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公开(公告)号：CN116310933A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211463889.8
申请日：2022-11-22
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/25 , G06T7/292 , G06V40/16 , G06V10/88 , G06N3/08 , G06N3/0464
摘要： 本发明提供一种轨道交通侵界场景人员跨镜跟踪预警方法及系统，属于轨道交通安全运行技术领域，首先基于轨道交通周界图像获取关注区域入侵人员的目标图像，然后利用轨道交通侵界场景人员跨镜跟踪识别算法对非法入侵人员进行跨监控区域的跟踪识别，最后判断非法入侵人员的危害程度及行走方向预警。本发明与其他方法相比，提出轨道交通侵界场景人员跨镜跟踪识别算法，针对轨道交通侵界需求区分入侵人员类别，仅对非法入侵人员进行追踪，判断入侵人员的危害性并预测其行走方向提前预警。减少了系统的计算资源消耗，还提高跨镜追踪的准确率，更适用于轨道交通侵界检测的应用需求。
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公开(公告)号：CN109859120B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201910015947.2
申请日：2019-01-08
申请人： 北京交通大学
摘要： 本发明提供了一种基于多尺度残差网络的图像去雾方法。该方法包括：获取不同场景下的无雾图像，组成无雾图像数据集；提取无雾图像的深度信息，根据无雾图像的深度信息对无雾图像施加不同浓度的雾干扰，得到有雾图像，将根据无雾图像得到的所有有雾图像构成训练数据集；构建多尺度残差网络，在多尺度残差网络中输入训练数据集，对多尺度残差网络进行训练，得到训练完成的图像去雾模型；将待处理的有雾图像输入到训练完成的图像去雾模型，该图像去雾模型输出待处理的有雾图像对应的无雾图像。本发明的方法能够更好地处理不同浓度和不同尺度下的雾图，解决训练数据较少的问题，以较少的训练数据取得更好的效果，适用于不同浓度和不同尺度下的雾图。
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公开(公告)号：CN104504480B
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201510002267.9
申请日：2015-01-04
申请人： 北京交通大学
摘要： 本发明揭示一种不同聚合态下的换乘车站客流诱导策略优化方法，包括以下步骤：步骤一、服务网络状态分析，步骤二、构建诱导策略模型，步骤三、差异化诱导策略模型算法设计。本发明融合交通规划、管理学、控制论等多学科的科学问题，通过对换乘站服务网络状态的分析，确定其聚合态的差异化阶段，利用互动反馈模型构建常态下诱导策略的双层规划模型，并进行了算法设计，为出行旅客提供更好的服务。
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公开(公告)号：CN105141911A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510505302.9
申请日：2015-08-17
申请人： 北京交通大学
摘要： 本发明属于视频监控、通讯技术领域，尤其涉及一种铁路视频监控系统互联装置及方法。本发明装置包括自注册模块、目录资源上报模块、信令接收与处理模块和媒体转发模块；本发明方法将本发明装置作为铁路既有视频系统的一部分存在于接入节点中，视频系统通过代理装置与区域节点联通，代理装置直接负责管理其管理辖区域内的摄像头、摄像头资料以及数据转发与分发工作，相当于代管摄像头资料，并代理摄像头与其他视频终端进行联系，从而实现在B/S(浏览端/服务端)、C/S(客户机/服务器)模式下对既有视频系统的配置、巡查和视频浏览等功能，满足大型的可互联互通的视频监控和视频指挥调度的需求。
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公开(公告)号：CN104504480A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201510002267.9
申请日：2015-01-04
申请人： 北京交通大学
摘要： 本发明揭示一种不同聚合态下的换乘车站客流诱导策略优化方法，包括以下步骤：步骤一、服务网络状态分析，步骤二、构建诱导策略模型，步骤三、差异化诱导策略模型算法设计。本发明融合交通规划、管理学、控制论等多学科的科学问题，通过对换乘站服务网络状态的分析，确定其聚合态的差异化阶段，利用互动反馈模型构建常态下诱导策略的双层规划模型，并进行了算法设计，为出行旅客提供更好的服务。
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公开(公告)号：CN102769739A
公开(公告)日：2012-11-07
申请号：CN201210212954.X
申请日：2012-06-21
申请人： 北京交通大学
