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[发明专利]基于隐半马尔科夫模型的转辙机健康管理方法及系统-CN202310544263.8在审
发明人： 刘英舜;施学贤;姜川 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06Q10/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于隐半马尔科夫模型的转辙机健康管理方法及系统，包括步骤：从时域、频域和时频域三个角度提取特征向量；利用故障数据和全生命周期数据，通过粒子群算法分别训练各个故障状态HSMM模型和全生命周期HSMM模型，将特征向量作为模型输入，进而评估转辙机健康状态，预测转辙机剩余使用寿命；以平均单位时间维修成本最低为目标构建维修决策模型制定最佳维修策略和最佳维修时间点，保障转辙机的安全可靠运营，提高铁路列车运行安全性。本发明以转辙机功率信号作为研究对象，通过健康管理软件系统自动对转辙机健康状态进行评估和剩余使用寿命进行预测，并给出最佳维修决策，降低转辙机的运营维护成本，提高运行效率。
基于隐半马尔科夫模型转辙机健康管理方法系统

[发明专利]一种动车组列车受电弓滑块磨耗检测仪及检测方法-CN202310382082.X在审
发明人： 刘英舜;张顺 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G01B11/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种动车组列车受电弓滑块磨耗检测仪及检测方法，检测仪包括光电传感器、工业相机、补光灯、USB接口和计算机；该检测仪基于反正切函数拟合的亚像素边缘检测方法，首先，利用canny算子进行基于整像素的受电弓滑板边缘提取，再以整像素边缘点的灰度梯度方向为正轴建立直角坐标系；然后在该坐标系下进行反正切函数拟合，得到亚像素边缘点的位置，以用于滑板磨耗检测。实验结果表明，相比整像素边缘检测方法，该仪器的亚像素边缘检测方法具有更高的精度。
一种车组列车受电弓滑块磨耗检测方法

[发明专利]融合多模式高阶语义相关性的城市交通超图卷积预测方法-CN202310268121.3在审
发明人：唐坤;徐添;郭唐仪;何流;徐永能;刘英舜 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合多模式高阶语义相关性的城市交通超图卷积预测方法，包括：提取各个交通区域之间的静态空间拓扑数据与动态交通状态数据，构建交通区域邻接矩阵、近期交通状态特征矩阵以及历史交通状态特征矩阵；根据所提取的数据建立空间拓扑超图、近期语义超图以及历史语义超图；将三个超图拼接后得到新的融合超图，在此基础上构建深度超图卷积网络，逐层进行超图卷积；利用训练集对模型进行训练，获得最优模型参数，利用最优模型对下一时刻的交通状况进行预测。本发明将超图数据结构引入到交通状况的复杂相关性建模中，不仅考虑了交通区域的二阶空间相邻性，同时考虑了交通状态的多模式高阶语义相关性，提高了路网交通状态预测的准确性。
融合模式语义相关性城市交通超图卷积预测方法

[发明专利]一种复杂系统危害程度评估方法-CN201911289416.9有效
发明人： 刘英舜;徐筱筱;叶正君;彭懿;刘立权 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种复杂系统危害程度评估方法，方法为：首先根据对象系统输入、输出信息及拓扑结构确定系统内部信息流，明确设备功能需求；然后根据系统内信息流关系，采用颜色Petri网对系统建模，验证所建模型活性；接着从网络静态结构角度选取网络关联度指标分析系统复杂程度；最后从网络动态运行角度选取危害特征值并在这基础上建立评分准则，以计算施加冲击时系统所受危害程度。本发明适用于多种复杂系统，普适性好，能够精确地分析冲击对复杂系统的影响。
一种复杂系统危害程度评估方法

[发明专利]基于智能网联专用车道环境下的分车道可变限速控制方法-CN202211560864.X在审
发明人：何赏璐;苏宁;张欣雅;刘英舜;戚湧;彭富明 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于智能网联专用车道环境下的分车道可变限速控制方法，该方法针对混合车流状态下的高速公路，首先，利用基于改进元胞传输模型的混合车流状态预测模型，预测元胞交通流参数；然后，构建不同车道可变限速控制的多目标优化模型，获取并执行不同车道可变限速控制策略，完成不同车道可变限速控制。本发明与现有技术相比，其显著优点是：面向高速公路主线路段设立智能网联车专用车道的场景，通过改进不同道路交通流下的元胞传输参数，来匹配满足车辆混合行驶特性；在确定优化多目标模型的约束条件后，执行不同车道可变限速控制策略，从而提升驾驶员在行驶过程中的稳定性，保障了智能网联车与人类驾车行驶的独立性与安全性。
基于智能专用车道环境可变限速控制方法

