地铁屏蔽门与车门间异物自动检测技术

目前,国内地铁大都由司机瞭望车尾处光带是否完整来判断车门与屏蔽门之间空隙是否存在异物,该方法误检率高。本文结合地铁车门与屏蔽门之间空隙的特点,从系统性能、安装维护等方面详细比较了目前可能用于地铁屏蔽门与列车之间异物自动检测技术,提出了基于机器视觉的地铁屏蔽门与车门间异物自动检测方法。试验结果证明,该方法具有检测准确率高、设备体积小、安装维护简单、成本低等特点,应用前景广阔。     

基于深度残差神经网络的地铁站台门与列车门间异物自动检测方法研究

针对地铁站台门与列车门间现有异物检测方法的精度差、误报率高的问题,提出基于深度残差神经网络图像识别原理,利用地铁站台发车指示器图像数据实现站台门与列车门间异物实时检测.首先,搭建基于深度残差神经网络ResNet50模型的自动异物检测系统;然后,采集站台发车指示器视频帧信息建立数据集并完成系统训练;最后,分析自动异物检测...     

地铁曲线车站站台建筑限界计算研讨

对地铁地下曲线车站站台建筑限界计算,特别是地下曲线车站站台边缘至车辆轮廓线间允许间隔的检算方法,以及困难条件下站台边缘曲线半径和线路平面曲线半径设计问题进行研讨,并提出在困难条件下,曲线车站站台边缘曲线按与线路曲线同心圆设计,可采用较小的线路曲线半径,以节省工程投资的建议.     

基于激光扫描的地铁站台门与列车间隙异物检测研究

针对地铁站台门与列车之间间隙的安全防护问题,介绍了目前业内广泛采用的激光对射和红外光幕2种自动检测方式,并分析了各自存在的检测问题。提出了基于激光扫描的异物检测方案,包括工作原理、系统设计和安装方式等。该方案具有高可靠性及高安全性、可精确定位障碍物、安装简单且不受限界尺寸影响等特点,实现了对乘客及行车运营(尤其在全自动驾驶模式下)更为可靠的安全防护。     

基于机器视觉测量技术的地铁站台限界检测仪设计

为确保运营期间地铁车辆运行、停靠与旅客乘降的安全,需要定期对地铁站台限界进行检测。目前使用较多的接触式检测存在检测效率低,人为影响因素较大等缺点。基于机器视觉技术研究了一种非接触式站台限界检测仪。采用三角测量原理,提出基于基准点匹配的标定方法,解决近景斜角大范围摄影测量问题。通过现场测试数据分析,检测仪满足了地铁站台限界侵限检测需求。     

站台与列车间空隙缩小试验分析

通过对站台与列车间空隙的现状调查、车辆限界的分析和标准规范的解读,提出缩小该空隙的必要性和可行性。以Bombardier公司供货的深圳地铁车辆为例,运用车辆动力学模拟的限界计算结果进行站台空隙缩小试验。理想的站台空隙仅满足实际车辆限界的要求,行车安全空隙利用齿形橡胶填充为柔性间隙,在确保行车安全的同时使乘客上下车更安全．     

地铁列车与站台空隙的安全风险分析及防控措施

针对地铁列车与站台空隙的安全风险进行了阐述,在剖析其影响因素的基础上,提出了"三控一普"的方法来防控空隙处的安全风险,对确保地铁乘客人身安全,保障地铁正常运营工作具有一定的借鉴意义。     

一种基于计算机视觉的地铁站台异物检测算法

地铁已成为大型城市的主要交通工具,如何保障乘客的安全成为地铁运营的热点问题。文章在现有的车门与屏蔽门之间人工检测技术的基础上提出一种基于计算机视觉的空间异物检测算法。该算法通过对车尾处灯带的完整性进行检测,判断车门与屏蔽门间是否存在异物,进而辅助司机进行开车前的安全检查,保障列车的运行安全。实地采集视频数据进行实验分析,结果表明,文章所提方法可以准确检测出空隙中异物。     

