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[发明专利]一种基于自监督对比约束下的小样本目标检测方法-CN202210421310.5有效
发明人： 邢薇薇;姚杰;刘渭滨;张顺利;魏翔 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2022-04-21 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于自监督对比约束下的小样本目标检测方法。该方法包括：将小样本目标检测问题建模成一个基于自监督学习的数学优化问题，构建对数据扰动敏感的小样本目标检测模型；设计小样本目标检测模型的优化目标函数；基于优化目标函数使用深度学习更新过程对小样本目标检测模型进行训练，得到训练好的小样本目标检测模型，利用训练好的小样本目标检测模型对待检测的小样本进行目标检测。本发明以两阶段学习过程为基础，使用迁移学习对领域知识进行学习，并在小样本数据集上进行模型微调。实验结果证明，本发明在PASCAL‑VOC公开数据集上取得了良好的性能，可以有效提高模型在小样本目标检测问题上的性能，具有较强的实际应用意义。
一种基于监督对比约束样本目标检测方法

[发明专利]基于优化方差下降的计算机视觉单目标跟踪方法-CN202010312961.1有效
发明人： 邢薇薇;杨宇翔;张顺利;于淇;张健 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2020-04-20 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于优化方差下降的计算机视觉单目标跟踪方法。该方法包括：根据单目标跟踪问题设计基于非凸优化的随机方差下降梯度的深度神经网络模型，对深度神经网络模型进行监督训练，根据训练好的深度神经网络模型使用基于回归动作奖励函数的强化学习方法训练表观模型与运动模型；利用训练好的表观模型、运动模型和深度神经网络模型对当前环境下的单目标进行跟踪，得到跟踪目标的预测位置和尺度；根据当前跟踪目标的位置和目标特征进行表观模型以及运动模型更新，进行下一帧的目标跟踪，直至跟踪结束。本发明的方法不仅运算速度更快，而且具有更稳定的模型探索能力，在绝大多数复杂场景下都能够达到更鲁棒的、高质量的目标跟踪效果。
基于优化方差下降计算机视觉目标跟踪方法

[发明专利]一种基于深度学习的三阶段轨旁设备故障自动检测方法-CN202211301662.3有效
发明人： 邢薇薇;张冠甲 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的三阶段铁路轨旁设备故障自动检测方法。该方法包括以下步骤：构建轨旁设备目标检测数据集；将待检测的轨旁图像送入轨旁设备目标检测网络中，定位与识别不同类型的轨旁设备，提取轨旁设备感兴趣区域；构建轨旁设备ROI语义分割数据集；设计并训练基于改进DeepLabv3+的轻量化语义分割网络，对轨旁设备ROI图像进行像素级别的分割；将轨旁设备ROI分割图作为研究对象，根据不同轨旁设备故障所呈现的不同视觉特征，分别设计长宽比例阈值、极点坐标比较和轮廓定量检测的三种快速故障判别算法。本发明充分融合了基于深度学习的目标检测与语义分割技术，对铁路轨旁设备实现了由粗到细的故障自动检测，实际应用意义较强。
一种基于深度学习阶段设备故障自动检测方法

[发明专利]基于层次语义图神经网络的弱监督人体解析方法及系统-CN202310373231.6在审
发明人：刘渭滨;郝华青;邢薇薇 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于层次语义图神经网络的弱监督人体解析方法及系统，涉及图像处理的领域，在原始图像上设置人体目标框和初始标注语义像素点；将人体目标框和初始标注语义像素点作为弱监督信息，并联合区域语义化无监督图像分割生成初始像素级伪标签；基于人体解析初步预测结果筛选初始像素级伪标签，生成高置信度伪标签；构建初始稠密图，联合初始稠密图和动态图池化生成动态层次语义图，解码生成层次化人体解析结果。本申请利用无监督图像分割和少量标注的语义像素点，初步获取人体解析伪标签，极大减轻标注成本，所提层次语义图神经网络能够在含有噪声的伪标签监督训练下，提取准确的人体语义结构特征，生成高性能人体解析模型。
基于层次语义神经网络监督人体解析方法系统

