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公开(公告)号：CN116229333B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310505377.1
申请日：2023-05-08
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及基于难易等级自适应动态调整的难易目标解耦检测方法，包括步骤：构建难易样本解耦卷积神经网络模型，难易样本解耦卷积神经网络模型包括一个特征提取主干网络和n+1个难易目标解耦检测头；收集若干难易样本，对所有难易样本中的目标标注0到n的难度等级的标签，得到训练样本集；计算目标的初始先验分数，对所述难易样本解耦卷积神经网络模型的损失进行加权，从而训练难易样本解耦卷积神经网络模型；基于目标的初始先验分数计算后验置信度分数；通过后验置信度分数动态调整初始先验分数，得到归化分数，使用归化分数更新初始先验分数，直到难易样本解耦卷积神经网络模型达到稳定。本发明的目的在于降低目标识别的漏检率和误检率。
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公开(公告)号：CN116229333A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310505377.1
申请日：2023-05-08
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及基于难易等级自适应动态调整的难易目标解耦检测方法，包括步骤：构建难易样本解耦卷积神经网络模型，难易样本解耦卷积神经网络模型包括一个特征提取主干网络和n+1个难易目标解耦检测头；收集若干难易样本，对所有难易样本中的目标标注0到n的难度等级的标签，得到训练样本集；计算目标的初始先验分数，对所述难易样本解耦卷积神经网络模型的损失进行加权，从而训练难易样本解耦卷积神经网络模型；基于目标的初始先验分数计算后验置信度分数；通过后验置信度分数动态调整初始先验分数，得到归化分数，使用归化分数更新初始先验分数，直到难易样本解耦卷积神经网络模型达到稳定。本发明的目的在于降低目标识别的漏检率和误检率。
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公开(公告)号：CN114463686B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210371385.7
申请日：2022-04-11
Applicant: 西南交通大学 , 四川都睿感控科技有限公司
Abstract: 本发明涉及基于复杂背景下的移动目标检测方法和系统，包括步骤：粗检阶段：将连续5帧视频图像输入由ConvLSTM网络和YOLO4网络组成的粗检模型中，其中ConvLSTM网络捕获运动信息，YOLO4网络利用含有运动信息的特征图定位目标在每一帧中的空间维度位置；细检阶段：利用目标跟踪法跟踪粗检阶段得到的目标在连接5帧图像上的空间维度位置，并获取最小外切矩形后裁剪得到5张图像，将5张图像融合构成一个15通道的图像后输入细检模型中，经过细检得到最终检测结果。本发明分为粗检阶段和细检阶段，两阶段充分利用了移动小目标的运动信息，来提高复杂背景下移动小目标检测的精度，减少了误报漏报，减轻了人工介入的程度。
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公开(公告)号：CN107139970B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201710358919.1
申请日：2017-05-19
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于车‑车通信的有轨电车运行控制系统及方法，包括监控中心服务器、道岔控制器、道口控制器、电子标签及设置于有轨电车的车载设备，所述车载设备包括电子标签读卡器、车载计算机及测速装置，车载计算机通过通信网络分别与监控中心服务器、道岔控制器、道口控制器通信，监控中心服务器用于车载计算机、道岔控制器、道口控制器的登录身份确认及相互之间的信息转发。运行控制系统根据这些整备数据控制有轨电车行车，并通过与追踪队列中的有轨电车无线通信获取前车位置和速度，进而车载控制系统再根据道岔、道口和车站的位置计算移动授权完成列车安全运行控制。
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公开(公告)号：CN118429621A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410551956.4
申请日：2024-05-07
Applicant: 西南交通大学 , 中国人民解放军32336部队
IPC: G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/14 , G06V10/143 , G06V20/64 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及目标检测技术领域，提出基于多模态信息融合的伪装目标识别方法和系统，包括步骤：对同一时间段采集的多帧RGB图像、红外图像和点云图像进行信息聚合，实现多模态信息的时间同步；对聚合后的多模态信息进行融合，实现多模态信息的特征融合；将融合后的多模态信息作为训练集，对伪装目标检测模型进行训练，使用训练好的伪装目标检测模型进行伪装目标的分类和定位。本发明对采集的多模态信息进行时间同步，快速检测伪装目标的类别和位置，从而降低信息时间同步的复杂度，并提高伪装目标检测的效率和精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106960583B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201710361268.1