摘要： 本发明公开了属于视频监控与通讯技术领域的视频监控系统互联互通装置及方法。视频监控系统互联互通装置中设立认证授权模块、接入网关模块、目录服务模块、数据分发模块和信令控制模块；通过信令、数据的格式转换和转发，实现既有异构视频系统互联与视频共享；方法采用多级层次结构的系统构架，通过分级管理、层层上报、全网认证和鉴权，最终实现视频监控系统内所有用户和资源的统一协调管理。本发明的有益效果为：降低了在既有视频系统基础上构建统一视频接入平台的成本，节省了人力、物力，同时便于系统的维护。
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公开(公告)号：CN118506257A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410414427.X
申请日：2024-04-08
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： G06V20/52 , G06V10/82 , G06T3/4053
摘要： 本发明提供一种铁路超分辨率重建的铁路周界入侵检测方法及系统，属于轨道交通安全状态辨识技术领域，基于轨道交通周界视频，采用动态检测算法对铁路特定区域入侵目标进行粗检测，并利用区域增长方法扩大检测区域，记录检测区域坐标；基于检测区域坐标，采用自建RailVSR超分辨率重建模块对该区域进行分辨率放大，得到放大局部区域图，记录放大后坐标；基于放大局部区域图以及原图，采用目标检测器进行远距离小目标检测；对超分辨率放大后局部区域的检测结果利用坐标映射回原图，并输出检测图像，根据检测结果判断是否入侵。本发明有效地解决了铁路周界场景因为拍摄距离过远导致特征信息不足而导致的检测漏报错报问题。
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公开(公告)号：CN111754477B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202010565024.7
申请日：2020-06-19
申请人： 北京交通大学
摘要： 本发明提供了一种基于动态候选区多尺度图像的铁路周界异物入侵检测方法。该方法包括：获取铁路周界的监控视频，提取监控视频的第1帧到第N帧图像；采用高斯金字塔算法分别构造第1帧到第N帧图像的多尺度图像；将第N帧图像的多尺度图像与第N‑1帧图像的多尺度图像做差分运算提取第N帧图像的动态目标候选区；将第N帧图像的多尺度图像与背景模型图像做差分运算得到第N帧图像的入侵目标前景信息；将第N帧图像的目标动态候选区和入侵目标前景信息进行信息融合，并进行目标识别分析，输出第N帧图像中的入侵目标特征信息。本发明既能快速、准确地检测出铁路场景内的异物入侵目标，漏报率和误报率均较低，而且计算效率高，占用计算资源少。
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公开(公告)号：CN111160125B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN201911267535.4
申请日：2019-12-11
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/28 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82
摘要： 本发明提供了一种基于铁路监控的铁路异物入侵检测方法。该方法包括：利用已知的铁路场景下的监控视频的包含异物入侵的原始图像训练YOLOv3，得到训练完成的模型权重，获取待监测的铁路场景下的监控视频，从监控视频中提取一系列的待监测的原始图像，通过现有的高斯混合模型对待监测的原始图像进行处理，输出的二值图像依次使用形态学处理、阈值自适应和非极大值抑制算法处理，获取包含异物入侵的图像区域；将包含异物入侵的图像区域输入YOLOv3中，该YOLOv3根据训练完成的模型权重输出相应的原始图像中的异物类型和异物定位位置信息。本发明降低了高斯混合算法带来的误报率，提高了YOLOv3算法在远距离目标或和小目标上的检测效果，可以有效地监测出铁路异物入侵。
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公开(公告)号：CN114889678A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210169756.3
申请日：2022-02-23
申请人： 北京交通大学
摘要： 本发明提供了一种基于动态贝叶斯的铁路站车线安全协同预警方法。该方法包括：获取历史事故数据并分析“危险源‑隐患‑事故”之间的因果关系，构建各子系统下的风险评价指标体系；构建贝叶斯网络模型，计算各子系统中各类故障及事故的发生概率；构建N‑K模型，计算各子系统间的各指标因素的风险耦合值；计算系统中各指标因素间的风险耦合系数；基于风险耦合系数选择更新贝叶斯网络中的节点概率，重新计算后续节点的发生概率；基于贝叶斯网络的输出结果计算各子系统的风险系数；评价站车线各子系统的安全状态。本发明能够实现在考虑风险耦合的情况下对车站、列车、线路各子系统进行风险评价及预警，从而有效地提升整个铁路运营系统的应急服务能力。
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