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公开(公告)号：CN112215879A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011021999.X
申请日：2020-09-25
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种光场极平面图像的深度提取方法，用以解决现有技术中光场极平面图像深度提取不精确的问题。所述深度提取方法，在获取光场图像水平、垂直两个方向的极平面图像的基础上，构建图像的直方图，并对直方图进行以桶内像素数量为基准的均衡化及高斯模糊，并构建每一个中心视角像素点下的平行四边形算子设置距离权重和颜色权重，再对直方图和距离权重、颜色权重进行融合，计算左右直方图的距离，选择最大的左右直方图距离对应的深度，作为估计深度。本发明仅通过一张基础的光场图像，恢复出较为平滑、精确的深度图像，获取深度的算法具有较好的鲁棒性，对于弱纹理、噪声、遮挡都有着一定的适应性，提高了建图精度。
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公开(公告)号：CN111489013A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010164538.1
申请日：2020-03-11
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于时空多图卷积的交通站点流量预测方法，用以解决现有技术中交通站点流量预测的特征捕获能力及预测精度不高的问题。所述交通站点流量预测方法，首先构建邻居图和流通流量图，并分别构建卷积组件及捕获站点流量的时空特征输出映射为与待预测结果形状相同的流量值，对两个组件融合，得到基于上下文门控的时空多图卷积网络模型；再根据站点出入流量数据构建训练及测试数据，得到成熟时空多图卷积网络模型，完成站点流量预测。本发明将多图卷积应用于交通站点流量数据的深度挖掘，从空间维度与时间维度出发，充分捕获交通站点流量的时空特征，全面考虑用于预测交通站点出入流量的各种因素，提高交通站点流量预测精度。
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公开(公告)号：CN109242579A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811389125.2
申请日：2018-11-21
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于卷积神经网络的机票价格预测方法，包括：分析机票价格维度特点，设计二维的机票价格时间片结构；根据二维的机票价格时间片结构得到时间-价格序列数据；根据时间-价格序列数据，构造基于卷积神经网络的两阶段式机票价格预测模型；构造机票价格的时间片，并采用粗略预测方法对未知值进行预测并填补到时间片中；对时间片，采用预测模型DC_Airfare网络进行精确预测，得到最终训练模型；利用最终训练模型进行预测，得到所要预测的机票价格结果。本发明采用的时间片构建及预测模型设计，能较好的实现机票价格预测，为购票者和航空公司价格调整人员提供准确有效的决策支持。
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公开(公告)号：CN108900978A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810884019.5
申请日：2018-08-06
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于移动终端信令数据的城市主干道路连接方法。该装置包括：根据原始路网数据的基础路段方向和端点的经纬度数据、以分岔路口为端点对基础路段进行初步连接，计算初步连接后的路段的关联基站。根据用户的移动终端信令数据中的基站连接信息，统计初步连接后的每条路段上的用户切换记录。根据当前路段的用户切换记录，计算从当前路段的前驱路段切换到该当前路段和从当前路段切换到该当前路段的后继路段的用户数，将与当前路段之间切换的用户数最多的前驱路段和后继路段连接成新的路段。本发明能够自动地将原始的城市路网数据中的基础路段连接成足够长、可以进行用户与道路匹配的若干整条道路，有效地减少路网处理中的人工干预。
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公开(公告)号：CN108717427A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201810422848.1
申请日：2018-05-05
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种基于用户查询日志的客运交通需求指数建模与计算方法。该方法包括：从数据库中提取、解析用户查询日志数据和真实订票数据；从数据库中提取基于用户查询数据的渠道查询模式分类结果；为不同类别渠道分配权重拟合真实订票数据，利用模式搜索算法，得到每个类别渠道的权重的最优解；根据不同类别渠道对不同线路的查询量数据及类别权重计算每一条出行线路的交通需求指数。本发明实施例提出的交通需求指数计算方法能较直观的反映旅客出行需求，为交通领域管理者和市场从业者提供数据支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115048958B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210648183.2
申请日：2022-06-08
