公开(公告)号：CN116001871A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202211674118.3

申请日：2022-12-26

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 丁春涛 ,  李浥东 ,  于锦汇 ,  金一 ,  郎丛妍

IPC: B61L27/20 ,  B61L27/10 ,  B61L27/04

Abstract: 本发明提供一种基于端边云协同的列车群分布式控制系统及方法，属于列车运行控制技术领域，包括：云端服务器、云端列车规划调度中心、边缘端决策服务器和终端列车信息采集设备；云端列车规划调度中心与云端服务器、边缘端决策服务器、终端列车信息采集设备连接。本发明实现了分布式列车群调度，减少调度中心通信资源消耗；减少了云端调度中心的计算决策负载，提升了列车群控制决策的实时性和可靠性。

公开(公告)号：CN114595816A

公开(公告)日：2022-06-07

申请号：CN202210176214.9

申请日：2022-02-24

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 丁春涛 ,  于锦汇 ,  李浥东 ,  金一 ,  王涛 ,  陈乃月

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  H04L67/06 ,  H04L67/10 ,  H04N7/18

Abstract: 本发明提供了一种基于边缘计算的神经网络模型训练方法。该方法包括：边缘端利用基于非学习层的深度学习模型对收集到的视频监控数据在视频分析模型上进行训练，得到模型参数，并将模型参数下发到终端设备上；终端设备基于边缘端分发的模型参数，利用非学习层的深度学习模型终端构建出视频推理模型，利用视频推理模型对采集的视频监控数据进行实时分析，将视频监控数据和分析结果上传给边缘端。本发明提出在基于边缘计算和深度学习的视频分析任务中，使用非学习层的方式对模型进行改进，优化边缘端和终端设备间的数据传输，减少通信时延，同时保持高精度的实时视频分析能力。