铁路车站安检人脸识别系统的应用研究

对人脸识别技术的发展和人脸识别系统在铁路车站安检区域的应用进行分析和研究.针对铁路车站人流密度大、治安难度大、安检时间短和光线环境复杂等较为特殊的行业应用特点,提出一种应用于铁路车站的人脸识别系统技术解决方案,并在京沪高速铁路上海虹桥站试点应用.铁路车站安检人脸识别系统具有响应时间短、人脸采集率高和比对识别速度快等特点,在提高人脸识别正识率的同时,降低了误识率和漏识率.     

人脸识别系统在铁路车站安检区域应用的研究

本文对人脸识别技术的发展和人脸识别系统在铁路车站安检区域的应用进行了分析和研究.针对火车站存在人流密度大、治安难度大、安检时间短和光线环境复杂等较为特殊的行业应用特点,提出一种应用于铁路车站的人脸识别系统解决方案,并在京沪高速铁路试点.该系统具有响应时间短、人脸采集率高和比对识别速度快等特点,在提高人脸识别率的同时降低误识率和漏识率.     

基于太赫兹技术的新型铁路安检验证设备

传统的铁路安检方法由于设备性能以及安检人员技能的局限性,安检过程中可能会出现漏判和错判的情况。此外,目前铁路实名制验证和安检设备一般分离设置,导致现有安检和实名制验证效率低下,无法满足铁路车站内旅客及社会人员快速流动的需要。为此,利用太赫兹的高穿透性、指纹谱性等特点,并结合最新的人脸识别自助实名制验证模式,设计了基于太赫兹技术的新型铁路安检验证设备。该设备能够实现安检与实名制验证的一体化运行,可以为旅客提供高效精准的安检服务,从而进一步保证我国铁路安全高效的运营。     

基于人脸识别的刷脸检（验）票技术研究与实现

文章以铁路检票系统为基础,在现有的纸制票、磁票、二代身份证、中铁银通卡（IC卡）介质检票的基础上,提出基于人脸识别的刷脸检（验）票方案;该方案利用人脸识别技术、大数据技术,结合12306售票系统、检票系统实现刷脸检（验）票,已经应用于多个铁路局。对使用的数据进行收集和分析表明,人脸识别率达97%,检票通行率完全符合铁路标准。以中铁银通卡用户刷脸为例,验证了方案的可行性,为铁路全面实施刷脸检（验）票提供技术支撑。     

人脸识别技术在铁路行业的应用思考

概述生物识别技术,介绍人脸识别技术类别、发展现状及铁路需求,针对铁路公安机关的网上追逃、刑侦破案、维稳反恐、治安防范、便民服务、票证查验、户证管理等多个业务和服务领域,重点分析分析人脸识别系统在铁路行业的应用情况.     

铁路客运安检查危系统在旅客服务与生产管控平台中的应用研究

随着高速铁路建设的推进与客流量的攀升,大客流已经成为许多铁路客运车站的常态。重视大客流条件下的铁路客运安检查危工作,开发一个信息化的客运安检查危系统,是保证铁路旅客运输安全的关键。文章基于旅客服务与生产管控平台,设计铁路客运安检查危系统,介绍系统架构、功能设计、核心模块、关键技术及应用效果。在张家口客运车站、青岛客运车站对系统的功能进行试验,试验结果表明,该系统对禁限物品的识别率得到明显提高,实现了安检信息的集成与共享。铁路客运安检查危系统的应用,有利于发现车站运营安全风险,提高安检工作效率,确保安检工作平稳、高效运行。     

基于人机协同的铁路客运安检系统研究

铁路客运安检是铁路运营安全风险防范工作的重要一环，既有安检仪单机作业，模式落后；值机判图员水平参差不齐，且与开包处置员之间联动方式单一，各岗位作业质量监管考核以及事后回溯困难，缺乏一套满足安检各岗位无缝联动并与智能技术辅助判图相互协同的安检系统，因此，研究设计基于人机协同的铁路客运安检系统。阐述铁路客运安检现状和问题，从总体设计、安检作业流程设计、核心模块功能设计方面进行系统描述；介绍系统功能关键技术，重点论述基于人机协同的安检作业增量学习技术，以提高安检智能识别技术水平和安检作业整体质量与效率；通过南昌站试点应用，证明系统满足安检作业需求，实现了安检各岗位工作质量量化考核，以智能判图辅助监督值机判图员，以人工判图处置结果反馈智能判图模型进行迭代升级，以物防技防促进客运安检提质增效。     

