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公开(公告)号：CN114543717B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202210181890.5
申请日：2022-02-25
申请人： 京沪高速铁路股份有限公司 , 北京航空航天大学 , 武汉大学 , 中国国家铁路集团有限公司 , 石家庄铁道大学
IPC分类号： G01B17/04
摘要： 本发明提供了一种无砟轨道板的形变识别方法、装置、终端及存储介质，该方法包括：获取列车经过无砟轨道板时对无砟轨道板多个位置进行监测得到的振动信号段；对各个振动信号段分别进行时域特征、频域特征和时频域特征的提取；将同一振动信号段对应的时域特征、频域特征和时频域特征组成该振动信号段对应的三维特征数据；根据各个振动信号段的三维特征数据对无砟轨道板各个位置的层间离缝进行识别。通过上述方案，本申请能够综合考虑振动信号的时域特征、频域特征和时频域特征确定无砟轨道板是否存在层间离缝，从而提高无砟轨道板形变检测的准确性。
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公开(公告)号：CN114543717A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210181890.5
申请日：2022-02-25
申请人： 京沪高速铁路股份有限公司 , 北京航空航天大学 , 武汉大学 , 中国国家铁路集团有限公司 , 石家庄铁道大学
IPC分类号： G01B17/04
摘要： 本发明提供了一种无砟轨道板的形变识别方法、装置、终端及存储介质，该方法包括：获取列车经过无砟轨道板时对无砟轨道板多个位置进行监测得到的振动信号段；对各个振动信号段分别进行时域特征、频域特征和时频域特征的提取；将同一振动信号段对应的时域特征、频域特征和时频域特征组成该振动信号段对应的三维特征数据；根据各个振动信号段的三维特征数据对无砟轨道板各个位置的层间离缝进行识别。通过上述方案，本申请能够综合考虑振动信号的时域特征、频域特征和时频域特征确定无砟轨道板是否存在层间离缝，从而提高无砟轨道板形变检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118865254A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411050950.5
申请日：2024-08-01
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06V20/52 , G06V20/40 , G06V20/70 , G06V40/10 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06V10/96 , G06N3/0455 , H04L9/40 , H04L67/104 , H04L9/30 , H04L9/08 , H04L9/32 , H04L9/00
摘要： 本发明涉及一种基于区块链的复杂融合网络训练系统及方法，包括目标视觉计算网络和目标特征链；目标视觉计算网络对采集的目标监控视频中的目标帧，基于公开数据集和自适应损失函数，针对不同任务类型进行预训练，并计算得到与当前具体任务相关的目标特征信息；目标特征链用于存储加密后的目标特征信息。本发明能够并行处理行人和车辆的多种任务的识别，同时引入区块链技术有效保障了数据的安全性与不可篡改性，大幅提升了系统的可用性与实用性，达到了增强系统鲁棒性、促进多源数据安全融合及提升复杂场景感知能力的效果。
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公开(公告)号：CN114020929B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202111292746.0
申请日：2021-11-03
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/34 , G06Q10/04 , G06Q50/20 , G06N3/042 , G06N3/044 , G06N3/08 , G06N5/022 , G06N20/00
摘要： 本发明涉及一种基于课程知识图谱的智慧教育系统平台设计方法，包括如下步骤：步骤一、搭建学生端和教师端，以及构建服务器端；步骤二、在系统平台中通过大数据埋点获取学生历史交互数据通过预定长度时间内系统收集到的数据形成时序数据，将学生历史交互数据存储在服务器端的数据库中；步骤三、构建知识图谱，根据课程的大纲要求、PPT课件以及课本内容梳理课程的知识图谱，并根据学生对于课程知识单元的掌握程度对知识图谱进行可视化，将构建的知识图谱存储在服务器端的数据库中；步骤四、构建预测模块，将预测模块部署在服务器端；步骤五、构建学习推荐模块，通过知识图谱为学生用户提供个性化推荐的学习路线，并且智能生成不同难度的试卷。
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公开(公告)号：CN117332376A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311635072.9
申请日：2023-12-01
申请人： 北京航空航天大学 , 中移动信息技术有限公司
IPC分类号： G06F18/26 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F16/2457 , G06F16/29
摘要： 本发明涉及一种基于手机信令数据的通勤人员和方式的辨识方法及系统，其方法包括：步骤S1：获取手机与基站的信令交互数据；步骤S2：根据信令交互数据获取用户的全过程活动链，并进行出行语义分割，并提取其上、下班通勤轨迹段，使得每个通勤轨迹段包含且仅包含一种出行方式；步骤S3：计算通勤轨迹段的多日轨迹相似性指标，从而得到用户活动规律性指标，通过预设阈值筛选出城市通勤者；步骤S4：根据路线信息与城市通勤者的隐性速度特征，识别城市通勤者的通勤方式。本发明提供的方法可准确地识别通勤人员及其通勤方式。
