铁路周界入侵报警系统

高速铁路沿线配备周界入侵报警系统,可有效地对入侵者进行威慑、阻挡和报警。对目前铁路周界入侵报警系统的技术要求和技术方案进行论述,并对铁路主要应用的周界防护技术(振动光纤、电子围栏、对射探测)进行方案比选。应根据铁路沿线实际情况,选择适宜的铁路周界防护手段。     

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^...     

基于改进FairMOT的铁路周界入侵检测方法

针对铁路综合监控视频中不同远近行人成像面积差异较大、自然环境变化产生干扰等因素造成的检测难题,提出一种改进FairMOT框架的周界入侵检测方法。首先,针对监控视频中不同远近的行人,通过在FairMOT框架中引入感受野模块,丰富不同成像大小行人检测所需的感受野,以更好地提取不同尺度特征信息;其次,针对夜晚时段方法检测性能较低的问题,在编码解码网络后融合空间注意力模块,强化夜间前景行人关键特征,同时优化目标跟踪和判断流程,实现稳定检测;然后,针对缺乏大量学习样本的问题,使用行人检测跟踪数据集与铁路真实数据集混合增强训练,提高方法在全天候检测中的泛化性和鲁棒性;最后,在MOT17数据集和铁路真实数据集上,对改进FairMOT检测方法与CenterTrack,Bytetrack等方法进行对比试验。结果表明：提出的改进FairMOT检测方法在白天和夜晚对不同大小目标检测中,均取得了最高的准确率和召回率调和均值,检测性能最好;方法检测速率为25.2帧·s^-1,能够满足实时检测要求。改进的FairMOT检测方法可以更有效地应用于实际铁路周界入侵检测场景。     

振动光纤周界入侵报警系统在铁路的应用

为了及时发现并快速处置恐怖袭击和破坏铁路的犯罪活动,针对目前铁路沿线防护栅栏和人防能力薄弱的问题,建设周界入侵报警系统迫在眉睫。通过对周界报警系统的分析,提出振动光纤技术监测的解决方案。系统具有在线入侵行为实时监测报警能力,并能调取现场视频图像,第一时间向监控人员提供报警信息和事发现场的视频信息,为快速处置提供可靠的技术支持。     

高速铁路沿线周界入侵报警系统关键技术研究

对高速铁路沿线周界入侵报警系统进行需求分析,根据高速铁路沿线重要设备及机构设施的分布特点和铁路运营安全的需要,就目前存在的多种周界入侵报警系统探测技术进行了对比和分析,得出不同探测技术适用的不同场景,并从系统架构、设备选型、与其他系统联动等方面研究高速铁路沿线周界入侵报警系统实施方案。     

铁路入侵智能检测方法研究

铁路入侵行为严重影响铁路安全,由于人工监控容易产生疏漏,研究计算机智能铁路入侵检测系统尤为必要,文章提出了一种智能铁路入侵识别方法,主要包括2个方面:一是提出了一种描述n维入侵目标可能存在的m维基本运动过程的数学模型;二是提出基于方向场的铁轨智能识别方法。经轨道监控视频实验验证,文中提出的方法可有效识别监控区域中的轨道,并可对铁路入侵目标进行准确识别和跟踪,算法具有一定鲁棒性,对实现智能铁路入侵检测具有重要意义。     

高速铁路周界入侵报警系统关键技术研究及应用

简要论述高速铁路周界入侵报警系统建设的必要性及功能要求,重点对系统的关键技术进行研究和比选,针对高速铁路不同的应用场景及周界入侵报警系统试点工程应用情况,提出适合不同场景的可行性建议,为高速铁路周界入侵报警系统的建设实施提供参考。     

基于智能视频分析的铁路入侵检测技术研究

针对视频监控系统人工监视容易产生疏漏的问题,研究在铁路场景下基于智能视频监控图像序列处理和分析的识别物体入侵行为检测技术,给出铁路入侵物体检测、定位与跟踪的适用算法,实现基于轨迹点行为模型的入侵行为分析与理解。设计和开发了基于OpenCV的铁路入侵检测实验平台,在此平台上实现背景建模、运动检测与跟踪等项功能,初步实现了对入侵行为的识别、分析以及对危险行为的报警。     

