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[发明专利]基于信道状态信息的室内实时排队人数检测方法-CN202310855839.2在审
发明人：费蓉;郭与番;李军怀;李爱民;邱原;万雨欣;杨璐 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明公开了基于信道状态信息的室内实时排队人数检测方法，搭建单发射器‑单接收器的WiFi检测区域，采集视距路径下不同人数排队场景下的CSI原始信号并进行天线优选，筛选随人数变化信号波动明显的发射天线序列，对天线序列对应的接收天线上的信号振幅及相位进行数据预处理，对处理后的振幅及相位进行拼接，构成特征向量，并制定类别标签，构建数据集；建立GA‑LSTM‑FC组合模型检测室内排队人数，结合菲涅尔区理论，根据人走向不同其对应的信号反映强弱不同，判断有人进/出队列，实时调整排队人数，当信号发生较大跳跃可得知有人员出入队列，即重新检测排队人数。本发明增加了检测的自调节功能，节省了计算资源，提高了检测率。
基于信道状态信息室内实时排队人数检测方法

[发明专利]基于深度强化学习的车辆跟驰速度控制方法-CN202310891541.7在审
发明人：费蓉;杨璐;邱原;刘雅君;白雪茹;马梦阳 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： B60W40/00 文献下载
摘要：本发明提供了基于深度强化学习的车辆跟驰速度控制方法，包括：基于真实驾驶数据集，提取“引导车—自动驾驶车辆—跟驰车”三车模式下的自动驾驶跟驰对；设计马尔可夫奖励过程；基于三车模式下车辆安全性及舒适度的要求，设计强化学习奖励函数；构建基于深度强化学习的车辆跟驰速度控制网络框架；对所得到的网络进行训练，得到基于深度强化学习的车辆跟驰速度控制模型；对所得到的网络模型进行测试，验证模型的安全性及舒适度。本发明缓解了传统深度强化学习“试错”与自动驾驶安全性之间的矛盾。
基于深度强化学习车辆速度控制方法

[发明专利]一种基于多编码器的通话语音识别方法-CN202310418560.8在审
发明人：邱原;肖浩;魏锦波;刘作;黎聪;寇佳威;张闯;阮梓涵 -专利权人：西安理工大学;广西东信易通科技有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G10L15/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多编码器的通话语音识别方法，首先对通话语音按声道信息进行说话人分类；将分类好的语音按说话时间和空白信息进行切分排序；对排序好的语音进行预处理，并转为80维的Fbank特征；将Fbank特征按照前一句、识别句和后一句进行拼接作为语境信息的来源；将拼接后的语音和目标句分别输入到两个不同的编码器中，按照不同的方式进行语境信息的融合，获得包含语境信息的隐空间特征；再输入到历史解码器中，在历史解码器中与之前识别的文本特征进行融合，得到包含上下文的特征信息；最终进行解码操作得到目标语音的识别结果。本发明通过充分挖掘通话中的语境信息，弥补了传统语音识别对于语境信息的缺失，提高了通话语音识别的精度。
一种基于编码器通话语音识别方法

[发明专利]基于环境感知的自动驾驶有轨电车运行风险评估方法-CN202010709082.2有效
发明人：黑新宏;杨江诚;姬文江;费蓉;谢国;邱原;王一川 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2020-07-22 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于环境感知的自动驾驶有轨电车运行风险评估方法，步骤包括：步骤1、对自动驾驶有轨电车的环境数据进行数据预处理，步骤2、因为对于所选取的环境特征，可能存在与最终的风险等级不相关的特征，属于冗余特征，采用RFE进行特征选择，选择主要特征；步骤3、构建xgboost模型，利用贝叶斯参数优化算法构建模型，将步骤2中获得的特征子集S”输入xgboost模型进行测试，使用贝叶斯参数优化算法寻找最优参数。本发明的方法，首先在对数据的预处理方面，有了更精细的处理，利用过采样的方法，有效防止数据的不均衡。
基于环境感知自动驾驶有轨电车运行风险评估方法

[发明专利]一种基于多路卷积网络的端到端语音识别方法-CN202310423069.4在审
发明人：邱原;肖浩;魏锦波;刘作;黎聪;寇佳威;赵中麒;贺胡松 -专利权人：西安理工大学;广西东信易通科技有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G10L15/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多路卷积网络的端到端语音识别方法，专门针对中文语音识别过程中对于汉语发音中发音单元粗粒度化的识别改进，采用多路卷积网络MCNN对于语音数据从发音的时间帧和发音的频率谱的方向进行特征提取；在transformer的输入前端增加一个MCNN的多路卷积网络以此提前获取语音的局部特征，输入transformer网络中进行语音识别的训练，并在Encoder层后还增加了一个CTC结构，最后利用联合训练模型以CTC为辅助训练，从而加快整体模型的收敛速度。通过大量实验证明了本发明具有更强的鲁棒性和超过一般语音识别模型的识别率，并且因为模型可以模块化组成，为后期的改进提供了更强的可行性。
一种基于卷积网络端到端语音识别方法

