基于光照自适应调节和模糊分类的人脸图像质量提升算法研究

针对铁路人脸识别闸机使用中影响人脸识别准确率的光照和模糊问题，文章提出一种人脸光照自适应调节算法，以提升非理想光照条件下的人脸识别准确率；设计了模糊识别模块，以挑选清晰的人脸图像，提升旅客移动场景的人脸识别准确率。在自建数据集中进行算法实验，实验结果表明，采用文章设计的算法，人脸识别准确率达到97.21%，能够满足实际应用的需求，具有推广价值。     

面向铁路客运场景的对抗鲁棒性人头检测模型

基于人头检测的人群数量估计算法能为铁路客运车站应对突发客流、防止人群聚集提供有效的决策辅助，但人头检测使用的深度学习模型易受到对抗样本影响。为提升深度学习模型的对抗鲁棒性，建立了基于RetinaNet算法的人头检测模型；在Brianwash数据集上分别使用快速梯度符号法（FGSM,Fast Gradient Sign Method）和投影梯度下降（PGD,Projected Gradient Descent）2种对抗攻击方法生成对抗样本，初始模型在对抗样本数据集上的m AP值均有显著下降，验证了对抗攻击对模型性能影响的有效性；再对模型进行对抗训练，对抗训练后的模型在各类对抗样本验证数据集上的m AP值均有显著提升。实验结果表明，对抗训练后的人头检测模型能有效防御对抗样本的攻击，提升模型检测性能和对抗鲁棒性。     

基于结构光3D测距技术的铁路旅客进出站尾随检测系统设计

铁路客运站进/出站场景人流量大、环境复杂，使得现有尾随检测方法误报率较高。为此，设计了铁路旅客进出站尾随检测系统，利用结构光3D测距技术、身份识别技术和行人检测技术，准确获取旅客间的相对距离。与现有尾随检测系统相比，所设计的系统可有效地检测旅客进出站场景下的尾随行为，显著提高了尾随情况的检出率。降低了旅客携带大件行李时的尾随误报率。     

高速公路零碳服务区概念及评价指标研究

交通运输行业作为第二大碳排放行业，是各国重点关注的碳减排领域。而零碳交通示范区建设有助于实现国家“双碳”战略目标。通过界定零碳服务区概念和评价指标，以山东高速济南东零碳服务区为案例研究，在深入分析温室气体排放的基础上，分析济南东零碳服务区的实施路径。得出以下结论和建议：第一，济南东零碳服务区掌握先进绿色技术，减排效果明显；第二，应大力推动全国高速公路零碳服务区建设；第三，加快相关基础设施建设，促进高速公路与分布式光伏的深入融合；第四，完善相关技术标准和政策，推动高速公路零碳服务区健康可持续发展。