑货物冲突关系约束的快运列车装载的计算模型；将所述货物信息和所述车厢信息作为所述计算模型的输入信息，得到所述车厢所使用数目的最小值，将所述最小值记作所述快运列车装载的优化结果。本发明有益效果为：扩展了列车装载问题相关的整数规划模型；采用强化学习中的多臂赌博机算法，设计基于多臂赌博机的启发式算法框架，根据启发式算法的历史表现，自动选择其中合适的算法求解计算模型，可以显著提高求解效率，以较小的计算代价得到较高的求解质量。
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公开(公告)号：CN109697531A
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201811584868.5
申请日：2018-12-24
Applicant: 中铁第四勘察设计院集团有限公司
Abstract: 本发明属于物流预测技术领域，公开了一种物流园区腹地物流需求预测方法，包括：采集物流园区腹地内各区域物流需求数据构建样本集；将样本数据分为训练集及测试集；训练集用于获取合理描述输入关系的支持向量回归机模型，测试集用于对模型预测效果进行验证；将所得参数带入支持向量回归机，对测试样本进行预测，获得预测结果，并与原始数据进行对比，验证预测效果；将各区域的物流需求影响指标带入训练好的支持向量回归机中，对其该区域物流需求进行预测；根据各区域的区域物流需求确定物流园区腹地的物流需求；本发明提供的物流园区腹地物流需求预测方法，不仅对小样本数据表现出良好的拟合精度，还对独立的测试集表现出较小的误差，提升了预测模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN109686411A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811585988.7
申请日：2018-12-24
Applicant: 中铁第四勘察设计院集团有限公司
IPC: G16C20/20
Abstract: 本发明属于结晶算法技术领域，公开了一种基于空间非均质性的加权Voronoi图的结晶生成算法，包括如下步骤：取一组由第N-1次某个母点生长出的子点作为初始生长母点集合；判断生长母点属性，根据生长母点的属性确定结晶方式和结晶速度循环此组生长母点并保存各子点的种类属性，将生长得到的所有子点保存到生长集合；将得到的生长集合作为生长母点集合；循环进行迭代生长，直到碰到边界结束迭代，获得基于空间非均质性的加权Voronoi图；本方法中的结晶点具有结晶方式和结晶速度双重属性，实现了空间目标权重影响下以及交通网络因素和区域差异性因素所导致的非均质性空间影响下的基于空间非均质性的加权Voronoi图的生成，所生成的Voronoi图更适合应用于生产实际情况。
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公开(公告)号：CN109614738A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811584869.X
申请日：2018-12-24
Applicant: 中铁第四勘察设计院集团有限公司
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明属于物流技术领域，公开了基于空间非均质性加权Voronoi图的物流园区腹地界定模型建模方法，首先将空间目标的权重和空间介质的不均匀性作为参数，构建基于空间非均质性的加权Voronoi图；然后以量化的物流园区的中心性强度作为空间目标的权重参数、量化的区域的综合实力参数以及交通网络参数作为空间非均质性参数，建立的加权Voronoi图，构建物流园区腹地界定模型；本发明提供的这种建模方法，将物流园区的中心性强度作为空间目标的权重参数、将交通网络因素和区域综合实力因素作为引起空间非均质性的参数引入到物流园区腹地界定中，使得物流园区腹地划分更准确。
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