[发明专利]一种基于MapReduce的最邻近空间集合关键字查询方法-CN202211325865.6在审
发明人：邱原;刘作;陈雄博;肖浩;白雪茹;魏锦波 -专利权人：西安理工大学;广西东信易通科技有限公司
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F16/242 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MapReduce的最邻近空间集合关键字查询方法，基于Hadoop框架，使用实时建立的分布式Hilbert R‑树索引的方式，采用了两点配对算法结合叶子节点对角线剪枝方法与圆扫描剪枝方法完成了快速的空间集合关键字的查询，并在地图应用中进行了实验。实验结果表明分布式Hilbert R‑树索引的设计，可以有效减小索引体量，应对异构数据源与数据快速更新的情况；两点配对算法可以极大削减检索空间，加快系统的响应速度，促进了集合空间关键词查询的实用化。
一种基于 mapreduce 邻近空间集合关键字查询方法

[发明专利]基于空洞卷积的跨层连接的施工场景人群计数方法-CN202310015749.2在审
发明人：赵志强;马培红;邱原;贾萌;黑新宏 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2023-01-05 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于空洞卷积的跨层连接的施工场景人群计数方法，(1)获取公开的人群计数数据集，并根据人工标注生成真实密度图；(2)建立基于空洞卷积的跨层连接的施工场景人群计数网络CL‑DCNN；(3)将数据集中的人群图像输入人群计数网络CL‑DCNN输出图像的预测密度图；(4)将输出的预测密度图进行积分求和得到图像的人群总数，并将输出的预测密度图与真实密度图进行损失计算，不断迭代更新人群计数网络中的参数；(5)将施工场景下的测试图片输入训练好的人群计数网络，生成人群密度图并积分求和得到人群计数结果。本发明具有很好的自适应能力和很高的预测精度。
基于空洞卷积连接施工场景人群计数方法

[发明专利]基于FIR-小波变换的铁路轨道高低不平顺检测方法-CN202211505699.8在审
发明人：姬文江;张杰;谢国;鲁晓锋;孟海宁;黑新宏;邱原;王一川 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明公开的基于FIR‑小波变换的铁路轨道高低不平顺检测方法，包括将列车的加速度信号分割为长度一致的信号，采用集合经验模态分解算法以及阈值选取方法对分割后的加速度信号做去噪处理；对去噪处理后的信号进行重采样，再使用基于FIR滤波器的双重积分方法处理，得出长波不平顺预测结果；采用小波变换方法提取分割后的加速度信号的高频信息，实现短波不平顺预测，再与长波不平顺预测结果叠加，得到铁路轨道高低不平顺检测结果。本发明基于集合经验模态分解的方法，能够有效的去除加速度信号中的各种干扰噪声；同时利用FIR积分滤波器解决了传统积分方法中趋势项干扰较大的问题，提高了铁路轨道高低不平顺预测的精度。
基于 fir 变换铁路轨道高低平顺检测方法

[发明专利]一种扫描激光雷达探测数据网格化可视化方法-CN201911066435.5有效
发明人：陈浩;陈凯军;丁雅婕;李博;朱磊;胡先智;邱原;闫庆 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2019-11-04 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G01S17/95 文献下载
摘要：本发明公开了一种扫描激光雷达探测数据网格化可视化方法，具体为：1、根据扫描激光雷达探测数据的探测扫描距离和探测角度；2、将扫描激光雷达探测数据的极坐标进行坐标转换，转换成笛卡尔积坐标形式V(m,n)；3、采用归一化方法标准化处理数据V(m,n)得到U(m,n)；4、利用垂直水平插值方法对U(m,n)中的数据缺失位置处进行插值填补；5、创建与可视化图形尺寸m和n对应的二维空间颜色矩阵数据C(m,n)并初始化，将数据G(m,n)映射到表示数值强度的C(m,n)中；6、利用像素与C(m,n)的对应关系，通过程序可视化方法将C(m,n)的数值绘制到像素位置。该方法提高了数据插值的准确性。
一种扫描激光雷达探测数据网格可视化方法

[发明专利]数字孪生仿真方法、系统、装置及服务器-CN202211406004.0在审
发明人：陈浩;党政;黑新宏;刘一龙;邱原 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本申请提供一种数字孪生仿真方法、系统、装置及服务器，涉及虚拟仿真技术领域。该方法包括：获取多个试验设备执行预设试验方案产生的静态数据和动态数据，静态数据为试验设备的参数，动态数据为试验设备运行时生成的数据；根据静态数据生成各试验设备的数据模型，数据模型用于表示各试验设备的设备参数、试验设备所在试验靶场的参数；根据数据模型，对各试验设备进行建模，得到各试验设备的几何模型；根据各几何模型及对应的动态数据，生成各试验设备对应的虚拟孪生场景，其中，虚拟孪生场景中包括各试验设备对应的虚拟设备、以及对应的动态数据。本申请可以针对试验设备构建虚拟孪生场景，降低试验成本。
数字孪生仿真方法系统装置服务器