[发明专利]一种转辙机参数检测装置及方法-CN202010103835.5有效
发明人：包建东;林涛;刘英舜;刘昭;张晨;司欣格 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2020-02-20 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G01D21/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种转辙机参数检测装置及方法。该装置包括激光传感器、动作杆、第一采集板、上位机、电流功率传感器、第二采集板、电阻测试装置、母插和多端口集线器。方法为：上位机软件交互界面的开始测量按钮启动后，转辙机动作杆开始运动，上位机对采集到的原始位移数据进行处理，得到拉力和最大摩擦力变化信息；交互界面显示距离变化原始曲线图和拉力变化曲线图，同时右侧界面显示拉力实时变化值；待转辙机运动杆运动半个周期停止后，交互界面右侧显示整个运动过程的最大阻力值，同时显示工作电流值和工作电压值；将电阻测试仪通过母插插入接点组后，界面右侧即显示静态电阻值。本发明具有使用简单、测量精度高、可靠性强的优点。
一种转辙机参数检测装置方法

[发明专利]基于超图深度网络的城市多方式交通超网络态势预测方法-CN202210916015.7在审
发明人：唐坤;于宛仟;郭唐仪;何流;徐永能;刘英舜 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超图深度网络的城市多方式交通超网络态势预测方法，根据地铁站、公交站、道路段在城市交通中的空间拓扑关系构建各交通方式的交通图网络；对各交通方式的高阶语义相关性进行分析，构建不同交通方式的交通超图网络；对不同交通方式之间的耦合关系进行分析，构建融合城市多方式交通的交通超图网络；通过超图神经网络建立面向城市多方式交通超网络协同预测的超图深度学习模型，并利用历史数据对该模型进行训练；最后，利用训练后的超图深度学习模型对未来时间段内的多方式交通客流态势进行预测。本发明更客观、全面地反应城市多方式交通系统运行规律，提升了多方式交通客流态势预测准确性。
基于超图深度网络城市多方交通态势预测方法

[发明专利]一种基于深度森林的目标跟踪方法-CN201811580315.2有效
发明人：郭唐仪;朱周;刘英舜;胡启洲;周竹萍 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2018-12-24 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度森林的目标跟踪方法。该方法为：将目标图像与待匹配图像在水平方向上进行串联以组成样本图像，建立正负样本集；定义多粒度扫描层和级联森林层，将两者串联构建深度森林模型；对多粒度扫描层和级联森林层分别进行训练，在训练过程中，以测试准确性的增加值小于阈值作为训练停止条件来确定级联森林层的层数；以上一帧图像中的目标位置为基础定义局部搜索范围，按照离散尺度间隔提取候选图像并归一化，将第一帧目标图像与候选图像进行串联并输入深度森林模型，对深度森林模型输出的概率进行比较，以最高概率所对应的位置作为目标当前位置，从而实现目标跟踪。本发明提高了复杂环境下目标跟踪的稳定性，并具有较好的实时性。
一种基于深度森林目标跟踪方法

[发明专利]高速铁路系统多模态融合晚点预测方法-CN202110232791.0有效
发明人： 刘英舜;王松;陆弘毅;刘嘉明;刘昭 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2021-03-03 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种高速铁路系统多模态融合晚点预测方法。该方法步骤如下：分析并明确影响高速铁路运行时间晚点的因素，将影响因素分为自然因素与行车故障因素两大类；结合模糊层次分析法FAHP，对各个子因素进行归属度计算分析，获取各子因素归属度数值；确定晚点惩罚因子；将不同数据源的子因素通过数据融合建立晚点预测方法，得出站点之间高铁晚点时间预测值，与实际列车运行时刻表相结合获取晚点时间。本发明能够预测高速列车晚点时间，为高铁相关部门提前制定高铁运行时刻部署规划提供依据，保障居民安全便捷出行。
高速铁路系统多模态融合晚点预测方法

[发明专利]一种人车分流的停车场多楼层路径规划方法-CN201810526082.1有效
发明人：郭唐仪;丁俊杰;刘英舜;黄林龙;潘姝;王若愚;朱云霞;吕亦江;郝浪;伊特格勒;孙豪 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2018-05-25 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种人车分流的停车场多楼层路径规划方法，利用地下停车场平面地图，制作地图的拓扑节点模型，再根据用户路径规划需求选择合适的中转通道节点，完成起点、终点楼层关联模型的初始化，并进行起点、终点楼层节点模型的拼接，最后进行基本的最短路径规划算法即可完成多楼层路径规划。本发明仅需在原有节点模型上进行拼接，能够更快速简洁地完成跨楼层路径规划。
一种分流停车场楼层路径规划方法