铁路周界防护综合监控系统

<正>由通号通信信息集团有限公司研发的铁路周界防护综合监控系统结合振动光缆、脉冲电子围栏、微波红外双鉴等多种前端入侵探测和报警手段,融合既有视频监控系统和IP语音报警系统的功能,实现报警与视频语音联动,周界报警与视频报警复合确认,提高报警的准确性和直观性,形成对铁路沿线的立体防     

基于高清视频的高速铁路周界入侵预警技术研究

随着我国高速铁路的快速发展,对其周界安防的要求也提到了新高度。结合高速铁路周界入侵智能识别预警系统,提出基于高清视频的周界入侵预警图像分析算法,探讨深度学习技术应用于人员入侵检测的实现方法,并对系统的可用性进行论证。建议尽快确定若干标准监控场景,建立高速铁路周界视频设备安装规范,以制定算法标准参数和深度学习训练数据集。     

基于智能视觉的铁路大桥人员入侵防护系统设计研究

铁路桥梁监测是保障铁路运输安全的重要手段。为提升现有监测系统对铁路大桥人员入侵的检测能力,设计了基于智能视觉的铁路大桥人员入侵防护系统,该系统由视频平台、智能视觉平台及业务管理平台组成。采用YOLOv5目标检测模型进行人员入侵检测;同时,采用多种图像数据增强技术,扩增训练数据集,进一步提升目标检测模型的泛化能力和场景适应能力。在包神铁路集团有限公司万南站区黄河大桥对该系统进行了部署和测试。测试结果表明,该系统对人员入侵检测的准确率为95.3%,检测实时性为2 ms;人员入侵检测的准确率与实时性均满足实际应用要求。     

基于微波阵列技术的高铁周界入侵探测系统应用研究

分析高铁周界安防技术现状,结合未来发展趋势,立足于核心管理需求,结合基于深度学习算法模型库的入侵目标探测与识别技术,以及基于数据通信技术的合法识别技术,提出基于微波阵列技术的高铁周界入侵探测系统。该系统能提升高铁周界入侵目标报警准确率,同时为合法施工人员管理提供了有效的技术手段。系统在京沪高速铁路廊坊段开展应用示范,取得了良好的测试效果,具备推广应用价值。     

基于多目标遗传算法的铁路智能选线研究

根据线路设计实践,研究基于遗传操作的铁路空间线路模型。考虑各类约束,建立包含工程建设费用、运营费用和环境影响费用的多目标函数。采用浮点编码的方式编码线路基因,设计与编码方式相适应的选择、交叉、变异三类遗传算子和终止准则,实现了基于多目标遗传算法的铁路智能选线。结合工程算例,对模型和智能选线结果进行验证和评价。     

浅谈周界入侵报警系统在火车客运站的应用

为适应我国铁路的飞速发展,在铁路客运量巨增的前提下,车站的安全防护就显得越来越重要。从火车客运站周界入侵入手,研究其报警系统在客运站安防中的应用。     

基于分布式框架和雷达视频融合技术的铁路周界系统

铁路周界防护是保证铁路安全运行的重要措施。为有效提升铁路周界防护水平,分析铁路安防系统现状和需求,设计并实现了基于分布式框架和雷达视频融合技术的铁路周界系统,重点论述该系统的设计原则、关键技术、核心功能、性能指标、适用场景及特点。该系统可有效弥补现有防护手段的不足,进一步满足铁路周界防护的需求,并已在多条铁路投入使用,应用效果良好。     

基于振动光纤及视频分析技术的铁路周界监控系统

为更有效地保证铁路运输安全,选择合理的监测技术,建立多系统立体式防护措施,为铁路站场、沿线的安全保障提供辅助手段成为重要任务。本文将针对此问题进行阐述,提出多系统结合的铁路周界监控系统。     

基于多神经网络的入侵检测系统模型研究

为了进一步提高入侵检测系统的检测性能,提出一种新型的基于多神经网络的入侵检测系统模型IDSMN.该模型引入多神经网络和模糊理论,基本思想是将网络数据集分成不同类型的子集,在不同子集上训练形成不同的子神经网络,然后用模糊理论进行多神经网络非线性融合,形成最优判断.     

窄带物联网下高速铁路周界入侵报警系统应用探索

基于窄带物联网(NB-IoT)技术构建高速铁路周界入侵报警系统,介绍了系统总体方案、软硬件及接口设计,通过模拟试验从技术层面初步验证了该系统的可行性和实用性,并可实现与铁路综合视频监控系统的联动报警。