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/2413 , G06F18/2134 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供了一种情绪识别模型的构建方法、情绪识别方法及系统，属于情绪识别领域。所述模型构建方法先采集预定时间段内包含不同情绪的62导联脑电信号，去噪后滤除无效波段，再根据产生情绪的时间起止点，进行数据切分，保留起止点之间的有效脑电信号片段作为样本；基于时间近邻法提取第一正样本子集；在每个样本内提取五个波段的功率谱密度、计算微分熵特征，并构建节点特征表示，并基于节点特征表示提取第二正样本子集；再建立脑网络图，在每个样本内分别计算导联间两两之间的锁相值，并得到当前样本对应的脑网络图的邻接矩阵并构建拓扑结构特征表示，再提取第三正样本子集，取并集得到最终的正负样本集，训练后得到成熟的情绪识别模型。
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公开(公告)号：CN111861538B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202010491309.0
申请日：2020-06-02
Applicant: 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 , 北京交通大学
IPC: H04L67/55 , H04L67/306 , G06Q30/0251 , G06Q50/47
Abstract: 本申请提供了一种信息推送方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：将目标用户的历史出行信息输入至出行预测模型，以确定目标用户在目标时间段的第一计划出行信息；根据所述第一计划出行信息，以及候选出行资源的资源属性信息，从多个候选出行资源中，选择目标出行资源；将所述目标出行资源推送给所述目标用户，以提高推送信息的利用率。
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公开(公告)号：CN117593906A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311555258.3
申请日：2023-11-21
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于雷达检测的车辆多路段轨迹匹配方法和系统，属于智慧交通领域。所述方法首先获取雷达所检测路口的轨迹数据，预处理后得到车辆的全局轨迹池；在每个路口设置独立的入路口轨迹池和出路口轨迹池，将轨迹数据分配到轨迹池中，再将同一路口的入路口轨迹池和出路口轨迹中的轨迹两两配对，根据所计算的轨迹对的轨迹距离，取出轨迹距离小于阈值的轨迹对，匹配成功后，生成当前车辆在当前路口的轨迹，并及时清理匹配成功的轨迹对。本发明只需要标定每个路口的中心经纬度，不需要标定车道范围、车道允许的行驶方向、路段的上下游邻接关系，不要求不同雷达覆盖范围有重叠，实现简单、数据质量要求宽松、实施灵活，适用范围广，实用性强。
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公开(公告)号：CN115270609A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210807641.2
申请日：2022-07-09
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于时频空分析的永磁同步电机状态智能预测方法和系统，属于永磁同步电机状态预测领域。所述方法首先提取电机物理量的全局时域信息，再提取局部时域和空间信息及频域信息，将所获得的信息进行融合后与输出物理量进行对应，构建永磁同步电机状态智能预测模型；基于历史数据对模型进行训练和测试后，得到成熟的永磁同步电机状态智能预测模型；再将待测试的输入物理量输入到成熟的永磁同步电机状态智能预测模型中，输出预测的输出物理量，进行电机状态的预测。本发明捕获了电机物理量本身的高频特性和混合周期性，动态捕获电机物理量间的非线性耦合关系，提高了状态预测精度、准确度，同时提高了对永磁同步电机状态预测的实时性。
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公开(公告)号：CN114520838A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210029243.2
申请日：2022-01-11
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L69/22 , H04L69/18 , H04L69/329 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于K近邻的自定义协议应用层的网络报文匹配方法，属于数据传输领域。所述方法包括：根据历史网络报文构建协议类型存储结构并按时间戳进行顺序编号，获得每种协议类型的结构特征值与取值数组，再基于K近邻模型获取K个近邻的预测协议，以及特征值并输入到线性回归方程，获取待匹配协议与K个预测协议的相似权重并排序，再获取待匹配报文的源IP和目的IP并查询对应的协议种类，与预测协议组成U；将待匹配网络报文与U中的协议，逐一进行匹配，匹配成功时，传输数据并返回协议类型；匹配失败时，则轮询匹配U之外的本地协议，直到匹配正确。本发明在保证传输可靠性、安全性的同时，提高了数据传输效率。
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