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公开(公告)号：CN119676399A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411611090.8
申请日：2024-11-12
Applicant: 北京市地铁运营有限公司技术创新研究院分公司 , 北京佳讯飞鸿电气股份有限公司
IPC: H04N7/15 , H04N7/01 , H04L65/1104 , H04L65/756 , H04L67/08
Abstract: 本申请提供了一种面向客流应急调度的视频会议多码流协商方法及系统，根据本申请的方法包括：通过服务器获取客流调度站视频会议中各成员终端的视频流传输能力并进行sdp协商，确定视频传输布局方式；根据视频传输布局方式以及利用协商后的视频参数通过服务器进行各成员终端之间视频流的传输。本申请使用标准SIP消息中的sdp进行共享桌面流的协商，能有效简化客流应急调度视频会议中的业务流程；使用视频会议多码流中的一种进行共享桌面流的传输，也复用了媒体相关端口，在高并发的通信系统中能有效的提高服务器性能；且在视频会议中，使用非对称的多码流协商，能减少服务端的视频转码，在不进行视频转码的情况下，能有效的增加系统支持的并发呼叫数。
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公开(公告)号：CN115116134B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210679466.3
申请日：2022-06-15
Applicant: 北京市地铁运营有限公司 , 北京市地铁运营有限公司技术创新研究院分公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种基于2维和3维CNN的人体行为检测方法及系统。其通过输入模块接收视频帧序列并提取其中关键帧，通过数据增强模块对帧图像进行对输入的帧图像进行样本量扩充，通过二维卷积模型和三维卷积模型分别提取关键帧所含空间特征和视频帧序列所含时空特征，对两者进行特征融合后将融合所获得的最终特征图D经过1×1卷积层生成所需的通道数，并通过损失函数完成最优化处理，得到检测模型。本申请通过格拉姆矩阵Gram构建的人体行为检测模型，能够考虑整个特征图中每个扁平化特征向量的点积以表示各特征向量之间关系，提取通道之间相关性，以强调上下文关系。由此，本申请通过特征融合手段解决了现有的网络模型检测精度较低的问题。
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公开(公告)号：CN116229199A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211612259.2
申请日：2022-12-15
Applicant: 北京市地铁运营有限公司技术创新研究院分公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 一种基于模型轻量化的目标检测方法，步骤包括：首先采集图片；再把图片送入目标检测方法模型进行检测；最后得到图片中的目标信息。目标检测方法模型的构建步骤包括：步骤1：处理训练集，将图片数据集格式转化为适合YOLOv5训练的xml格式，并将之划分为训练集和测试集两大部分；步骤2：搭建PyTorch深度学习框架，其中深度学习模型的配置利用YOLOv5算法，步骤包括：步骤3：修改YOLOv5网络；步骤4：训练网络；步骤5：利用训练好的模型进行探测detect操作，从而得到基于模型轻量化的目标检测方法模型。本方法通过多种措施修改YOLOv5网络，使模型轻量化，适于嵌入到芯片上。
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公开(公告)号：CN115588317A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211120902.X
申请日：2022-09-15
Applicant: 北京市地铁运营有限公司 , 北京市地铁运营有限公司技术创新研究院分公司
Abstract: 本发明公开了一种用于城市轨道交通行车调度多场景模拟演练与评估系统，涉及城市轨道交通培训领域。所述系统包括ATS系统前台、ATS系统后台、考核系统、后台考核系统。本发明通过场景试卷编制实现了多场景加载与多故障注入，确保了城市轨道交通行车调度员演练、考核场景灵活性、复杂性；通过集成了无线列调系统与调度电话系统的通讯融合系统，实现了对培训考核学员调度指令的识别，解决了现有培训系统中难以进行的多岗位联合演练的技术问题，同时避免了培训考核过程中对教员依赖度较大的问题；通过过程回放系统，实现人机交互界面的全过程统一录制，解决了现有培训考核过程无法复现的问题。
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公开(公告)号：CN115063838A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210679435.8
申请日：2022-06-15
Applicant: 北京市地铁运营有限公司 , 北京市地铁运营有限公司技术创新研究院分公司
Abstract: 本申请提供一种鱼眼失真图像的检测方法及系统。本申请基于PyTorch深度学习框架构建YOLOv5深度学习模型，在YOLOv5深度学习模型输出的训练参数[x,y,w,h,c]中增加有角度信息θ，获得六参数输出的旋转框[x,y,w,h,θ,c]，并将YOLOv5深度学习模型中Dataloader模块的维度扩展至六维以对旋转框进行六参数读取，获得适用于鱼眼图像的YOLOv5旋转框模型。本申请的模型经训练后能够通过旋转框算法，在模型内部运算过程中通过旋转框克服鱼眼失真图像中的畸变，兼顾检测精度和检测速度，获得更优检测效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114202101A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111330063.X
