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公开(公告)号：CN117765507A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311681726.1
申请日：2023-12-08
申请人： 重庆交通大学
摘要： 本发明涉及图像识别目标检测技术领域，具体涉及一种基于深度学习的雾天交通标志检测方法，包括：S1、构建交通标志检测模型；所述交通标志检测模型基于YOLOv5改进得到；所述改进包括：在颈部NECK通过级联操作以增加浅层特征和采样深度，并在头部HEAD增加对应的小目标检测头，将原始特征金字塔网络FPN输出的三个特征图P2，P3，P4调整为P1,P2,P3,P4；并在颈部NECK与头部HEAD之间增加针对小目标的多维动态检测头SSTHead，所述多维动态检测头SSTHead用于在不同维度进行自适应学习不同注意图，过滤每个维度特征之间的不一致性；S2、获取训练数据集；S3、对交通标志检测模型进行训练。本发明可以在雾天汽车驾驶场景中精准的识别交通标志，提高雾天下自动驾驶的交通标志检测性能。
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公开(公告)号：CN117671382A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311710459.6
申请日：2023-12-13
申请人： 重庆交通大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06T7/00
摘要： 本发明公开了一种基于胶囊网络改进的轻量级肺部图像分类方法，其借助轻量级肺部图像分类网络模型对肺部图像进行分类处理得到分类识别结果；该轻量级肺部图像分类网络模型包括大核深度可分离卷积模块、感兴趣区域提取模块、分组卷积特征提取模块和胶囊网络模块，借助大核深度可分离卷积模块减少大量的参数量和计算量的同时，提取更多的初步特征信息；借助感兴趣区域提取模块进一步降低模型的计算复杂度和参数量，并准确提取到肺部图像中的感兴趣区域；通过分组卷积特征提取模块进行感兴趣区域的局部区域特征提取，提高模型的表达能力和泛化性能；最后借助胶囊网络模块识别得到分类结果。本发明方法具有参数量和计算量低、分类准确度高的优点。
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公开(公告)号：CN117335459A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311289721.4
申请日：2023-10-08
申请人： 重庆交通大学
IPC分类号： H02J3/30 , B60M1/28 , F03D9/12 , B60L7/10 , H02J15/00 , H02J3/38 , H02J13/00 , H02G7/16 , G01R19/00 , G01R22/06
摘要： 本发明提供了一种高海拔地铁储能与融冰功能一体化的装置，其特征在于：所述装置包括中央控制模块、电流监测单元和2个供储能模块，单个供储能模块包括储能单元、双向变流器和变压器；所述储能单元包括风力发电装置和2个飞轮储能装置；还提供一种针对上述装置的控制方法，其特征在于：单个供储能模块内的2个飞轮储能装置动态分配分别用于列车制动再生能量和风力发电能量的储存；通过对两个供储能模块的控制，使两个供储能模块之间形成电压差，从而在直流牵引网的覆冰段形成融冰电流达到融冰目的。采用本发明所述的装置和方法能高效利用制动再生能量和风力发电能量实现对直流牵引网融冰，节约了成本，还解决了多种能量储存之间的协调管理问题。
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公开(公告)号：CN117284351A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311230739.7
申请日：2023-09-22
申请人： 重庆交通大学
摘要： 本发明提供了一种列车在高海拔环境下节能运行的控制方法，其特征在于：包括地面列控中心，所述地面列控中心设置有离线模型训练模块；所述列车上设置有驾驶曲线模块、风力‑速度误差补偿模块、温度‑速度误差补偿模块、温度监测模块、ATO模块和车载通信模块；列车运行线路上分布有多个风力值传感器；所述控制方法包括离线模型训练阶段：生成标准曲线，训练两个误差补偿深度学习模型；在线控制阶段利用两个误差补偿深度学习模型分别获取风力和温度的误差补偿值，然后将其对标准曲线进行修正得到可用自动驾驶速度曲线，用于列车自动驾驶运行控制。采用本控制方法曲线获取效率高，占用列车在线时间少，提高了列车的运行效率，优化了列车的节能效果。
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公开(公告)号：CN116573019A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310590078.2
申请日：2023-05-24
申请人： 重庆交通大学
IPC分类号： B61L27/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/096
摘要： 本发明提供了一种无人驾驶列车的多场景停车控制方法，其特征在于：涉及的硬件包括列车控制调度中心、中心云计算模块和多个边缘云计算模块；所述控制方法包括：边缘云计算模块采集训练数据，中心云计算模块采用知识蒸馏的方法训练并轻量化正常停车深度学习模型，边缘云计算模块与中心云计算模块相结合采用模型聚合的方法训练临时停车深度学习模型，各个边缘云计算模块利用正常停车深度学习模型和临时停车深度学习模型分别控制对应子线路上运行列车的正常停车和临时停车。采用本发明所述的控制方法，能实现对无人驾驶列车的多场景停车控制，还能提高停车精度、减小通信压力。
