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1. 发明授权

CN117208026B 一种车轨云协同的铁路信号智能检测轨行器系统有权
公开(公告)号：CN117208026B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311150185.X
申请日：2023-09-07
申请人：中铁武汉电气化局集团上海工程建设有限公司 , 西南交通大学
发明人：李国强 , 马征 , 吴彦良 , 邬芝权 , 杨柳 , 闫玉平 , 单桂元 , 李遥生 , 孙俊 , 李东阳 , 张雪飞 , 杨松林
IPC分类号： B61D15/12 , G01S19/50 , G01S19/48 , G01R31/54 , B61K9/08 , B61L15/00 , B61C17/00 , B61L25/02
摘要：本发明公开了一种车轨云协同的铁路信号智能测试轨行器系统，本发明由铁路轨道轨行器主体结构、车载铁路信号设备检测设备、车载智慧云端系统三部分组成。在铁路轨道轨行器上搭载车载铁路信号检测设备和车载智慧云端系统。该铁路信号智能测试轨行器系统能够在铁轨上静态停车和动态行进时，实现铁路信号设备的静态和动态数据实时采集、分析、存储和传输；精准的测试和反馈铁路信号轨旁设备状态以及轨行器的工作状态信息；在云端进行数据存储、云计算处理和数据反馈；保障检测功能的智能化、准确性及安全性。

2. 发明公开

CN117208026A 一种车轨云协同的铁路信号智能检测轨行器系统有权
公开(公告)号：CN117208026A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311150185.X
申请日：2023-09-07
申请人：中铁武汉电气化局集团上海工程建设有限公司 , 西南交通大学
发明人：李国强 , 马征 , 吴彦良 , 邬芝权 , 杨柳 , 闫玉平 , 单桂元 , 李遥生 , 孙俊 , 李东阳 , 张雪飞 , 杨松林
IPC分类号： B61D15/12 , G01S19/50 , G01S19/48 , G01R31/54 , B61K9/08 , B61L15/00 , B61C17/00 , B61L25/02
摘要：本发明公开了一种车轨云协同的铁路信号智能测试轨行器系统，本发明由铁路轨道轨行器主体结构、车载铁路信号设备检测设备、车载智慧云端系统三部分组成。在铁路轨道轨行器上搭载车载铁路信号检测设备和车载智慧云端系统。该铁路信号智能测试轨行器系统能够在铁轨上静态停车和动态行进时，实现铁路信号设备的静态和动态数据实时采集、分析、存储和传输；精准的测试和反馈铁路信号轨旁设备状态以及轨行器的工作状态信息；在云端进行数据存储、云计算处理和数据反馈；保障检测功能的智能化、准确性及安全性。

3. 发明公开

CN117648650A 一种监测数据异常检测方法、系统、设备及可读存储介质审中-实审
公开(公告)号：CN117648650A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311351278.9
申请日：2023-10-18
申请人：西南交通大学 , 宜宾西南交通大学研究院
发明人：杨柳 , 侯丽娟 , 宋俊波 , 马征 , 刘恒 , 王健宇
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/243 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/084
摘要：本发明提供了一种监测数据异常检测方法、系统、设备及可读存储介质，涉及数据处理技术，包括获取第一信息；用第一信息训练预设的自编码器，得到第一异常检测模型；对第一信息进行预处理后训练变分自编码器，得到第二异常检测模型；将第一异常检测模型和第二异常检测模型进行联合运算后对第一信息进行异常检测，得到第一检测结果；对第一信息采用孤立森立进行异常检测，得到第二检测结果，将第一检测结果和第二检测结果进行或运算后的数据进行时域分析和频域分析，得到第一信息中异常数据的类型。本发明通过摒弃人为设置自编码器的阈值的方式，基于历史正常数据集的重构误差重新设计了自编码器的阈值，可以更好地保证第一异常检测模型的准确性。