[发明专利]实体抽取方法、装置、设备和存储介质-CN202310535453.3在审
发明人：李平;朱闻达;付子豪;王思博;刘渭滨;邢薇薇;何伟;邹智元 -专利权人：中车信息技术有限公司;北京交通大学
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本申请涉及一种实体抽取方法、装置、设备和存储介质。主要技术方案包括：获取语料信息，对语料信息进行分词处理，得到字符序列和单词序列；将字符序列输入多重嵌入模块，得到字符级嵌入向量序列，以及将单词序列输入多重嵌入模块，得到单词级嵌入向量序列；将字符级嵌入向量序列进行编码处理，得到字符级编码向量序列；将字符级编码向量序列与单词级嵌入向量序列进行拼接运算，得到拼接向量序列；将拼接向量序列进行解码操作后输入全局特征捕获输出模块，得到实体标签序列。本申请通过多重嵌入模块实现对语料多重特征的融合；通过全局特征捕获输出模块充分考虑语料的整体特征信息并输出，以达到提高实体抽取的准确度的效果。
实体抽取方法装置设备存储介质

[发明专利]一种预测交通异常事件持续时间的方法-CN202211535833.9在审
发明人：孙付勇;卢苇;高睿鹏;邢薇薇 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种预测交通异常事件持续时间的方法。该方法包括：获取交通异常事件的空间特征和外部属性信息；将交通异常事件的空间特征和外部属性信息，以及最近一段时间内的交通速度数据作为GRU模型的输入，GRU模型输出交通异常事件的时间空间相关性：将交通异常事件的时间空间相关性输入到全连接层，学习带有注意力权重的交通异常事件的动态时空特征，构建交通异常事件持续时间预测模型，利用训练好的交通异常事件持续时间预测模型预测交通异常事件的持续时间。本发明针对复杂的路网空间拓扑关系和动态的时间依赖特性，提出了一种基于上下文感知的时空图卷积方法用于估计交通事件的持续时间，有助于感知并减小异常事件对交通路况的影响。
一种预测交通异常事件持续时间方法

[发明专利]一种视频目标分割系统、方法、电子设备及介质-CN202310019422.2在审
发明人：刘渭滨;王辉;邢薇薇 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种视频目标分割系统、方法、电子设备及介质，涉及视频处理的领域，包括接收原始视频和目标注释信息；特征提取模块包括骨干网络和结构特征提取模块，结构特征提取模块对骨干网络中对应阶段的视频帧嵌入特征中的结构信息增强得到增强嵌入特征；记忆模块存储第一帧以及历史帧的分割信息；匹配模块将原始视频中当前帧的增强嵌入特征与记忆模块的分割信息进行匹配；基于匹配到的分割嵌入张量，得到视频目标分割结果。本申请通过对视频帧嵌入特征的增强，以及通过构建包含压缩记忆单元的记忆模块，有效利用了目标结构信息，降低了记忆模块中的存储占用，同时降低了具有相似外观特征点对点对点匹配过程的影响从而增强匹配过程的鲁棒性。
一种视频目标分割系统方法电子设备介质

[发明专利]一种零件机械加工工艺路线智能生成方法-CN202211695599.6在审
发明人：张一楠;宋莎莎;李超;刘渭滨;邢薇薇;刘洋;程岳;何海琛;田泽宇 -专利权人：中车信息技术有限公司;北京交通大学
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-04-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种零件机械加工工艺路线智能生成方法，包括：获取零件加工信息；构建零件加工特征集合，形成待选加工工艺链集合；采用模糊综合评价方法，建立零件特征加工工艺链匹配模型，包括构建工艺链匹配评价指标，建立加工工艺链匹配评价函数，获取匹配加工工艺链集合；构建加工工步序列成本综合评价函数，考虑加工顺序约束，构建零件加工工艺路线规划模型；采用离散人工海鸥优化算法规划零件加工工艺路线，获取优化零件加工工艺路线；该方法能够实现零件加工工艺路线的智能生成，提高工艺路线生成效率，保证工艺路线生成的质量。
一种零件机械加工工艺路线智能生成方法