[发明专利]基于依存分析的多属性联合嵌入的情感分析方法、装置和存储介质-CN202210820659.6在审
发明人：费蓉;白雪茹;邱原;李爱民;李嘉鑫;王战敏 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2022-07-12 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于依存分析的多属性联合嵌入的情感分析方法、装置和存储介质。所述方法包括：从“推特”上获取用户发布的评论文本；对多条文本进行预处理，以得到只包含单词的文本数据且单词都为其原形；将预处理后的文本输入预设BERT编码器中，以获取上下文和目标词对应的隐藏状态；对预处理过后的文本进行依存分析，获得句法依存树并对其进行遍历，获得文本中单词的邻接矩阵和关系矩阵；将邻接矩阵、关系矩阵和单词的位置信息传入预设记忆网络，得到文本的特征表示；将所述特征表示与原始文本的隐藏状态拼接，得到文本特征新表示；基于特征新表示得到目标词的情感分析结果。本发明充分挖掘依存信息，提高了情感分析的精度。
基于依存分析属性联合嵌入情感方法装置存储介质

[发明专利]一种基于TimeGAN模型的故障分类方法-CN202210890941.1在审
发明人：黑新宏;张宽;费蓉;姬文江;邱原;高苗 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于TimeGAN模型的故障分类方法，首先将原始的故障数据进行基于统计方法的特征提取，即提取统计特征代表原有的数据作为特征矢量；TimeGAN模型构建，然后对TimeGAN模型对抗训练，将TimeGAN生成故障的特征样本与原始故障的特征样本进行合并组成新的数据集，并划分训练集和测试集；将训练集输入到XGBoost模型进行迭代训练，估计模型中的参数，使模型能够进行后续分类任务；最后使用训练好的分类模型在测试集上测试，以评估模型的分类性能。本发明提高故障分类的效果，为故障诊断提供可靠保障。
一种基于 timegan 模型故障分类方法

[发明专利]一种基于模式识别的转辙机故障识别方法-CN201910905370.2有效
发明人：姬文江;左元;黑新宏;谢国;王一川;邱原 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2019-09-24 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于模式识别的转辙机故障识别方法，包括先将待测电流数据与标准电流数据基于时间轴和电流轴分为N段，再通过小波分解重构的方法分别对N段数据滤波处理，最后将经处理的正常数据与待识别数据进行FastDTW算法处理，将得到的结果依据阈值的方式来判断数据是否正常。本发明方法通过初始数据分段、去噪等数据预处理的方式很大程度上减少了FastDTW算法的运算量，加快运算效率，为后期的故障数据与故障数据库之间进行模式匹配得到了可行性保证，由于转辙机具有在启动和锁闭阶段故障率高的特性，从而增加相似度权重参数，为第一段数据与最后一段数据设置较高的相似度权重值来提高故障检测准确率。
一种基于模式识别转辙机故障识别方法

[发明专利]虚拟试验靶场验证系统的轻量级消息中间件系统及方法-CN202010151901.6有效
发明人：陈浩;焦瑞;黑新宏;胡先智;朱磊;邱原;朱小贝;张晓 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2020-03-06 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06F9/54 文献下载
摘要：本发明公开的一种虚拟试验靶场验证系统的轻量级消息中间件系统，包括有中间件消息转发模块、中间件模型服务模块、中间件时间同步服务模块及对象模型收发模块；本发明的中间件系统，以解决现有虚拟试验靶场试验设备交互难，信息传输慢，消息并发量低等问题。本发明还提供了基于面向消息中间件系统的虚拟试验靶场体系通信方法，具体为：S1：创建可供中间件存储调用的对象模型组件；S2：虚拟试验靶场体系中间件对象模型组件向中间件存储服务器的上传；S3：对对象模型组件进行权限和其他信息绑定；S4：对虚拟试验靶场体系中间件开始前的对象模型组件激活；S5：同步需要互操作设备的时间；S6：进行虚拟设备的信息交互。
虚拟试验靶场验证系统轻量级消息中间件方法

[发明专利]一种基于铁路调度集系统的网络安全风险预测方法-CN202111310838.7在审
发明人：姬文江;郝帅;张亚玲;王一川;朱磊;邱原;黑新宏 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2021-11-05 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于铁路调度集系统的网络安全风险预测方法，首先，获取原始网络流量数据，处理后，每条数据包括的关键字有：time，s_IP，d_IP，s_port，d_port，duration，protocol，size，label；将s_IP转换为向量，经过降维处理，得到向量化集合vector_SIP；对原始网络流量进行分类，获得异常IP向量集合abn_SIP；通过判断vector_SIP中与abn_SIP中IP地址的距离，即可判断是否存在感染风险。本发明方法能有效的对铁路调度集中系统进行防护，通过与异常IP地址的距离判定，使存在潜在风险的IP地址被标志，提高铁路运行环境的安全。
一种基于铁路调度系统网络安全风险预测方法

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