申请日：2021-11-11
Applicant: 北京市地铁运营有限公司技术创新研究院分公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/26 , G06F16/2458
Abstract: 本发明提供一种网络化列车运行图智能编制及评估优化系统，其包括运输方案智能编制子系统、运行图自动编制子系统、运行图智能评估子系统、运行图智能优化子系统、列车运行仿真子系统、运行图统一管理子系统、数据库。本发明系统依据客流统计预测客流的动态分布状态和运力运量的匹配情况，编制运输方案，以运输方案为基础输入，以自动化列车运行图编制为目标，对列车运行图编制的主要工作进行分解；通过客流与运行线精准匹配自适应调整阶段后，按照时间顺序进行列车交路的勾画，完成列车运行图的绘制。对于精准下发运力，提高服务水平，降本增效，以及疫情防控常态化下的行车组织具有重要意义。
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公开(公告)号：CN119028011A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411004131.7
申请日：2024-07-25
Applicant: 北京市地铁运营有限公司技术创新研究院分公司
Abstract: 本申请提供了一种人体异常动作识别方法、装置、计算机设备及介质，其中，方法包括通过视频监控设备实时采集视频流，以及通过Kinect设备实时采集Kinect骨骼数据，其中，Kinect骨骼数据包括人体骨骼序列及各骨骼点的三维坐标特征；基于视频流，通过目标检测模型实现各人体区域框及人体标识，并通过人体重识别网络转换为人体重识别特征；基于时间同步和空间同步原理，通过特征融合模型将特征进行融合，获取带有人体标识的融合特征图像序列；将融合特征图像序列输入至异常动作识别模型，预测确定人体行为特征是否为异常行为，匹配确定异常行为类型；若识别到异常行为则触发警报系统。本申请提高了人体行为分析的准确性和实用性。
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公开(公告)号：CN115848458B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202211428991.4
申请日：2022-11-15
Applicant: 北京市地铁运营有限公司 , 北京市地铁运营有限公司技术创新研究院分公司
IPC: B61L27/10 , G06F30/20 , B61L27/16 , G06F111/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供了一种基于广义四阶段最优策略的延误场景节能时刻表优化方法，该方法开展实际线路条件下的动态时刻表调整优化问题研究。以列车晚点时间和能耗值综合最优为目标，构建考虑节能的运行调整优化模型，在满足时刻表安全约束条件下，基于广义四阶段操纵策略的迭代循环优化算法，为列车所有的计算区段找到最优的目标速度组合，求解出列车的运行时间以及相应的列车节能操纵策略，即既保留一定的计算精细度，又有效提高算法的计算效率，进而在弥补延误的同时，降低列车能耗。
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公开(公告)号：CN115063838B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210679435.8
申请日：2022-06-15
Applicant: 北京市地铁运营有限公司 , 北京市地铁运营有限公司技术创新研究院分公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种鱼眼失真图像的检测方法及系统。本申请基于PyTorch深度学习框架构建YOLOv5深度学习模型，在YOLOv5深度学习模型输出的训练参数[x,y,w,h,c]中增加有角度信息θ，获得六参数输出的旋转框[x,y,w,h,θ,c]，并将YOLOv5深度学习模型中Dataloader模块的维度扩展至六维以对旋转框进行六参数读取，获得适用于鱼眼图像的YOLOv5旋转框模型。本申请的模型经训练后能够通过旋转框算法，在模型内部运算过程中通过旋转框克服鱼眼失真图像中的畸变，兼顾检测精度和检测速度，获得更优检测效果。
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公开(公告)号：CN115723815B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202211427931.0
申请日：2022-11-15
Applicant: 北京市地铁运营有限公司 , 北京市地铁运营有限公司技术创新研究院分公司
IPC: B61L27/10 , B61L27/16 , G06F30/27 , G06F111/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供了一种基于可变操纵策略的延误场景下节能时刻表调整优化方法，该方法开展实际线路条件下的动态时刻表调整优化问题研究。以列车晚点时间和能耗值综合最优为目标，构建考虑节能的运行调整优化模型，在满足时刻表安全约束条件下，基于可变操纵策略的动态多目标优化算法，为列车所有的计算区段找到最优的目标速度组合，求解出列车的运行时间以及相应的列车节能操纵策略，即既保留一定的计算精细度，又有效提高算法的计算效率，进而在弥补延误的同时，降低列车能耗。
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