[发明专利]一种装配序列规划方法-CN202211729782.3在审
发明人：宋莎莎;张一楠;刘子恒;邢薇薇;刘渭滨;刘洋;程岳;武梦瑶;田泽宇 -专利权人：中车信息技术有限公司;北京交通大学
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明公开了一种装配序列规划方法，具体包括：获取装配体及零件的三维模型信息；提取装配体干涉矩阵以及接触矩阵，提取装配体中零件质量、体积、几何约束数量、装配方向、装配工具类别等信息，计算装配体中各零件的连接约束数量、装配操作难度；选择装配体基础件；构建装配序列代价的评价指标；计算装配序列代价；采用离散人工麻雀搜索算法求解装配序列规划的离散优化问题，获取装配序列代价最小的最优装配序列；本发明提出的规划方法能减少不可行装配序列，提高装配序列的合理性，同时能实现降低装配代价，提高装配效率的目标。
一种装配序列规划方法

[发明专利]一种基于自适应广义PageRank图神经网络的交通流预测方法-CN202211156320.7在审
发明人：卢苇;孔祥远;邢薇薇;魏翔;张健;邢金涛 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2022-09-22 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于自适应广义PageRank图神经网络的交通流预测方法。该方法包括：获取公共交通流量数据中的信息点POI信息，构建距离编码；将时间信息构建为时间编码，拼接距离编码和时间编码为时空编码DTE；构建基于广义PageRank的时空图神经网络模型，将历史时间序列特征H和DTE作为基于广义PageRank的时空图神经网络模型的输入数据，对基于广义PageRank的时空图神经网络模型的进行训练，将历史交通流量序列输入到训练好的基于广义PageRank的时空图神经网络模型，基于广义PageRank的时空图神经网络模型输出未来交通流量序列。本发明设计了RPTA来自适应地建模不同时间步长之间的非线性相关性，设计了距离和时间编码来合并道路网络的地理信息和时间信息，可以有效地预测道路的交通流。
一种基于自适应广义 pagerank 神经网络通流预测方法

[发明专利]一种场景图像解析方法和系统-CN202210515553.5在审
发明人：刘渭滨;邹智元;邢薇薇 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本申请涉及一种场景图像解析方法和系统。主要技术方案包括：采集多张场景图像为图像样本数据，对图像样本数据进行标签标记，得到图像标签样本数据；将图像标签样本数据按照自定义划分粒度进行网格划分，得到网格块样本数据；基于网格块样本数据建立空间层次图结构并提取特征向量数据将特征向量数据赋值于空间层次图结构得到场景图像的特征样本数据；根据场景图像的特征样本数据和预设图模型得到场景图像解析模块，基于场景图像解析模块构建场景图像解析模型架构；对场景图像解析模型架构进行模型训练，得到场景图像解析模型。本申请能够提高场景图像解析模型小尺度目标特征学习能力，增强对多尺度场景图像解析的准确度。
一种场景图像解析方法系统

