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。     

铁路云平台国产化适配方案研究

铁路云平台的国产化改造是维护铁路上层业务应用系统信息安全、实现自主可控的必然要求。分析了铁路云平台国产化改造的现状和需求,研究了铁路云平台国产化适配方案,提出了评估规划和技术准备、测试验证与迁移实施、运行验证与正式上线3个阶段实施流程,并针对基于ARM架构的飞腾芯片服务器和麒麟操作系统,总结了适配迁移重点过程,进行了主机高可用模块部署和安全加固。铁路云平台经测试验证、试运行后正式上线,为下一步应用系统在铁路云平台下向国产化平滑迁移,提供可行的环境支撑。