4. 发明公开

CN117609905A 一种监测数据预测方法、系统、设备以及可读存储介质审中-实审
公开(公告)号：CN117609905A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311351283.X
申请日：2023-10-18
申请人：西南交通大学 , 宜宾西南交通大学研究院
发明人：杨柳 , 侯丽娟 , 周宇超 , 马征 , 刘恒 , 文煜轩
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F16/215 , G06F18/214 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06F18/23
摘要：本发明提供了一种监测数据预测方法、系统、设备以及可读存储介质，涉及数据监测技术领域，包括获取预设时间段内的若干组监测数据序列；由全部监测数据序列对应的重组数据构成数据集，将所述数据集随机划分为训练集和测试集；建立多种时间序列预测模型，利用所述训练集和测试集分别对多种时间序列预测模型进行训练和测试，根据每个时间序列预测模型的预测结果计算得到预测误差；根据每个时间序列预测模型的预测误差，采用熵权法计算每个时间序列预测模型的权重，计算得到最终预测结果，本发明用于解决现有技术中的预测模型大部分均采用单一模型进行预测，采集的数据会带有一定的随机性和复杂性，存在模态混叠的技术问题。

5. 发明授权

CN117274957B 一种基于深度学习的道路交通标志检测方法及系统有权
公开(公告)号：CN117274957B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311567597.3
申请日：2023-11-23
申请人：西南交通大学
发明人：杨柳 , 李欣平 , 范华琦 , 马征 , 刘恒
IPC分类号： G06V20/58 , G06T3/4053 , G06V10/40 , G06V10/764
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的道路交通标志检测方法及系统，涉及图像处理技术领域，包括获取道路的实景原图信息；基于预设的切图策略将所述道路的实景原图信息进行切割，得到至少两个所述实景原图的子图信息；将所述实景原图的子图信息发送至预设的神经网络模型进行筛选，得到包含交通标志的子图信息；将所述包含交通标志的子图信息进行分辨率重建，得到增强分辨率后的子图信息；将增强分辨率后的子图信息发送至预设的目标检测模型进行检测，得到子图信息内的特征数据信息；将所述子图信息内的特征数据信息进行融合，得到交通标志的位置信息。本发明实现了自动化道路交通标志检测，提高了标志检测的准确性和效率。(56)对比文件US 2023207061 A1,2023.06.29冯爱棋等.融合注意力机制和上下文信息的实时交通标志检测算法《.计算机科学与探索》.2023,1-13.杨柳.基于多尺度特征融合网络的交通标志检测《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 (工程科技Ⅱ辑)》.2020,C035-327.张可佳.基于 YOLOv4 的交通标志识别算法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 (工程科技Ⅱ辑)》.2023,C034-552.Hang Gong 等.SEDG-Yolov5: ALightweight Traffic Sign Detection ModelBased on Knowledge Distillation.《electronics》.2022,1-19.Xianyan Kuang 等.Real-Time Detectionand Recognition of Road Traffic Signsusing MSER and Random Forests《.ComputerVision and Pattern Recognition》.2018,1-18.

6. 发明公开

CN117422656A 一种低照度模糊交通图像增强方法、装置、设备及介质有权
公开(公告)号：CN117422656A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311720308.9
申请日：2023-12-14
申请人：西南交通大学
发明人：杨柳 , 阴慧颖 , 马征 , 刘恒
IPC分类号： G06T5/92 , G06T7/00 , G06T7/90
摘要：本发明提供了一种低照度模糊交通图像增强方法、装置、设备及介质，涉及道路监测技术领域，包括获取低照度模糊交通图像，预处理后转换为高光谱图像；提取所述高光谱图像中的色调分量、第一饱和度分量和第一亮度分量，对所述第一亮度分量依次进行去模糊处理得到第二亮度分量，将第二亮度分量分解为第一入射分量和第一反射分量；分别对所述第一反射分量和第一入射分量进行图像增强处理得到第二反射分量和第二入射分量；提取第二亮度分量中的细节层，将所述细节层与第二入射分量和第二反射分量进行合并生成第三亮度分量；本发明用于提高低照度模糊交通图像的图像增强效果、图像质量和去除模糊效果。

