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研究表明,使业务模型性能变差的难分样本对系统边界决策能力增长有决定性影响。由于行李携带危险品的多样性及实物形态的不确定性,以及现场行李安检系统生成的行李X光图像数据呈现“长尾分布”特征,由有限次样本采集的数据集训练得到的智能检测模型,在应用于现场行李安检系统后,存在检测准确率不高的问题。文章针对行李安检智能检测数据分析闭环流程,提出最难分样本集的离散强化选取方法,可从现场行李安检系统运行过程中产生的危险品实例图像中选取最难分样本集,作为新增样本数据,用于智能检测模型的学习更新,实现安检智能检测软件性能的持续增强。 相似文献
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采用视频模式识别技术,可实现铁路视频监控系统视频图像自动识别并生成报警信息,对更充分地发挥视频监控系统作用、降低值班人员工作强度具有重要意义。分析不同视频模式识别技术的铁路适应性,介绍铁路典型视频模式识别系统试验和应用效果;提出为客观评价视频模式识别系统技术水平,应开展第三方测试验证,并从建立测试样本库、搭建测试平台等方面提出相关建议,为推进视频模式识别技术在铁路行业的应用提供参考。 相似文献
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针对铁路隧道衬砌表观病害检测需求,梳理并分析技术现状,介绍隧道衬砌表观病害智能检测系统的研制情况和系统组成。提出铁路隧道衬砌表观病害智能检测面临的技术难点,分析图像快速采集、病害智能识别、病害样本库构建等智能检测关键技术。通过基于实测数据集以及现场检测复核等手段,验证铁路隧道衬砌表观病害智能检测系统关键参数。结合现场运用情况,分析铁路隧道衬砌表观病害智能检测系统运用效率。智能检测系统应用表明,铁路隧道衬砌表观病害智能检测技术可大幅提升隧道衬砌病害检测的自动化和智能化水平。 相似文献
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阐述了基于传统机器学习和深度学习的危险品对X射线图像安检识别技术原理、方法及适用场景,分析了不同识别技术的优缺点。基于深度学习的危险品识别技术能自动学习物品分类特征,具有良好的鲁棒性和运算效率。其中基于回归思想的目标检测框架的识别速度快,适用于实时系统。利用实际典型场景进行训练并测试,测试结果表明,基于YOLO模型建立的危险物识别技术在识别精度和速度上均能满足相关要求,可对行李包裹内枪支刀具、烟花爆竹等危险品进行智能化识别并报警,能切实提升城市轨道交通安检效能,提高安全风险预警能力。 相似文献
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铁路货运计量安全检测监控系统由车站级、车务段(直属站)级、铁路局级和中国铁路总公司级4级系统构成.车站级系统主要负责收集和管理各检测站点的过车检测数据,并与铁路运输管理信息系统的确报信息进行集成与匹配,实现货物装载状态的实时监控和报警管理.车务段(直属站)级、铁路局级和铁路总公司级系统主要收集并管理辖区内货车的货物装载状态检测信息,及时掌握货车超偏载和超限等报警信息,通过跟踪货物装载状态的变化,实现对超偏载和超限货车的重点跟踪监控,并提供信息查询、自动生成各类统计报表等服务.采用网络传输技术,实现检测数据集成以及与TPDS系统的信息共享;采用智能信息处理技术,实现检测数据与确报信息的模糊匹配和智能报警;采用WEB服务技术实现货物装载状态全程追踪与监控;通过建立报警货车分级闭环管理机制,实现货车报警处理的分级闭环管理.铁路货运计量安全检测监控系统已在全路投入实际应用,取得了良好效果. 相似文献
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基于传统图像处理的扣件检测方法在扣件定位方面存在定位不准、定位方法局限性较大等问题,在扣件识别方面的正确率也不高。而基于深度学习的扣件检测方法则需要大量的扣件样本作为训练集,训练效果难以保证。鉴于以上不足,提出一种基于改进形状匹配的扣件缺陷检测方法,该方法的一大优势是无需预先进行扣件定位,且匹配速度快、召回率高。该方法改进点主要包括:1)采用多模板匹配代替单模板匹配,以提高模板的多样性,进而提高扣件的匹配召回率;2)采用基于HALCON的形状匹配代替传统模板匹配,便于提高扣件的边缘检测效率,增强检测鲁棒性;3)提出扣件图片智能裁剪和模板库自动化更新算法,其中智能裁剪可裁剪出更加整齐而规范的数据集,模板库自动化更新算法可根据匹配的扣件数据集动态更新模板库。用轨道综合巡检车拍摄的扣件图片对该方法进行了实验验证。研究结果表明,在匹配阈值为0.75,模板库扣件数量为32的条件下,该改进方法对单张图片匹配时间为仅为0.18 s,检测召回率达到了98.15%。该改进方法高效且智能,具有较高的实用性、适用性和可行性,能够满足工务段日常维检的需要。 相似文献
