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

申请人： 北京交通大学

发明人： 吕凯 ,  韩升 ,  林友芳 ,  张硕

IPC分类号： G06V20/54 ,  G06V20/40 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

摘要： 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。

公开(公告)号：CN114520838B

公开(公告)日：2023-10-17

申请号：CN202210029243.2

申请日：2022-01-11

申请人： 北京交通大学

发明人： 韩升 ,  林友芳 ,  万怀宇 ,  王晶 ,  董兴业 ,  武志昊 ,  吕凯 ,  张硕 ,  曹端鑫

IPC分类号： H04L69/22 ,  H04L69/18 ,  H04L69/329 ,  G06F18/22 ,  G06F18/2413

摘要： 本发明提供了一种基于K近邻的自定义协议应用层的网络报文匹配方法，属于数据传输领域。所述方法包括：根据历史网络报文构建协议类型存储结构并按时间戳进行顺序编号，获得每种协议类型的结构特征值与取值数组，再基于K近邻模型获取K个近邻的预测协议，以及特征值并输入到线性回归方程，获取待匹配协议与K个预测协议的相似权重并排序，再获取待匹配报文的源IP和目的IP并查询对应的协议种类，与预测协议组成U；将待匹配网络报文与U中的协议，逐一进行匹配，匹配成功时，传输数据并返回协议类型；匹配失败时，则轮询匹配U之外的本地协议，直到匹配正确。本发明在保证传输可靠性、安全性的同时，提高了数据传输效率。

公开(公告)号：CN115835231B

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202310112602.5

申请日：2023-02-14

申请人： 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 ,  中铁建电气化局集团第四工程有限公司

发明人： 丁珣 ,  官科 ,  黄国胜 ,  何丹萍 ,  张硕 ,  陈照 ,  胡亦茗 ,  杜晓 ,  张望 ,  张平 ,  王继军 ,  曾成胜 ,  罗颖欣 ,  司福强 ,  荣正官 ,  陶光辉 ,  杨晓燕 ,  李建磊

IPC分类号： H04W16/18 ,  H04W16/24

摘要： 本公开涉及一种基站角度确定方法、装置、设备及介质。其中，基站角度确定方法包括：获取目标基站的位置数据；基于目标基站的位置数据，在目标正线上划分对应的目标矩形等效区域，得到目标矩形等效区域的尺寸数据；对目标基站的位置数据和目标矩形等效区域的尺寸数据进行角度计算处理，得到对应的角度计算结果；基于角度计算结果，确定目标基站的目标角度。根据本公开实施例，能够快速准确的得到最优的目标基站的覆盖目标角度。

公开(公告)号：CN116068593A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202310042710.X

申请日：2023-01-28

申请人： 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

发明人： 丁珣 ,  罗颖欣 ,  黄国胜 ,  陆德彪 ,  西穷 ,  张平 ,  王继军 ,  岳龙 ,  司福强 ,  荣正官 ,  陈照 ,  詹秀峰 ,  张硕 ,  胡亦茗 ,  吕京京 ,  杨晓燕

IPC分类号： G01S19/37

摘要： 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。

公开(公告)号：CN111563374B

公开(公告)日：2022-08-19

申请号：CN202010205874.6

申请日：2020-03-23

申请人： 北京交通大学

发明人： 万怀宇 ,  林友芳 ,  武志昊 ,  韩升 ,  王晶 ,  张硕

IPC分类号： G06F40/284 ,  G06F16/31 ,  G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/00 ,  G06Q50/18

摘要： 本发明提供了一种基于司法裁判文书的人员社交关系抽取方法，用以解决司法裁判文书中人员社交关系数据处理的问题。所述基于司法裁判文书的人员社交关系抽取方法，对裁判文书进行数据清洗、中文分词以及去停用词，构建基于预训练语言模型的词向量学习模型，再分别结合相关实体关联关系和实体属性的抽取裁判文书特征并进行融合，构建关系抽取模型，抽取裁判文书中相关人员的社交关系。本发明充分挖掘裁判文书数据中的实体关联关系以及司法实体的背景信息，支持司法工作人员理清裁判文书中人员之间的社交关系，挖掘涉案人员潜在的社交关系，有助于法务工作者进行案件相关人员的社交关系发现，减少了人工调查的成本。

公开(公告)号：CN111460830B

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202010164540.9

申请日：2020-03-11

申请人： 北京交通大学

发明人： 林友芳 ,  万怀宇 ,  韩升 ,  武志昊 ,  王晶 ,  张硕

IPC分类号： G06F40/30 ,  G06F40/211 ,  G06F40/289 ,  G06F40/284 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