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公开(公告)号：CN116385659A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310430472.X
申请日：2023-04-21
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06T17/00 , G06F30/13 , G06V10/762
摘要： 本发明公开一种点云建筑物建模方法、系统、存储介质及电子设备，涉及建模技术领域，该方法包括：采用布料模拟算法获取原始点云的地面点；所述原始点云为待建模建筑的原始点云；采用过绿减过红指数对所述原始点云中的非地面点进行植被点过滤，获得过滤后点云；根据所述过滤后点云中点的z轴拓展性，采用聚类方法从所述过滤后点云中提取属于建筑立面的点簇；在z轴方式上，对所述点簇进行等间隔切片，基于个切片确定所述待建模建筑的轮廓。本发明提高了建模的准确性。
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公开(公告)号：CN115186670B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211092071.X
申请日：2022-09-08
申请人： 北京航空航天大学
IPC分类号： G06F40/295 , G06F16/35 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种基于主动学习的领域命名实体识别方法及系统，涉及领域命名实体识别技术领域。所述方法包括根据通用文本集合中的各文本与待识别领域的文本之间的距离，对通用文本集合内的各文本进行聚类得到文本集合；将文本集合内的各文本和待识别领域的文本组成扩充文本集合；根据扩充文本集合对预训练模型进行自监督学习得到训练好的预训练模型和待识别领域对应的文本特征向量；构建领域命名实体识别模型，采用主动学习的方法根据扩充文本集合和待识别领域对应的文本特征向量对领域命名实体识别模型进行训练得到训练好的领域命名实体识别模型。本发明能够将通用的文本特征迁移到具体的领域任务上且无需大量标注数据的领域命名实体识别方法。
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公开(公告)号：CN112487356B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202011380262.7
申请日：2020-11-30
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明提出一种结构健康监测数据增强方法，包括如下步骤：步骤1、进行结构健康监测数据：通过传感器阵列在预定长度时间期间采集得到的反映工程结构内部变化的动力响应数据，以检测和识别土木工程结构的损伤和性态变化；步骤2、基于数据驱动方法，对结构健康监测数据进行智能化、自动化数据增强，所述数据驱动方法是指：将由部署在土木工程中的结构健康监测系统采集到的海量、异质数据组织成信息，然后将相关信息进行整合和提炼，在数据的基础上经过训练和拟合形成自动化的决策模型，所述决策包括机器学习模型；对原始监测数据中的异常进行识别与剔除，基于前述决策模型对原始监测数据中的缺失值或者因异常剔除导致的缺失值进行预测填补。
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公开(公告)号：CN115017268A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210929583.0
申请日：2022-08-04
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于树结构的启发式日志抽取方法及系统，涉及日志抽取领域，该方法包括：将目标日志记录中的动态生成部分替换为通配符；对替换日志记录中的token信息增加词性信息；若匹配方式为位置匹配，则依据增强日志记录中token信息的词性信息沿日志模板抽取树进行搜索，得到每个token信息对应的日志模板；若匹配方式为相似度匹配时，则基于变长参数对增强日志记录按照内容相似度沿日志模板抽取树进行搜索，得到每个token信息对应的日志模板；采用向量计算方式，将每个token信息对应的日志模板生成日志向量，从而得到从目标日志记录中抽取的结构化日志。本发明不仅支持多种日志风格的日志抽取，能提高抽取效率。
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公开(公告)号：CN114020929A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111292746.0
申请日：2021-11-03
申请人： 北京航空航天大学
摘要： 本发明涉及一种基于课程知识图谱的智慧教育系统平台设计方法，包括如下步骤：步骤一、搭建学生端和教师端，以及构建服务器端；步骤二、在系统平台中通过大数据埋点获取学生历史交互数据通过预定长度时间内系统收集到的数据形成时序数据，将学生历史交互数据存储在服务器端的数据库中；步骤三、构建知识图谱，根据课程的大纲要求、PPT课件以及课本内容梳理课程的知识图谱，并根据学生对于课程知识单元的掌握程度对知识图谱进行可视化，将构建的知识图谱存储在服务器端的数据库中；步骤四、构建预测模块，将预测模块部署在服务器端；步骤五、构建学习推荐模块，通过知识图谱为学生用户提供个性化推荐的学习路线，并且智能生成不同难度的试卷。
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