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重载货车入库轮对检测设备安装在货车入库线路上,可实现轮对外形尺寸、踏面擦伤、钢圈内部缺陷等关键特性参数的在线动态自动检测,对保障货车运行安全起到了重要作用。针对重载货车轮对检测设备运维过程中存在关键设备上道检修间隔期间故障无法及时发现等问题,设计一种基于BIM技术的重载货车轮对检测设备的智能运维系统。首先搭建了以采集层、传输层、数据层、运算层、应用层为主体的系统构架;其次在Bentley软件平台设计的BIM模型基础上,拓扑出一个简化的建筑和检测设备模型;最后通过在检测棚内加装视频采集系统,将采集的视频尺寸信息与BIM模型的尺寸信息进行比对,实现自动检测发现故障,智能报警的功能。整个系统以B/S架构为基础进行开发,采用Springboot+VUE等技术进行展现。使用该智能运维系统,可实现对重载货车轮对检测设备公共单元、轨边检测单元、轨边监控单元的实时智能诊断及故障自动报警,有效保障重载货车安全运行,同时使用该系统每年预计可节约检修人员2.8人,节约各种成本约238万元,经济效益良好。 相似文献
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针对高铁列车运行前方出现异物入侵、人员侵限、隧道落物、山体滑坡等突发危险情况时,司机如何提前实现险情预判并采取措施,设计开发了基于5G的高铁列车超视距行车辅助预警系统。通过高铁沿线部署的摄像头等智能感知设备采集视频信息,并通过光纤传回铁路局智能视频云平台及视频共享中心,进行险情智能识别;结合列车寻位进行关联计算后,通过5G网络将视频及报警信息传输至动车组司机室的车载显示终端,为司机提供超视距视频展示、前方险情报警及行车导引等功能。该系统已在广深港客运专线开展了现场试验,取得了良好效果,为高铁行车安全提供了新的技防手段。 相似文献
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为提高无砟道床表观伤损检测系统的检测精度和准确率,提出了一种多尺度多任务的伤损智能识别算法。采用特征图L1范数准则对ResNet网络的冗余卷积核进行压缩剪枝,以降低模型计算量和存储空间。通过采集的图像构建样本库,利用像素级语义分割算法,以优化后的ResNet网络为编码网络,以PPM网络为解码网络,搭建编码-解码深度学习架构模型,并通过测试集试验和现场试验对模型进行验证。结果表明,该模型对2000张测试图像的识别准确率为95.6%,无砟道床表观伤损现场检出率为96.4%,检测效果良好。该模型可以实现对无砟道床表观伤损的自动化检测、伤损趋势分析和状态评定。 相似文献
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从建筑设计、通风及消防、灭火设施、综合监控及集成技术方面介绍城市轨道交通安全防护设计现状。通过对建筑物内安全设计、监控系统分析,提出城市轨道交通安全防护工程应采用爆炸物及各种危险品检测系统、生物识别及图像分析、智能视频分析系统等新技术。 相似文献
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为解决地铁列车前向运行环境中障碍物判断问题,提出基于视觉的地铁列车前向目标识别系统。该系统利用语义分割算法提取行驶轨道区域,结合轨道区域识别,基于SSD算法提取前向运行环境中轨道限界范围内的列车、行人等目标。针对上述场景,建立列车前向运行环境样本库,并基于该样本库完成模型训练。实验结果证明所得模型可有效识别列车前向行驶多目标。 相似文献
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针对目前铁路扣件紧固状态快速智能检测手段的不足,基于射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术开展扣件紧固状态检测系统研发。通过对RFID供能传输方式和扣件紧固状态传感器的设计开发,构建全新的扣件紧固状态快速检测系统,并根据现场需要分别提出便携式采集设备方案和车载式采集设备方案。该系统现场无需布置电源线和数据线,可以实现20 km/h速度下的扣件紧固状态快速检测,检测量程为0~20 kN,检测精度为5 N,可对检测数据进行评估和对报警信息予以多级发布。与传统人工检测方式相比,该系统具有检测速度快、检测精度高、数据可靠、安装便捷等优点。 相似文献
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《现代城市轨道交通》2020,(2)
针对传统转辙机手摇把管理存在的效率低、安全性差等问题,设计一套转辙机手摇把智能管理系统。介绍组成该系统的智能保管箱和管理软件平台2部分内容,其中智能保管箱采用射频识别(RFID)技术,实现对箱内手摇把数量、开关门时间等信息的实时监测;管理软件平台包括手摇把使用管理、平台管理和保管箱实时监测3个模块,使手摇把的使用申请、发令授权等流程实现电子化作业。 相似文献