摘要： 本发明提供了一种司法文本中经济事件的抽取方法，用以解决现有技术中司法文本中事件抽取效率低下的问题。所述经济事件抽取方法首先对预选的司法文本数据集进行数据预处理，得到向量化表示的学习数据和文本全局特征，对第一深度学习模型进行训练，得到文本序列对应的实体类别序列；再根据学习数据和实体类别序列，将文本全局特征与文本序列特征进行融合，训练第二深度学习模型，利用第二深度学习模型进行经济事件抽取。本发明围绕深度学习模型，通过融合文本全局特征和文本序列特征，有效地对司法文本中的经济事件进行抽取，准确率高；同时具有较强的泛化以及自学习能力，可用于司法文本摘要、当事人经济事件追踪，减轻相关法务人员的工作压力。

公开(公告)号：CN114169130A

公开(公告)日：2022-03-11

申请号：CN202111300564.3

申请日：2021-11-04

申请人： 北京交通大学

发明人： 郭晟楠 ,  林彦 ,  万怀宇 ,  林友芳 ,  武志昊 ,  韩升 ,  王晶 ,  张硕

IPC分类号： G06F30/20

摘要： 本发明提供了一种高速公路流量的动态仿真方法和系统，所述方法基于设定的仿真区域，对历史通行大数据进行清洗，得到流量仿真数据集；基于流量仿真数据集，进行车辆成本偏好类型的划分，并根据所划分的类型赋予不同类型车辆以不同的费用和时长权重，将权重赋予每种类型车辆的平均通行费用和平均通行时长，构建综合通行成本模型；基于综合通行成本模型，计算在修改后的路网上不同类型车辆的综合通行成本，构建逻辑路网，从而实现动态流量仿真。本发明基于历史数据结合实际路网动态进行路网修改，再构建逻辑路网，完成路网全局路径推演；依据路径推演结果完成流量动态仿真，从宏观层面反映出整个路网环境的流量变化，为交通管理部门提供了决策依据。

公开(公告)号：CN112529305A

公开(公告)日：2021-03-19

申请号：CN202011485308.1

申请日：2020-12-16

申请人： 北京交通大学

发明人： 万怀宇 ,  温浩珉 ,  林友芳 ,  韩升 ,  武志昊 ,  张硕 ,  王晶

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q10/08 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的快递员揽件顺序预测方法，属于物流优化领域。所述揽件顺序预测方法包括：采集历史揽件数据，提取待揽收包裹的特征和快递员个人揽件特征作为原始数据集，并划分为训练集、验证集和测试集；基于深度学习算法构建快递员揽件顺序预测模型，使用所述训练集和验证集对所述快递员揽件顺序预测模型进行训练，并使用测试集对训练完成的模型进行测试；测试达标时，通过快递员揽件顺序预测模型，输入当前快递员信息，对该快递员的待揽收包裹的揽件顺序进行预测，输出所预测的当前待预测快递员在预定时间段内的揽件顺序。本发明优化了物流调度，提高了预测揽件到达时间的准确性，提高了揽收效率，降低了逾期率。

公开(公告)号：CN111489549A

公开(公告)日：2020-08-04

申请号：CN202010164607.9

申请日：2020-03-11

申请人： 北京交通大学

发明人： 万怀宇 ,  林友芳 ,  武志昊 ,  韩升 ,  王晶 ,  张硕

IPC分类号： G08G1/01 ,  G08G1/0968

摘要： 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。

公开(公告)号：CN111166294A

公开(公告)日：2020-05-19

申请号：CN202010077427.7

申请日：2020-01-29

申请人： 北京交通大学

发明人： 王晶 ,  林友芳 ,  韩升 ,  万怀宇 ,  武志昊 ,  董兴业 ,  张硕

IPC分类号： A61B5/00 ,  A61B5/0205 ,  A61B5/0402

摘要： 本发明提供了一种基于心跳间期的睡眠呼吸暂停自动检测方法和装置，用于解决现有技术中睡眠呼吸暂停检测不准确、精度不高的问题。所述睡眠呼吸暂停自动检测方法首先采集睡眠时的心跳间期信息，再通过残差神经网络对所述心跳间期信息自动提取特征，并进一步提取心率变异性特征，再将所述自动提取特征和心率变异性特征集合进行融合，从而判断是否出现呼吸暂停。本发明通过提取心电图ECG信号中的心跳间期特征，并将此特征在残差神经网络中进行深入分析，结合了心率变异性特征，且所述残差神经网络中的所有权重都可以在临床上进行微调，提高了提高了睡眠检测的灵性性、准确性和精确性；同时只需要单导心电信息，采集过程简单便捷，具有相当的普适性。