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公开(公告)号：CN119691242A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411806712.2
申请日：2024-12-10
Applicant: 交控科技股份有限公司
IPC: G06F16/9032 , G06F16/903 , G06F16/9038 , G06F16/29
Abstract: 本申请提供一种轨道交通的站点信息问答方法、装置、设备、存储介质，该方法包括：获取乘客提出的问题；通过RAG模型确定问题的语义信息向量，并在向量数据库中检索语义信息向量所对应的内容块；其中，所述向量数据库中存储的内容块是基于描述站内位置信息的设备元信息文档和描述站点综合服务信息的站点信息文档得到的；每个站点对应一个设备元信息文档和一个站点信息文档；整合所对应的内容块，生成答案；向乘客展示答案。本申请提供的方法通过RAG模型可以实时的答案检索与生成，确保提供的答案既准确又具有时效性，另外，本申请提供的方法实现时无需下载安装，提升了问答的便捷性，可以满足乘客多样化的查询需求。
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公开(公告)号：CN117518140A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311476991.6
申请日：2023-11-07
Applicant: 交控科技股份有限公司
Abstract: 本公开的实施例提供了一种联合标定方法、装置、设备以及存储介质，应用于轨道交通技术领域。该方法包括：获取同一时刻下列车的各激光雷达采集的点云数据和列车的各相机采集的图像数据；分别对各激光雷达采集的点云数据中的直线进行特征提取，得到各激光雷达对应的直线特征；分别对各相机采集的图像数据中的直线进行特征提取，得到各相机对应的直线特征；根据各激光雷达对应的直线特征，各相机对应的直线特征，对各激光雷达和各相机进行联合标定。以此方式，可以基于比点特征更稳定的直线特征来实现多传感器联合标定，提高标定效果。
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公开(公告)号：CN115982940A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211469499.1
申请日：2022-11-22
Applicant: 交控科技股份有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q50/30 , G06F111/12
Abstract: 本发明提供一种轨道交通应急响应建模方法及装置，该方法包括：基于对待响应事件进行应急响应的各流程阶段以及每一流程阶段中的任务，构建待响应事件的应急响应初始模型；基于每一流程阶段的属性信息、每一任务的属性信息以及用户的输入，采用案例管理模型和符号CMMN建模符号对应急响应初始模型进行标注，获得待响应事件的应急响应模型。本发明提供的轨道交通应急响应建模方法及装置，能基于CMMN更准确、更高效以及更有针对性地进行轨道交通应急响应建模，形成一个轨道交通领域应急响应建模的最小原型，构建得到的应急响应模型的可扩展性、灵活性和适应性更好，能更好地适用于具体应急场景，能提高应急响应流程的规范性。
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公开(公告)号：CN113626508A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110790470.2
申请日：2021-07-13
Applicant: 交控科技股份有限公司
IPC: G06F16/25 , G06F16/2455
Abstract: 本申请实施例中提供了列车特征库管理方法、装置、电子设备及可读存储介质，旨在通过该列车特征库管理方法提高模型训练效率。其中，列车特征库管理方法包括：获得列车的多种原始行车数据，并根据每种原始行车数据对应的转换算法，将每种原始行车数据转换为对应的离线特征，以及将离线特征存入离线特征库，其中，每种原始行车数据对应的离线特征与相应原始行车数据对应的属性信息相关联；获得查询请求，查询请求携带目标属性信息；根据查询请求携带的目标属性信息，从离线特征库中获取与目标属性信息相关联的离线特征；根据获取的离线特征，对预设模型进行训练。
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公开(公告)号：CN113392227A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110703959.1
申请日：2021-06-24
Applicant: 交控科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种面向轨道交通领域的元数据知识图谱引擎系统，包括：数据接入单元，用于对轨道交通领域中原始数据进行预处理，并对预处理后的原始数据进行存储；知识图谱引擎单元，与数据接入单元连接，用于接入原始数据对应的目标元数据，并对目标元数据维护、稽核以及下线；数据治理知识图谱单元，与知识图谱引擎单元连接，用于对目标元数据中的技术元数据、业务元数据和管理元数据之间的目标关联关系进行解耦，构建目标知识图谱，并基于目标知识图谱对解耦后的目标数据进行存储。本发明提供的面向轨道交通领域的元数据知识图谱引擎系统，能够快速定位元数据，清晰明了的展示出不同层级的元数据信息，以满足不同角色的需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117636008A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311466268.X
