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公开(公告)号：CN112039695A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010834607.5
申请日：2020-08-19
Applicant: 朔黄铁路发展有限责任公司肃宁分公司 , 北京交通大学
IPC: H04L12/24 , H04B10/079 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯推理的传输网络故障定位方法及装置，其中，方法包括：获取所有网络故障原因和对应的所有网络故障的告警事件；根据各个网络故障原因、各个告警事件和网络故障原因和告警事件之间的因果关系构建贝叶斯推理模型，并进行参数初始化；确定贝叶斯推理模型中每个故障节点的当前信念，和具有因果关系的故障节点和告警节点之间的条件概率；当有告警节点发生告警事件时，输出告警证据信息至关联故障节点；控制每个故障节点根据当前接收到的关联告警节点的总告警证据信息、每个故障节点的当前信念，和故障节点和关联告警节点之间的条件概率计算对应的更新后的信念；根据每个故障节点对应的更新后的信念确定最终告警故障原因。
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公开(公告)号：CN109634727A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811354695.8
申请日：2018-11-14
Applicant: 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 , 北京交通大学
IPC: G06F9/48 , H04L12/851 , H04L29/08 , B61L27/00
CPC classification number: G06F9/4818 , B61L27/0077 , H04L47/2433 , H04L67/12
Abstract: 本发明是关于数据处理方法及装置。该方法包括：监测当前待处理的交通运行数据；确定所述交通运行数据的处理优先级；根据所述处理优先级为所述交通运行数据配置优先级标识，其中，所述优先级标识用于表证所述处理优先级的高低；将配置有优先级标识的所述交通运行数据发送至第二服务器，以使所述第二服务器按照所述优先级标识对所述交通运行数据进行顺序处理。通过本发明的技术方案，有利于减小紧急数据的处理滞后性和延迟大的问题，提高交通运行过程中优先级高的紧急数据的处理及时性，提高交通运行的安全性。
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公开(公告)号：CN106201949B
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201610519381.3
申请日：2016-07-04
Applicant: 北京交通大学 , 北京航天测控技术有限公司
IPC: G06F13/38
Abstract: 本发明提供眼图抖动的分析方法，包括：采集一串中间无采集空白区的连续信号，生成连续信号对应的眼图；确定眼图的基准点；将眼图中的计算范围内的数据生成直方图；对直方图的数据进行归一化处理；从归一化后的直方图的左右两端分别遍历，分别确定归一化后的直方图的左尾部和右尾部；得到左尾部和右尾部对应的高斯分布的初始方差和初始均值；分别获取归一化后的直方图的左尾部和右尾部与连续信号的实际左尾部和实际右尾部之间的拟合度，并将拟合度的最小值所对应的均值、方差分别作为归一化后的直方图的左尾部和右尾部的最优均值和最优方差；生成左尾部和右尾部的实际均值、左尾部和右尾部的实际方差；确定随机性抖动；或者确定性抖动的峰峰值。
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公开(公告)号：CN104463909A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410714033.2
申请日：2014-11-28
Applicant: 北京交通大学长三角研究院
CPC classification number: G06T7/251 , G06T2207/10016 , G06T2207/20081
Abstract: 本发明涉及计算机视频处理技术，具体是一种基于信度组合地图模型的视觉目标跟踪方法。该包括以下步骤：1）建立训练数据库；2）提取训练数据库的特征，训练二维析取单元分类器和二维析取分类器；3）建立首帧目标物体的信度组合地图；4）提取当前帧背景框的特征；5）得到信度图；6）定位目标，得到若干个候选窗口；7）将候选窗口的信度组合地图与前帧保存的信度组合地图进行匹配，得到最佳的目标位置信息；8）从组合地图匹配中得到更新样本，每五帧更新分类器，信度图模型，以及跟踪器状态等；9）重复步骤4）至步骤8）直到视频结束。本发明能够在计算机视觉目标跟踪过程中有效抑制目标漂移问题，提高跟踪器的稳定性。
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公开(公告)号：CN116342600A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310612940.5
申请日：2023-05-29
Applicant: 中日友好医院(中日友好临床医学研究所) , 北京交通大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/136 , G06T7/11 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供胸腺瘤组织病理学图像中细胞核的分割方法，包括：采用加权的位置敏感的轴向多头自注意力，跳跃连接多头交叉注意力，帮助解码器融合信息，采用加权的损失函数和全自动的后处理方法分割易出错区域并分离接触或重叠的细胞核，增强细胞核分割的视觉效果；构建胸腺瘤组织病理学图像数据集。本发明加权的位置敏感的轴向多头自注意力通过引入相对位置编码的权重控制相对位置编码的比重，提升了分割准确度，降低了计算复杂度，使计算成本可控；将UNet中原有的两层浅层卷积层和以自注意力为核心的两层深层Transformer层结合，解决了CNN无法建模长距离依赖问题，弥补了Transformer欠缺的CNN固有的归纳偏置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107356871A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710525691.0