7. 发明授权

CN114708003B 一种异常数据检测方法、装置、设备及可读存储介质有权
公开(公告)号：CN114708003B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202210458381.2
申请日：2022-04-27
申请人：西南交通大学 , 成都交大大数据科技有限公司
发明人：范华琦 , 刘恒 , 周杲 , 蒋挺 , 向吴优 , 陈赛 , 庞苏川 , 杨柳
IPC分类号： G06Q30/018 , G06Q30/0601 , G06F18/23 , G06F18/2433
摘要：本发明涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种异常数据检测方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法获取第一信息，所述第一信息至少一个商店的商品销售数据信息；将所述第一信息发送至数据预处理模型，得到第二信息，所述第二信息为对第一信息进行预处理得到的价格特征数据信息和销量特征数据信息；将所述第二信息发送至异常检测模型进行异常数据检测，得到第三信息，所述第三信息为对所述第二信息进行两次聚类筛选得到的异常商品销售数据；将所述第三信息进行校验处理，得到校验参数后的模型筛选到的异常商品销售数据。本申请通过将两种聚类算法的优势进行整合，克服了两种算法的缺点，达到高效、精准的判断异常数据的效果。

8. 发明授权

CN116594915B 一种集成测试用例的自动生成方法、装置、设备及介质有权
公开(公告)号：CN116594915B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310872720.6
申请日：2023-07-17
申请人：西南交通大学
发明人：付立民 , 邱兆阳 , 李学良 , 秦畅 , 李坤 , 马征 , 刘恒 , 杨柳
IPC分类号： G06F11/36
摘要：本发明提供了一种集成测试用例的自动生成方法、装置、设备及介质，涉及软件测试技术领域，包括获取初始用例文件，从初始用例文件中获取需要集成的测试函数的函数名和路径，根据函数名和路径建立键值对字典；根据测试函数的函数名获取对应的桩函数，提取桩函数中的约束条件；基于顶层约束方向聚合方法将所述约束条件反向聚合到顶层测试函数中，生成新的用例生成文件；为新的用例生成文件生成第二测试用例，以初始测试用例文件为模版，将第二测试用例写入到新的测试用例文件得到最终测试用例文件；本发明用于解决现有的集成测试用例自动生成方案存在不能满足轨道交通信号系统集成测试中3层内接口调用率的最大覆盖的技术问题。

9. 发明公开

CN116310349A 基于深度学习的大规模点云分割方法、装置、设备及介质有权
公开(公告)号：CN116310349A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310596465.7
申请日：2023-05-25
申请人：西南交通大学
发明人：陈曦 , 赵金瑶 , 陈美吉 , 杨柳 , 范平志
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06N3/0464
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的大规模点云分割方法、装置、设备及介质，涉及点云数据处理技术领域，包括获取点云数据；构建基于pointnet的点云分割模型，并训练点云分割模型得到训练后的点云分割模型，点云分割模型的第二感知层的后嵌入CA注意力机制层和空洞空间卷积池化金字塔层丰富信息；利用训练后的点云分割模型分割更新后的点云数据，得到点云分割结果；本发明通过在pointnet这个基准网络中嵌入一个CA注意力机制层和空洞空间卷积池化金字塔，CA注意力机制层丰富点云数据上下左右之间的含义，空洞空间卷积池化金字塔层作为桥梁，多级采样率的空洞卷积并行采样扩大感受野，丰富语义信息。

10. 发明公开

CN116036225A 一种天然来源的治疗关节炎的外用药物组合物有权
公开(公告)号：CN116036225A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310098291.1
申请日：2023-02-10
申请人：西南交通大学
发明人：周先礼 , 陈琳 , 杨柳
IPC分类号： A61K36/9068 , A61P19/02 , A61P29/00 , A61P19/06
摘要：本发明提供了一种天然来源的治疗关节炎的外用药物组合物，属于生物医药领域。本发明药物组合物是由如下重量配比的原料药制备而成：总山椒素1～10份、总姜酚1～10份。所述总山椒素为花椒总山椒素，所述总姜酚为生姜总姜酚。本发明药物组合物能够改善关节肿胀，减轻关节疼痛，抑制炎症效果良好，且有一定的镇痛作用，对各种关节炎治疗效果显著。与单独使用花椒总山椒素和生姜总姜酚相比，具有协同增效的作用，显效快，疗效突出。同时，该组合物可制成多种剂型，选择多样，使用方便，无明显副作用，使用安全，具有良好的应用前景。

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