[发明专利]一种基于社交网络平台信息的交通突发事件识别方法及系统-CN202010938903.X有效
发明人：何赏璐;刘昭;刘英舜 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2020-09-09 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于社交网络平台信息的交通突发事件识别方法及系统，方法包括以下步骤：对社交网络平台信息文本爬取、初筛以及数字化；将经处理后的信息分割为训练文本和测试文本；通过布尔加权，构建训练文本和测试文本的词向量矩阵；将构造的测试文本词向量矩阵送入SVM分类器，然后利用分类模型进行分类，获得二值化分类结果，进而筛选出交通突发事件信息。该系统包括数据预处理模块，特征词选取模块，词向量矩阵构造模块以及事件分类识别模块。本发明通过对社交网络平台文本信息的挖掘、自然语言技术(NLP)的处理以及分类处理，可为交通突发事件识别提供一种新的信息获取方式，以辅助交通运营和管理相关单位和部门实现交通事件监测。
一种基于社交网络平台信息交通突发事件识别方法系统

[发明专利]基于改进YoloX-s的密贴检查器故障检测方法-CN202210738466.6在审
发明人：徐哲玮;白文伟;刘英舜;包建东 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： B61L5/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进YoloX‑s的密贴检查器故障检测方法，获取密贴检查器动接点运动状态的图像；将拍摄的图像或视频进行校正畸变标定；通过改进YoloX‑s的目标检测算法，处理获取的密贴检查器运动图片，检测密贴检查器动接点环和静接点片并获得其像素坐标，将像素坐标转化为现实世界的坐标，得出密贴检查器动接点环接入静接点片深度，由动接点打入静接点片的深度和静接点片的形变量计算得出接触点的压力。本发明采用机器视觉代替人工检测，能够降低密贴检查器的运维成本，提高运维效率。
基于改进 yolox 检查故障检测方法

[发明专利]一种小口径身管直线度的检测装置及方法-CN201910900020.7有效
发明人：包建东;刘英舜;林涛;沈悦;张晨;徐文臻;司欣格;汪邵华 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2019-09-23 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G01B11/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种小口径身管直线度的检测装置及方法。该装置包括激光器模块、PSD模块和信号处理模块，其中激光器模块包括激光器和调节机构，PSD模块包括PSD、定位机构、推杆和导线，信号处理模块包括信号采集调理电路、信号传输装置和上位机。方法为：激光器模块发出激光束，通过调节机构进行调节，使激光束轴线与身管轴线重合；PSD模块通过PSD测量光斑位置，通过导线传送至信号处理模块；信号处理模块接收光束打在PSD上产生的电信号，通过信号传输装置传输至上位机，上位机进行数据储存和直线度测量，并且辅助光线角度调节，使光束轴线与身管轴线重合。本发明装置简单，体积小巧，适用性强，可适用于不同规格身管的测量。
一种小口径直线检测装置方法

[发明专利]基于动态因子模型的城市路网时空交通状态协同预测方法-CN202110082897.7有效
发明人：唐坤;郭唐仪;何流;刘英舜;徐永能;杨洁 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2021-01-21 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态因子模型的城市路网时空交通状态协同预测方法，包括：获取交通区域数据，并进行预处理与空间相关性验证；基于静态因子模型SFM，建立动态因子模型DFM，并确定交通状态观测量的概率密度函数；利用期望最大化EM算法求解DFM参数集的拟极大似然估计；采用向量自回归模型VAR预测未来时间段内的公因子；采用自回归模型AR预测各区域在未来时间段内的个性化分量；通过因子载荷矩阵、公因子分量以及不同区域的个性化分量预测各区域在未来时间段内的交通状态。本发明提高了网络级交通状态预测的精度与效率，在城市路网交通状态预测中具有重要的现实意义。
基于动态因子模型城市路网时空交通状态协同预测方法

[发明专利]一种用于共享电动车骑行者佩戴的智能防盗头盔-CN202210042895.X在审
发明人：高黎;贾菲;刘英舜;魏晓媛;潘德华;刘昌福 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： A42B3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于共享电动车骑行者佩戴的智能防盗头盔，该头盔包括头盔外壳，所述头盔外壳的内腔设置头盔内壳，所述头盔外壳、头盔内壳之间形成腔体且该腔体内设有控制装置，控制装置的外表面包有一层防水布；所述控制装置包括控制器、压力传感器、蜂鸣报警器，所述头盔外壳的外壁设置有提示灯，头盔外壳的底部链接一条钢结构的防盗绳；共享电动车通电后，通过电源的接通对控制装置进行供电，压力传感器感应骑行者是否佩戴头盔进行安全骑行并将感应结果发送至控制器，控制器对提示灯和蜂鸣报警器进行开启或关闭，提醒骑行者佩戴头盔。本发明既能防止安全头盔被盗又降低共享电动车的危险性。
一种用于共享电动车行者佩戴智能防盗头盔

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