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公开(公告)号：CN115257828B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210852077.6
申请日：2022-07-19
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明属于城轨列车节能技术领域，尤其涉及一种车载储能装置容量配置方法，本发明提出了一种以提升列车群再生制动能量利用率为目标的车载储能装置容量配置方法，在可配置的总储能容量有限的情况下，结合列车运行图和列车性能，基于现有的行车组织，差异化配置车载储能装置容量，提高列车群的总再生能量利用率，降低列车运行的能耗。
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公开(公告)号：CN117173566A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311137943.4
申请日：2023-09-05
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 西南交通大学 , 中铁二院工程集团有限责任公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/34 , G06V10/36 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开一种基于遥感影像的铁路及其伴行公路智能识别方法，涉及遥感影像图像处理技术，拟解决现有技术中存在有标注样本匮乏、自动化识别困难的问题；本发明选取高分辨率遥感影像并采样至算力相对的图像切块；基于对比学习的思想，采用多数无标注样本对模型进行预训练，进而采用少量的有监督样本对模型进行优化；采用路网搜索的方式替代网格遍历进行计算；根据预测结果采用形态学滤波算法，过滤奇点引起的噪声信号，并采用中心点拼接算法将切块合称为整幅影像；本发明采用的半监督影像分类方法能够采用大量的遥感影像样本特征进行预训练，仅需要少量的有标签样本就能够获得一个分类效果较好的模型。
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公开(公告)号：CN115796045A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211583963.X
申请日：2022-12-10
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/27 , G06T17/05 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习网络与半监督学习的冰川识别模型建模方法，属于测绘技术领域。本发明包括步骤S1：建立冰川识别遥感影像数据集，分割冰川识别遥感影像数据集，得到有标签数据与无标签数据；S2：采用深度残差网络构建深度学习卷积神经网络模型，对深度学习卷积神经网络模型进行预训练；S3：采用半监督学习模型对数据进行一致性正则化，得到半监督学习数据集，通过半监督学习数据集深度学习卷积神经网络模型结合，构建冰川识别模型。本发明实现从高分辨率遥感影像中自动化地识别与检测冰川面积变化，把人力研究识别、查找的工作交给经过深度学习模型训练的计算机去批量系统地完成，为分析冰川消融速度及监测全球气候变化提供依据。
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公开(公告)号：CN114187521B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202111540024.2
申请日：2021-12-16
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种面向黄土填土沉降区的边界识别与提取方法，包括步骤：获取影像覆盖范围内黄土填土区的地表不均匀沉降数据；建立地面沉降点数据库；统计出每个沉降区域内沉降速率相同或相近的沉降观测点，将不同区域内所有等值点通过连接形成等值线；设定沉降速率和累计沉降量阈值，将大于一定阈值的沉降点视为位于填土区内的沉降点，相应的沉降点构成的等值线即可视为该区域内的填土区边界。本申请通过建立沉降区域的沉降观测点数据库，对沉降漏斗进行分类管理，形成了一个完整的黄土填土沉降区边界的识别提取技术体系，显著提高了黄土填土沉降区边界的识别提取能力，可以对填土沉降区进行科学有效的防治，及时发现问题，减少居民和建筑损失。
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公开(公告)号：CN115257828A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210852077.6
申请日：2022-07-19
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明属于城轨列车节能技术领域，尤其涉及一种车载储能装置容量配置方法，本发明提出了一种以提升列车群再生制动能量利用率为目标的车载储能装置容量配置方法，在可配置的总储能容量有限的情况下，结合列车运行图和列车性能，基于现有的行车组织，差异化配置车载储能装置容量，提高列车群的总再生能量利用率，降低列车运行的能耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114140594B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202111481566.7