申请日：2017-05-19
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明涉及有轨电车控制领域，特别是一种有轨电车路口信号优先控制系统，包括流量检测装置、接近位置检测装置、路口优先控制器、无线局域网设备、有轨电车、信号灯、监控中心和中心服务器。本发明通过位置和车流量检测装置检测有轨电车到达路口的情况和此路口的交通状况，使得有轨电车路口信号优先，实现有轨电车在路口的优先通行同时，能够兼顾社会车流量的饱和程度，避免了车流高峰期时为有轨电车信号优先造成严重的拥堵和延误，提高有轨电车的运营效益和路口的服务水平。
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公开(公告)号：CN107128337B
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201710358916.8
申请日：2017-05-19
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明涉及一种应用于有轨电车运行控制系统的车载控制系统及方法，该方法包括步骤：接收监控中心服务器发送的有轨电车运行计划整备数据，配置本车运行计划的控制信息；向道岔控制器发送接近消息以及道岔转换标志信息，或向道口控制器发送接近消息；根据本车运行计划的控制信息、接收到的道岔控制器的反馈信息或道口控制器的反馈信息，控制本车是否继续行进及行进速度。通过在道口或道岔前循问当前道岔、道口状态，若道口空闲则允许优先通过道口，若道岔锁闭则允许通过道岔，与传统按照固定计划行车的方式相比，提高了列出运行控制的灵活性及运行效率，避免了列出运行堵塞或资源浪费。
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公开(公告)号：CN107197537A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710358397.5
申请日：2017-05-19
Applicant: 西南交通大学
CPC classification number: H04W84/12 , B61L27/0005
Abstract: 本发明涉及有轨电车技术领域，具体涉及一种有轨电车通信系统及方法，所述系统一个无线接入控制器、多个定点无线接入点、至少两个车载无线接入点及至少两个车载控制器；每个定点无线接入点分别通过一根数据传输线缆与所述无线接入控制器连接，构建一独立的局域网络，所述车载无线接入点以无线桥接的方式接入所述局域网络，在所述局域网络中，两个车载控制器之间相互通信。本发明实施例提供的有轨电车通信系统及方法，在有轨电车领域是一种新形式的通信方式，与传统有轨电车通信方式相比，组网方式更简单，通信速度更快，可以实现在一个局域网络下的车车通信。
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公开(公告)号：CN114612468B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210496827.0
申请日：2022-05-09
Applicant: 西南交通大学 , 四川都睿感控科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于正样本的设备外部缺陷检测方法，包括步骤：对实例分割网络模型、生成对抗网络模型进行训练；将待检测设备图像输入训练好的实例分割网络模型中，获得设备外部图，再融合边缘检测算法，得到完整的设备外部图；将完整的设备外部图输入训练好的生成对抗网络模型的生成器中，得到对应的无缺陷设备外部图；利用弗雷歇•马尔可夫距离算法对步骤S3中得到的完整的设备外部图和对应生成的无缺陷设备外部图进行距离差值计算，从而确定和定位待检测设备图像的缺陷位置。本发明实现自动检测设备外部是否存在缺陷，对无人值守设备外部缺陷自动排查提供了技术支撑，提高了无人值守智能化程度。
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公开(公告)号：CN114463686A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210371385.7
申请日：2022-04-11
Applicant: 西南交通大学 , 四川都睿感控科技有限公司
Abstract: 本发明涉及基于复杂背景下的移动目标检测方法和系统，包括步骤：粗检阶段：将连续5帧视频图像输入由ConvLSTM网络和YOLO4网络组成的粗检模型中，其中ConvLSTM网络捕获运动信息，YOLO4网络利用含有运动信息的特征图定位目标在每一帧中的空间维度位置；细检阶段：利用目标跟踪法跟踪粗检阶段得到的目标在连接5帧图像上的空间维度位置，并获取最小外切矩形后裁剪得到5张图像，将5张图像融合构成一个15通道的图像后输入细检模型中，经过细检得到最终检测结果。本发明分为粗检阶段和细检阶段，两阶段充分利用了移动小目标的运动信息，来提高复杂背景下移动小目标检测的精度，减少了误报漏报，减轻了人工介入的程度。
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