[发明专利]铁路电子支付平台测试方法及系统、设备和存储介质-CN202210411717.X在审
发明人：景晓志;王宁;刘渭滨;刘凯;李健;朱建生;邢薇薇;甘人才;罗晓燕;李文宝;席宁;王胜;王兴成;赵颖;郝雅青;李燕波;冯盛楠;孙琇;冯美琪;冯锐;魏佳代 -专利权人：中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所;中国铁道科学研究院集团有限公司;北京经纬信息技术有限公司
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本申请公开了一种铁路电子支付平台测试方法，应用于铁路电子支付平台的测试，待测铁路电子支付平台包括：交易处理模块、管理平台模块、对账结算模块、Paas平台管理模块及综合应用监控管理模块，该方法包括：模拟业务测试步骤：基于模拟支付界面，发出交易业务系统的模拟交易请求，并接收金融机构的模拟交易应答；电子支付平台功能测试步骤：接收模拟交易请求，转发金融机构的模拟交易应答，基于测试验证预期通过标准，完成交易处理模块、对账结算模块及平台管理模块的测试，输出待测铁路电子支付平台的不同等级的测试缺陷列表。本发明还提供了一种铁路电子支付平台测试系统。
铁路电子支付平台测试方法系统设备存储介质

[发明专利]通行时间预测方法、装置及数据处理设备-CN202010525883.3有效
发明人：高睿鹏;方君;孙付勇;郭晓宇;代麟;谭乃强;马楠;朱家言;柴华;邢薇薇;卢苇;吴国斌 -专利权人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司
申请日： 2020-06-10 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本申请提供一种通行时间预测方法、装置及数据处理设备，所述方法包括：获得目标驾驶员的身份信息、待预测路段的路段标识信息及行驶至该待预测路段的到达时间；根据路段标识信息及到达时间，确定待预测路段在到达时间的行驶速度特征；根据目标驾驶员的身份信息及路段标识信息，确定目标驾驶员在待预测路段的驾驶行为特征；通过机器学习模型根据多个待预测路段对应的行驶速度特征及目标驾驶员的驾驶行为特征，获得由多个待预测路段组成的待预测行程的通行时间。通过将道路本身的因素和驾驶员的驾驶行为因素综合起来作为预测整个行程的通行时间，从而可以针对不同的驾驶员得出个性化的通行时间预测结果，能够使得通行时间的预测结果更加准确。
通行时间预测方法装置数据处理设备

[发明专利]基于非负特征融合的场景图像分类方法-CN201810034600.8有效
发明人：刘渭滨;邹智元;邢薇薇;郑伟;赵雅昕 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2018-01-15 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非负特征融合的场景图像分类方法，包括以下步骤，获取原始数据的多种非负特征，定义并建立特征矩阵；对特征矩阵进行非负特征分解，得到基础特征和特征融合因子；使用基础特征和特征融合因子进行融合特征重建，得到融合特征；基于融合特征，建立基于正规化F范数误差的融合单特征分类器；使用融合特征Boosting算法对融合特征进行提升，得到融合单特征提升权重矩阵和融合多特征提升权重矩阵；基于提升权重矩阵，建立融合多特征分类器。本发明提出非负特征分解与融合特征重建的两步特征融合方法，为原始数据多种非负特征的融合提供了技术手段，实现多种特征的优势互补，基于融合特征建立的分类器能够得到更高的分类准确率。
基于特征融合场景图像分类方法

[发明专利]基于最小单纯形融合特征学习的场景图像属性识别方法-CN201810105576.2有效
发明人：刘渭滨;邹智元;邢薇薇;赵雅昕;郑伟 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2018-02-02 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开一种基于最小单纯形融合特征学习的场景图像属性识别方法，包括：S1、采集多个数据样本并定义概念标签；S2、将每个数据样本分割为多个数据样本块；S3、对每个数据样本块进行特征提取并对应为多个特征向量；S4、向属于不同数据样本的具有相同含义的数据样本块标记同一个概念标签，建立特征向量与概念标签的关联，得到关联矩阵；S5、进行最小单纯形融合特征学习，得到各概念对应的单纯形融合特征；S6、进行多特征融合权重学习，建立含有表示同一概念的不同单纯形融合特征的权重的权重矩阵；S7、基于权重矩阵和单纯形融合特征进行信息属性识别。本发明能够对原始数据细粒度的概念标签进行学习，避免了单标签的不准确问题。
基于最小单纯融合特征学习场景图像属性识别方法

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