申请日：2021-12-07
Applicant: 西南交通大学 , 中国自然资源航空物探遥感中心
Abstract: 本发明属于InSAR地形建模技术领域，一种基于RSSI和InSAR联合的地形建模方法，包括以下步骤：步骤1：对全带宽主从SLC影像进行配准，获得精确的偏移多项式；步骤2：利用距离向分谱法获取地形相位；步骤3：利用常规合成孔径雷达干涉获取缠绕的地形相位，用合成孔径雷达干涉获取的缠绕的地形相位减去步骤2中获取的地形相位，得到缠绕的残余相位，解缠残余相位，将解缠得到的残余相位加到步骤2中获取的地形相位中，得到最终的地形相位，将最终得到的地形相位转成数字高程。本发明基于RSSI和InSAR联合的大梯度地形建模方法摆脱了相位连续性假设，并弥补采用RSSI方法导致数据分辨率损失的问题。
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公开(公告)号：CN112926782B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202110232903.2
申请日：2021-03-03
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于惰行‑恒速的地铁速度曲线优化方法，首先获取列车行车信息；然后根据列车行车信息获取列车最大能力速度曲线、最小运行时间和可使用的富裕时间；然后以惰行边界和恒速边界起点为原点，在最大能力速度曲线上以设定步长移动惰行点和恒速点，根据惰行边界终点、恒速边界终点计算可使用的富裕时间；最后当可使用的富裕时间消耗完毕时，根据各曲线的能耗选择能耗最小的曲线输出。本发明能够在任意给定的时刻表要求时间下计算得到列车最节能速度曲线，最大限度降低了方法对于时刻表给定时间的要求，在该要求下实现列车节能运行。
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公开(公告)号：CN111812645A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010524311.3
申请日：2020-06-10
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种冻土季节形变的卫星干涉测量方法，其包括将冻土区域的SAR影像进行配准并重采样至同一空间坐标系中；将转换后SAR影像进行配对，选取满足设定条件的干涉对进行干涉；采用精密轨道数据移除干涉图中各点的参考椭球面相位，采用高精度DEM模拟地形相位，并移除干涉图中各点的地形相位得到差分干涉图；对差分干涉图进行滤波，并采用最小费用流方法对滤波后的干涉图进行相位解缠，将解缠相位转换为地表形变；获取每个像素在干涉对时间序列中超过预设相干系数的数量，并选取数量大于预设数量的像素点作为短时高相干点；根据选出的短时高相干点，逐点利用Stacking方法基于线性模型求解冻土季节形变的平均速率与累积量。
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公开(公告)号：CN111310649A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010089881.4
申请日：2020-02-13
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种无人机高分辨率影像对山岳冰川运动消融的提取方法，利用采样自底向上生成分层结构的影像金字塔，建立控制方式来保证特征追踪的正确性，同时，结合相关系数法与最小二乘法得到可靠的匹配特征，提取冰川位移速度场，旨在提高冰川分布及其动态演变监测的精度、可靠性与时空分辨率，为我国西部高山冰川监测提供重要的技术支撑。本发明将原始图像分解成许多不同空间分辨率的子图像空间，再在每层影像内匹配前都根据上层的匹配结果对本层内待匹配的点位预先加以校正，以减少迭代中的搜索范围和迭代次数，有效地解决了基于高分辨率的无人机影像难以自动提取冰川运动与消融的问题；避免人为处理的过多干扰。
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公开(公告)号：CN111239734A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010113103.4
申请日：2020-02-24
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种适用于深层黄土稳定面散射体的提取方法，有效解决了深层黄土区域SAR影像难以获得稳定点信息的问题；通过联合非参数检验与区间估计方法，既避免了传统面散射体提取中非参数检验方法耗时过久配置要求过高的缺点，也避免了区间估计方法需要先验信息假设整体分布的缺点。本发明可保证在小数量集的条件下，仍能获取足够高密度的面散射体像素，为后续的滤波和形变解算等步骤提供支持，能够扩展时序InSAR技术在黄土区域的应用范围，提高合成孔径雷达在黄土区域的形变提取精度。
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