非常规地铁站台曲线半径及超高的设计与研究

针对广州地铁11号线如意坊站缓和曲线最小半径及曲线超高设置超过《地铁设计规范》规定的问题,对地铁站台最小曲线半径、曲线超高以及缓和曲线侵入站台长度等控制因素进行总结分析。通过对站台边缘与车门门槛最大间隙值、站台门与车门最大间隙值、缓和曲线长度、未被平衡离心加速度值、横向加速度最大值、站台范围内车辆倾斜度、车辆地板面与站台面高差值等控制性指标进行验证核查,结果表明,如意坊站有效站台范围内缓和曲线曲率半径小于规范要求最小值,并且曲线超高设置大于15 mm实际可行,并在节约投资、缩短工期方面取得较好效果,为后续类似工程设计分析提供参考。     

地铁站台屏蔽门系统结构测试方法

综合分析国内外屏蔽门系统结构仿真分析方法的现状和发展水平,提出一种通过均布点荷载模拟等效面载荷的结构测试方法,并在工程样机上进行实例验证。仿真分析及实例验证表明,该测试方法满足行业标准的技术要求。     

极早期烟雾报警系统在列车中的应用分析

分析列车起火因素,介绍典型火灾发展的过程,阐述传统早期烟雾报警系统的缺陷和极早期烟雾报警系统在列车中应用的优势,并给出极早期烟雾报警系统在列车中的初步应用方案。     

轮轨力在线监测类系统设备状态智能预警平台设计

为实现轮轨力在线监测类系统设备状态的预判,提高维护效率,设计了轮轨力在线监测类系统设备状态智能预警平台,对平台的总体架构和功能架构进行了详细描述,研究了设备异常状态的预报警策略和平台安全管理方法,提供设备状态监控、趋势展示、预警、查询、统计等功能。该平台的应用可大幅降低设备维护人员的劳动强度,提高工作效率,实现设备故障的预判,有效缩短故障时间,为设备维护单位提供有力的技术支撑。     

基于资源共享的高速铁路监测预警与应急平台研究

鉴于高速铁路公司运输监管、安全监督的职能,在现有铁路应急平台的基础上,基于云计算技术设计高速铁路监测预警与应急平台,将解决基础资源利用率低、监测信息利用不充分、应急处置过程协调不通畅等传统应急平台的瓶颈问题。基于高速铁路的特有属性构建突发事故情景,提出基于情景的智能方案生成方法。     

铁路大风灾害预警系统设计与实现

为应对大风天气对铁路运输的影响,设计并实现了铁路大风灾害预警系统。系统基于B/S架构,针对铁路沿线风速监测点的数据状况,利用数据预测模块的移动平均法、单指数平滑法和三次指数平滑法对未来时段的风速进行预测,并进行综合评价预警,辅助调度人员进行调控决策,使列车能够根据限速建议及时做出运行调整。     

铁路安全风险预警信息系统的研究与设计

以提升铁路安全趋势分析能力,完善铁路安全风险预控管理体系为重点,在深入研究铁路安全风险构成、风险量化评价方法、安全状态评价模型及风险预警模型等关键技术的基础上,提出了铁路安全风险预警信息系统的建设目标、总体架构和主要功能设计。实践表明,通过系统的研究与应用,可以加强铁路安全风险的管理和预控能力,促进铁路安全管理的前移和科学化。     

铁路车辆质量互控及预警系统的研究

采用基于JavaEE的B/S架构,配合高性能、高并发关系数据库,构建车辆运用车间与检修车间之间及各自车间内部的铁路车辆质量互控及预警系统;对直通列车中发现的车辆故障通过该系统对下一作业环节进行预警。通过向前预警、向后互控,实现对车辆运用及检修质量的全方位追踪,确保车辆运行安全。     

针对铁路信息系统的APT恶意流量预警系统研究

为了更准确和高效地检测针对铁路信息系统的高级持续性威胁（APT,Advanced Persistent Threat）攻击,研究并设计了基于堆叠式长短期记忆（LSTM,Long Short-Term Memory）模型的APT恶意流量预警系统。将UNSW-NB15数据集改造为适用于APT恶意流量预警系统中模型训练的数据集;提出利用APT攻击阶段性的特性进行预警结果再计算的方法,引入置信度的概念,从而更准确地判定流量类型。在Kaggle云平台上对APT恶意流量预警系统进行了实验,其准确率、精确率和召回率等指标均优于其他方法。实验结果表明,所设计的系统具有更好的性能表现,能够有效提高APT恶意流量预警的准确率,降低误报率和漏报率。     

国外地铁车站建筑简介

介绍德国2座地铁车站建筑的模式，以期引发对我国地铁车站建筑设计的重视。