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公开(公告)号：CN116573016A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310590081.4
申请日：2023-05-24
申请人： 重庆交通大学
IPC分类号： B61L23/00 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , B61L25/02
摘要： 本发明提供了一种新开通线路列车的精确停车控制方法，其特征在于：包括数据收集模块、模型训练模块、生成器微调模块和列车停车控制模块；新开通线路上A类列车的精确停车控制方法包括：针对4种载客类型训练得到4个停车控制序列生成器，列车根据当前的客流量类型选择对应的停车控制序列生成器控制列车停车。对于单个载客类型，从k条成熟线路上采集停车数据放入GAN模型的k个判别器中作为真实样本，k个判别器组成一个集成判别器与生成器对抗训练，将训练得到的生成器用新开通线路少量的停车数据进行模型参数微调得到停车控制序列生成器。采用本发明所述的方法，能有效提高新开通线路列车的停车精度。
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公开(公告)号：CN116430306A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310179796.0
申请日：2023-02-28
申请人： 重庆交通大学
IPC分类号： G01S5/00
摘要： 本发明提供了一种弯道上列车的定位追踪方法，其特征在于：所述弯道被一个用于列车追踪的基站信号覆盖，所述列车的车头和车尾分别设置有车头终端和车尾终端，所述车头终端和车尾终端二者均配置有多天线阵列；所述基站实时向车头终端和车尾终端同时发送下行链路信号；分别解算出车头和车尾的TOA、AOA和多普勒频移三个测量值；采用UKF算法或PF算法与协作定位思想结合，同时获取n时刻车头的定位坐标和车尾的定位坐标。采用本发明所述的定位追踪方法解决了弯道上列车通过单基站定位追踪的可行性问题，降低了建设成本，还进一步提高了定位精度。
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公开(公告)号：CN113361464B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110736827.9
申请日：2021-06-30
申请人： 重庆交通大学
摘要： 本发明具体涉及一种基于多粒度特征分割的车辆重识别方法，包括：将车辆图像数据集划分为训练集和测试集；构建用于车辆重识别的重识别网络模型；通过训练集中的车辆图像训练重识别网络模型；首先对车辆图像进行多方向和多粒度的分割，使得能够生成对应的全局特征向量和局部特征向量，并融合全局特征向量和局部特征向量生成对应车辆图像的外观特征向量；然后分别计算待识别车辆图像的外观特征向量与测试集中各个车辆图像外观特征向量的相似度；最后按照相似度从大到小的排序方式对测试集中的车辆图像进行排序生成对应的车辆重识别结果。本发明中的车辆重识别方法能够有效提取车辆图像全局特征和局部特征，从而提升车辆重识别的识别精度。
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公开(公告)号：CN109379823A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811481281.1
申请日：2018-12-05
申请人： 重庆交通大学
摘要： 本发明公开了一种道路指引系统，包括供电装置及分别与所述供电装置电连接的处理器、灯带、入口车辆监测装置，灯带沿目标道路长度方向安装在目标道路的道路两侧边缘上，入口车辆监测装置安装在目标道路的入口之前的入口监测区域处，处理器分别与灯带及入口车辆监测装置电连接。本发明还公开了使用所述道路指引系统的方法。本发明公开的技术方案，采用道路两侧设置的灯带代替了传统的路灯，节省了安装及维护成本，且更利于驾驶者看清乡村或山区的道路边界，避免发生安全事故。此外，入口车辆监测装置能够使灯带在目标道路有车行驶时才打开，降低了耗能，延长了硬件设备的使用寿命。
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公开(公告)号：CN109358834A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811480449.7
申请日：2018-12-05
申请人： 重庆交通大学
IPC分类号： G06F3/16
摘要： 本发明公开了一种智能耳机控制方法，包括如下步骤：S1、从0开始计时，执行S2；S2、若T1时间内未接收到使用信号，则执行S3，否则在接收到使用信号时返回执行S1；S3、比较当前音量与预设音量的大小，若当前音量大于预设音量，将当前音量降低至预设音量，若当前音量小于或等于预设音量，则保持当前音量，执行S4；S4、若从计时开始T2时间内未接收到使用信号，则将音量降至最低或暂停播放，否则，将音量恢复至S3之前的音量并返回执行S1。本发明还公开了一种使用上述智能耳机控制方法的智能耳机，采用上述智能耳机可以自动检测用户是否入睡，在用户入睡后逐渐降低音量，并将音量降至最低或停止播放，避免了使用者入睡后耳机继续播放损伤使用者听力。
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