申请日：2023-11-06
Applicant: 交控科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/22 , G06V10/46 , G06V10/62 , G06V20/58
Abstract: 本发明提供一种轨道交通线路的极视点识别方法及系统，涉及轨道交通技术领域，该方法包括：根据目标列车的运行线路中各路段的属性表，构建运行线路对应的有向无环图；根据有向无环图中各路段之间的拓扑关系，以及目标列车的运行方向，在运行线路中确定至少一条轨迹线路；根据每一轨迹线路中各路段的各位姿点的位姿信息以及每一轨迹线路中障碍物的位姿信息，对每一轨迹线路进行极视点识别，得到每一轨迹线路的极视点识别结果。本发明实现便捷高效地获取各link的拓扑关系及获取轨迹线的位姿点集合，避免重复访问电子地图中查找各link间的前驱后继关系，以及各link上的位姿信息，由此提高极视点识别效率。
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公开(公告)号：CN112612890B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202011580553.0
申请日：2020-12-28
Applicant: 交控科技股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/279 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q10/20
Abstract: 本发明提供一种轨道车辆的故障识别方法及装置，方法包括：将第一训练样本输入至预设故障分类器模型，以获取预设故障分类器模型的参数；根据预设故障分类器模型和参数，确定用于故障识别的故障分类器；将待识别故障现象描述语句和历史故障跟踪表数据输入至故障分类器，以对目标轨道车辆进行故障识别。所述装置用于执行上述方法。本发明提供的轨道车辆的故障识别方法及装置，基于故障现象描述语句的文本特征、词向量和低维向量序列训练得到用于故障识别的故障分类器，充分考虑了故障现象描述语句的词向量和句子向量，通过将故障分类器的输出结果与目标轨道车辆的历史故障跟踪表数据进行匹配，从而能够准确、高效的实现对目标轨道车辆的故障识别。
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公开(公告)号：CN112348170B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202011248062.6
申请日：2020-11-10
Applicant: 交控科技股份有限公司
IPC: G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供一种道岔转辙机故障诊断方法及系统，包括：获取道岔转辙机的电流曲线；基于预设长度对所述电流曲线进行采样，获取电流曲线数据；将所述电流曲线数据输入至故障分析网络模型，以根据所述故障分析网络模型的输出结果，获取所述电流曲线对应的故障诊断结果；其中，所述故障分析网络模型为具有残差结构的深度卷积神经网络。本发明实施例提供的道岔转辙机故障诊断方法及系统，通过构建残差结构的深度卷积神经网络，获取的概率最高的故障类别对应的故障原因，能够更好的抽取电流曲线的不同相位之间的交互信息，并且得益于残差结构与层级归一化，网络结构可以做到尽量的深，从而更好的学习正常与故障样本之间的区别信息，提高预测精度。
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公开(公告)号：CN117665730A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311467311.4
申请日：2023-11-06
Applicant: 交控科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种多传感器联合标定方法及系统，该方法包括：获取目标雷达点云和目标二维图像；根据第一中心点与第二中心点之间的距离，获取目标雷达点云和目标二维图像之间的前向距离参数；根据第一中心点的连线和第二中心点的连线之间的夹角，以及第一中心点和第二中心点之间的位置关系，确定三维姿态角调整角度；根据前向距离参数和三维姿态角调整角度，获取雷达传感器与相机传感器的外参矩阵。本发明可自动完成多传感器的联合标定过程，相比现有依赖人工方式进行标定，提高了标定效率和准确性。
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公开(公告)号：CN117544801A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311474063.6
申请日：2023-11-07
Applicant: 交控科技股份有限公司
IPC: H04N21/234 , H04N21/2343 , H04N21/4402 , H04N21/44
Abstract: 本公开的实施例提供了一种基于混合数据流的推理方法及装置；应用于计算机视觉技术领域。所述方法包括在端侧，将采集的视频数据生成混合码流，根据不同任务场景对混合码流的占比进行设置形成混合数据流，将混合数据流传输至边缘侧，在边缘侧，对混合数据流进行解码及数据转换，对数据转换后的数据进行推理，并将推理结果传输至云侧，其中，混合码流包括原始视频流、前景流、语义流、特征视频流。以此方式，可以减少数据传输量和传输延时，降低网络带宽需求和成本，面向多个任务场景，提高信息压缩率，提高推理响应速度和视频处理吞吐量，平衡端侧和边缘侧的算力。
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