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公开(公告)号：CN115123342B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202210851597.5
申请日：2022-07-19
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明涉及推送调车技术领域，公开了一种铁路专用线推送调车安全预警方法、装置及系统，其方法是先将由面阵激光雷达实时采集的点云数据转换为二维图像，然后将所述二维图像导入基于目标检测算法的且已完成预训练的车头前方物体识别模型，输出得到车头前方物体识别结果，再根据车头前方物体识别结果且结合由定位器实时获取的定位信息和推送调车作业计划内容，判断在被推送车组的行驶方向前方是否存在障碍物，若存在则进行预警或报警并控制停车，如此不但可以完成司机视野盲区内路况信息的获取，还可以通过智能化手段增强推送车组对前方障碍物的识别能力，避免由于调车员观察疏漏或与司机之间沟通不畅所导致的安全隐患，提高推送调车作业效率。
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公开(公告)号：CN115123342A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210851597.5
申请日：2022-07-19
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明涉及推送调车技术领域，公开了一种铁路专用线推送调车安全预警方法、装置及系统，其方法是先将由面阵激光雷达实时采集的点云数据转换为二维图像，然后将所述二维图像导入基于目标检测算法的且已完成预训练的车头前方物体识别模型，输出得到车头前方物体识别结果，再根据车头前方物体识别结果且结合由定位器实时获取的定位信息和推送调车作业计划内容，判断在被推送车组的行驶方向前方是否存在障碍物，若存在则进行预警或报警并控制停车，如此不但可以完成司机视野盲区内路况信息的获取，还可以通过智能化手段增强推送车组对前方障碍物的识别能力，避免由于调车员观察疏漏或与司机之间沟通不畅所导致的安全隐患，提高推送调车作业效率。
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公开(公告)号：CN116739077B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311029693.2
申请日：2023-08-16
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本申请涉及一种基于课程学习的多智能体深度强化学习方法和装置。所述方法包括：基于作用半径，确定初始多智能体深度强化学习模型的环境；在初始多智能体深度强化学习模型的环境中，完成一次多智能体深度强化学习模型的训练；重复上述过程，直到多智能体深度强化学习模型完成一个时间节点的训练；重复多智能体深度强化学习模型时间节点的训练过程，得到待评估模型；计算待评估模型与环境交互所得的奖励值，根据奖励值的计算结果，更新作用半径，重复此步骤，直到得到完备多智能体深度强化学习模型。采用本方法能够解决因为占用计算机资源多而导致计算机处理课程任务的效率低的问题。
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公开(公告)号：CN116739077A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202311029693.2
申请日：2023-08-16
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本申请涉及一种基于课程学习的多智能体深度强化学习方法和装置。所述方法包括：基于作用半径，确定初始多智能体深度强化学习模型的环境；在初始多智能体深度强化学习模型的环境中，完成一次多智能体深度强化学习模型的训练；重复上述过程，直到多智能体深度强化学习模型完成一个时间节点的训练；重复多智能体深度强化学习模型时间节点的训练过程，得到待评估模型；计算待评估模型与环境交互所得的奖励值，根据奖励值的计算结果，更新作用半径，重复此步骤，直到得到完备多智能体深度强化学习模型。采用本方法能够解决因为占用计算机资源多而导致计算机处理课程任务的效率低的问题。
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