基于TCNN-MADLSTM的全并联AT牵引网多元信号融合故障定位

全并联AT牵引供电系统上下行线路并入自耦变压器，致使故障信号多路径传播，且牵引网导线阻抗不连续，传统方法很难实现牵引网故障准确定位。基于AT牵引网结构，推导牵引网上下行导线故障电流幅值与故障距离的非线性关系；基于改进的卷积神经网络(Transformer-based CNN,TCNN)和记忆注意力解耦长短期记忆神经网络(Memory Attended Decoupled LSTM,MADLSTM)，通过增加注意力机制和残差连接，增强多导线电流幅值与故障距离的非线性函数关系，从而提高牵引网故障定位的精度；将前述方法与传统的卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)进行不同噪声条件下的对比验证。结果表明：基于TCNN+MADLSTM算法进行故障定位时，可自适应构建故障距离与多导线电流幅值的非线性函数关系，以及自适应计算故障距离，无须考虑波速影响；相较于传统的CNN+LSTM算法，TCNN+MADLSTM算法故障定位精度更高，故障区段识别精度可达100%，故障定位精度达72.100 m，均方误差为0.016 km²。     

铁路周界入侵目标多尺度特征感知算法

准确识别侵入周界范围内的人和大型牲畜是铁路周界入侵视频智能分析技术的重点内容,对保障铁路安全运营具有重要意义。基于现有目标检测算法难以处理铁路监控场景中入侵目标呈现显著尺度变化的状况,提出一种多输入双输出神经网络(Multiple Input Double Output Network,MIDO-Net)和基于自适应特征加权融合的目标多尺度特征感知算法。首先,通过MIDO-Net多层级联的多输入和双输出网络结构,提取图像目标更丰富的多尺度特征信息;其次,依据骨干网络多阶段的特点,先将多级特征上采样至统一分辨率,再利用注意力模块和自适应参数对多级特征进行加权;然后,将特征输入到检测头中完成铁路周界入侵的识别;最后,通过视觉目标类别(Visual Object Classes,VOC)公共数据集和制作的多场景、多尺度铁路异物侵限数据集,对算法进行验证。结果表明：提出的多尺度特征感知算法在VOC公共数据集中的检测精确率达83.3%,在多场景、多尺度铁路异物侵限数据集中的检测精确率达91.1%,平均召回率达56.2%,均优于当前广泛使用的各种特征提取骨干网络;算法检测速率为45帧·s^...     

基于二极管箝位级联拓扑变流器的直驱风电用变流技术

直接驱动型风力发电系统需要全功率变流器作为与电网的接口，多电平变流器的应用得到了广泛关注。二极管箝位五电平级联H桥拓扑，结合了二极管箝位型多电平和级联H桥多电平的优势，只需较少的箝位二极管和独立直流电源，即可进一步提高输出电压等级；使用移相变压器和12脉波整流器作为输入电路.可以方便地应用在使用多相永磁同步发电机的直驱风电系统中。基于拓扑提出了消谐波SPWM和载波相移SPWM相结合的调制方法，能够方便地对二极管箝位级联拓扑进行控制，可以进一步提高等效载波频率，减小器件损耗和滤波器体积。仿真和实验结果证实了所采用的拓扑及其控制方法的有效性。     

基于人脸识别技术的铁路实名制进站核验系统研究及设计

设计基于人脸识别技术的铁路实名制进站核验系统,解决人证一致性自动检验的问题。利用人脸识别技术、应用集群技术、负载均衡技术,结合客票系统架构,实现旅客进站票证人一致性的核验,已经应用于多个车站。对旅客进站记录及数据进行收集和分析表明,人脸识别率达97%,旅客可以在5 s内完成进站核验,满足铁路旅客实名制进站核验业务的效率要求。结果表明,基于人脸识别技术的实名制进站核验系统技术方案的可行性,为铁路未来实施全面刷脸进站提供技术支撑。     