申请日：2017-06-30
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本公开是关于一种电动机监测方法及装置。该方法包括：监测电动车辆的速度数据与电动机输入或输出的电能数据；根据所述速度数据选择相应的预先训练的深度神经网络模型；根据所述深度神经网络模型分析所述速度数据与所述电能数据是否匹配；当所述速度数据与所述电能数据不匹配时，确定所述电动发送机的工作状态异常。该技术方案，对于电动机工作的不同状态(输出电能状态和输入电能状态)，采用不同深度神经网络模型对电动机的工作状态进行监测。这样，对电动机工作状态的监测更加准确，并且能够及时发现电动机的异常状态，提高电动车辆行驶效率及安全性。
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公开(公告)号：CN106201949A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610519381.3
申请日：2016-07-04
Applicant: 北京交通大学 , 北京航天测控技术有限公司
IPC: G06F13/38
Abstract: 本发明提供眼图抖动的分析方法，包括：采集一串中间无采集空白区的连续信号，生成连续信号对应的眼图；确定眼图的基准点；将眼图中的计算范围内的数据生成直方图；对直方图的数据进行归一化处理；从归一化后的直方图的左右两端分别遍历，分别确定归一化后的直方图的左尾部和右尾部；得到左尾部和右尾部对应的高斯分布的初始方差和初始均值；分别获取归一化后的直方图的左尾部和右尾部与连续信号的实际左尾部和实际右尾部之间的拟合度，并将拟合度的最小值所对应的均值、方差分别作为归一化后的直方图的左尾部和右尾部的最优均值和最优方差；生成左尾部和右尾部的实际均值、左尾部和右尾部的实际方差；确定随机性抖动；或者确定性抖动的峰峰值。
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公开(公告)号：CN116342600B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310612940.5
申请日：2023-05-29
Applicant: 中日友好医院(中日友好临床医学研究所) , 北京交通大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/136 , G06T7/11 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供胸腺瘤组织病理学图像中细胞核的分割方法，包括：采用加权的位置敏感的轴向多头自注意力，跳跃连接多头交叉注意力，帮助解码器融合信息，采用加权的损失函数和全自动的后处理方法分割易出错区域并分离接触或重叠的细胞核，增强细胞核分割的视觉效果；构建胸腺瘤组织病理学图像数据集。本发明加权的位置敏感的轴向多头自注意力通过引入相对位置编码的权重控制相对位置编码的比重，提升了分割准确度，降低了计算复杂度，使计算成本可控；将UNet中原有的两层浅层卷积层和以自注意力为核心的两层深层Transformer层结合，解决了CNN无法建模长距离依赖问题，弥补了Transformer欠缺的CNN固有的归纳偏置。
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公开(公告)号：CN107490479A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710652077.0
申请日：2017-08-02
Applicant: 北京交通大学
IPC: G01M13/04
Abstract: 本发明公开了一种轴承剩余寿命预测方法，包括采集第一轴承在整个服役过程中的第一温度数据，并根据第一温度数据计算第一故障指数；根据第一故障指数及其对应的第一轴承的已运行里程，建立故障指数与轴承已运行里程的关系；根据轴承的设计寿命减去轴承已运行里程即是轴承剩余寿命，进而建立故障指数与轴承剩余寿命的关系；将第二轴承的第二故障指数代入故障指数与轴承剩余寿命的关系，得到第二轴承的剩余寿命。本发明可对运行过程中的轴承进行剩余寿命预测，将轴承健康程度考虑在内，无需进入检修段检修。本发明还公开了一种轴承剩余寿命预测装置。
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公开(公告)号：CN103742575A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201310744309.7
申请日：2013-12-30
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于在线监测的动车组闸片磨损量的估算方法，所述估算方法包括如下步骤：1)对动车组运行状态、子系统工作状态进行监测，并将采集的列车运行数据发送至地面接收系统；2)所述地面接收系统对运行数据进行存储，并从接收的数据中筛选出列车运行中的速度、BC压力、AC压力和制动持续的时间数据；3)根据筛选出的数据确定第n时刻压力作用在闸片和闸盘之上的等效摩擦距离；4)根据所述等效摩擦距离、BC压力，确定第n时刻闸片总的磨损量。所述估算方法可以根据每列车的制动情况，较为精确的估算每列车闸片的磨损量，可以在保证闸片制动性能的前提下，延长闸片的使用寿命，从而减少浪费，降低维修成本。
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