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公开(公告)号：CN107798398A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201711067881.9
申请日：2017-11-03
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06Q10/00
CPC classification number: G06Q10/20
Abstract: 本发明提供一种网络化决策支持与应急处置系统，其包括为系统决策与应急处置决策提供数据信息支持的专家决策库，用于对应急预警信息进行分析处理的决策处置模块，通过移动终端对事件处置指导、实时跟进及异常情况的反馈的专家远程支持单元。本发明解决了各个安全监测设备相互独立的问题，通过专家系统的决策支持减少了对专家实际分析的需求，远程专家支持系统的提出减少了作业人员的数量、大大提高了作业人员的工作效率。
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公开(公告)号：CN111232200A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010083939.4
申请日：2020-02-10
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明提供一种基于微型飞行器的目标检测方法，本发明通过使用深度可分离卷积降低模型的大小，利用多分支结构提高模型的泛化性，本发明目标检测模型还进一步在前置网络MBDSCNN结构上加入了额外的卷积层，通过设置额外的卷积层的大小逐层递减，使得模型可以在多尺度条件下进行预测。本发明所建立起的目标检测模型能够将每个额外卷积层的输出合并代替MBDSCNN的全连接层，全连接层后加入非极大值抑制层(NMS)输出检测结果。因此，本发明相较于现有技术能够准确识别各种尺度下的目标，并准确输出检测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111204452A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010083951.5
申请日：2020-02-10
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明提供一种基于微型飞行器的目标检测系统，其通过设置在四轴飞行平台上的摄像头采集视频数据，然后通过Raspberry pi 4微型控制单元以及加装在其上的Coral USB加速棒承载包括有多分支深度可分离卷积神经网络和Single Shot MultiBox Detector运算模块的目标检测系统对所述视频数据中的帧画面进行物体检测。本发明通过使用深度可分离卷积降低模型的大小，利用多分支结构提高模型的泛化性。其在Raspberry pi 4上加装Coral USB加速棒的情况下，能够通过构建的MBDSCNN-SSD目标检测模型对物体进行快速检测。
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公开(公告)号：CN111232200B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202010083939.4
申请日：2020-02-10
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明提供一种基于微型飞行器的目标检测方法，本发明通过使用深度可分离卷积降低模型的大小，利用多分支结构提高模型的泛化性，本发明目标检测模型还进一步在前置网络MBDSCNN结构上加入了额外的卷积层，通过设置额外的卷积层的大小逐层递减，使得模型可以在多尺度条件下进行预测。本发明所建立起的目标检测模型能够将每个额外卷积层的输出合并代替MBDSCNN的全连接层，全连接层后加入非极大值抑制层(NMS)输出检测结果。因此，本发明相较于现有技术能够准确识别各种尺度下的目标，并准确输出检测结果。
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公开(公告)号：CN107909159A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711067910.1
申请日：2017-11-03
Applicant: 北京建筑大学
CPC classification number: G06Q10/20 , G06Q10/04 , G06Q50/265
Abstract: 本发明提供一种城轨列车应急处置方法，该方法将应急事件分为一般性事件和紧急事件，分别提取一般性事件和紧急事件的不确定成因和确定成因，并根据历史信息数据对确定性成因部分提供决策支持，最后将决策支持信息连同不确定成因一起共同生成处置方案，然后将处置方案的信息传递给作业人员，并根据作业人员实际处置方案进行修改，生成决策库修改报告，以此更新决策信息。该方法解决了各个安全监测设备相互独立的问题，通过专家系统的决策支持减少了对专家实际分析的需求，减少了作业人员的数量、大大提高了作业人员的工作效率。
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公开(公告)号：CN111204452B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202010083951.5
申请日：2020-02-10
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明提供一种基于微型飞行器的目标检测系统，其通过设置在四轴飞行平台上的摄像头采集视频数据，然后通过Raspberry pi 4微型控制单元以及加装在其上的Coral USB加速棒承载包括有多分支深度可分离卷积神经网络和Single Shot MultiBox Detector运算模块的目标检测系统对所述视频数据中的帧画面进行物体检测。本发明通过使用深度可分离卷积降低模型的大小，利用多分支结构提高模型的泛化性。其在Raspberry pi 4上加装Coral USB加速棒的情况下，能够通过构建的MBDSCNN‑SSD目标检测模型对物体进行快速检测。
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公开(公告)号：CN107886141A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711051856.1
申请日：2017-10-30
Applicant: 北京建筑大学
CPC classification number: G06K17/0029 , G06Q10/20
Abstract: 本发明提出了一种检修作业远端支持与引导系统及方法，其主要通过现实增强装备的检修作业优化技术，构建适应城市轨道交通车辆各级检修作业任务的高可靠性检修作业远端支持系统，采用人工电子标签进行人员及车辆信息的准确定位，将大数据处理后的结果通过智能终端及现实增强设备传输给检修人员，使得检修工作人员获得准确的数据支持及优化实施方案的引导，实现检修作业高效率、高可靠性、高准确性、全面的实施，从而减少维修过程中的一部分人为误差。
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