基于RetinaFace的人脸多属性检测算法研究

为提高铁路刷脸检票业务中人脸检测的平均精度，通过研究分析人脸检测算法RetinaFace，针对闸机应用场景制定损失函数，提出了一种基于RetinaFace的人脸多属性检测算法，实现了人脸框位置、人脸是否佩戴墨镜以及人脸遮挡程度等信息的准确输出。算法使用轻量化骨干网络MobileNet-0.25网络结构，移除非必要的分支，减少计算开销，在铁路标准人脸遮挡数据集上检出率达到95.4%，不同遮挡程度的识别准确率达到了99.2%。     

京张高铁旅客全行程智慧信息服务技术研究与应用

着眼于为北京2022年冬奥会和冬残奥会(简称:冬奥会)京张高铁旅客提供便捷、舒适、安全的全行程智慧信息服务,提出以人脸识别、出行服务推荐、服务信息推送、站内导航为主要内容的京张高铁全行程智慧出行服务构想;重点围绕进出站闸机人脸识别检票、全方位站内导航服务、基于旅客行程智能化消息推送服务3个典型应用场景,对基于MTCNN模型的人脸识别、行程服务信息采集与融合、出行服务信息推送、站内导航底图绘制、车内蓝牙i Beacon定位装置部署、指纹定位、基于A*算法的站内导航等相关技术进行深入研究。这些技术的研究和应用,可更好地满足旅客个性化出行服务需求,有助于改善旅客出行体验,进一步推动京张高铁向智能化方向发展。     

基于安检互认下的京张高铁清河站设计

伴随着城市的高速发展与建设,高铁客运站作为城市间交通的重要联系工具,高铁同地铁、公路、市郊铁路等交通模式的联系愈发密切.然而,由于运营部门及安检标准的不同,导致旅客在换乘过程需要经历重复安检,很大程度上影响旅客的出行效率.以京张高铁清河站为例,对清河站功能定位、换乘关系、功能布局以及流线组织进行分析,并采用模拟仿真对安...     

铁路网络数据安全风险分析及应对措施

随着信息技术在铁路领域的应用不断深化,铁路业务系统中产生和积累了海量的网络数据,成为铁路企业重要的生产要素之一。网络数据在收集、存储、传输、应用、销毁等各个环节面临着被泄露、窃取、非法使用的安全风险。通过分析铁路网络数据面临的主要安全风险,结合铁路企业网络数据应用场景,研究提出网络数据安全风险应对措施,可为铁路企业网络数据安全管理工作提供借鉴和参考。     

摆式列车线路检测信号的动态自适应滤波研究

为提高摆式列车检测系统的精度,针对传统数字滤波器的不足,将非平稳随机信号时变模型参数的自适应估计与普通卡尔曼滤波算法相结合,提出一种能有效消除或削弱测量信号中高斯白噪声的卡尔曼动态自适应滤波方法及数学模型。实时建模精度是实现卡尔曼动态滤波的关键。通过对具有不同遗忘因子的递推最小二乘算法的分析和比较,结果表明,带自适应遗忘因子的递推最小二乘算法(RLSAF)由于其遗忘因子能根据信号本身的统计特性的变化自适应地进行调整,因而对非平稳随机信号具有很强的跟踪性能。采用基于RL-SAF算法的卡尔曼动态自适应滤波方法,能实现摆式列车线路检测信号(陀螺仪角速率信号)的有效滤波。     

基于自寻最优控制算法的可调谐滤波器控制器

相比有源滤波器,无源滤波器具有投资少、效率高、结构简单、运行可靠及维护方便等优点,但其受系统和本身参数变化影响大的缺点在很大程度上限制了它的应用.研究了一种用可控电抗器代替固定参数电抗器的无源滤波器,比较了2种可行控制算法的优缺点,通过改进,实现了一种基于自寻最优的控制算法.实验室和实际现场实验证明,这种算法能够使滤波器保持在谐振点附近工作,改善了滤波效果,具有一定的实用价值.     

用DSP方法实现监控装置对轨道绝缘节的识别

介绍一种基于数字信号处理和数字滤波技术识别轨道绝缘节点的方法,用于LKJ2000型列车运行监控记录装置校正计算距离。分析了用于处理轨道电路信号的数字滤波器设计原理,并针对目前国内几种典型的轨道信号制式,给出识别轨道绝缘节点的详细办法。实际应用表明,这种方法灵活性、稳定性和可靠性好,满足功能需求。