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随着我国城市化率的不断提升,特大城市、大城市的数量快速增加,建设与智慧社会相匹配的智慧城市轨道交通(以下简称"城轨")已成为推进交通强国建设的一项重要任务。建设智慧城轨的战略指向是:在自主创新基础上,大力应用数字化、智能化、网络化等新技术革命成果,使之与城轨深度融合,推进城轨信息化,大力发展智能系统、建设智慧城轨。经多次讨论并反复征求领导和专家意见后,《中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要》(以下简称《纲要》)已于2020年3月12日以中城轨[2020]10号文件正式颁布实施。 相似文献
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温博阁 《大连交通大学学报》2021,42(5):111-114
提出一种在线的多目标追踪方法,通过指定所需追踪的目标,结合人工智能强大特征提取能力,可以实时的追踪该目标的位置.在传统神经网络的追踪算法中,引入了深度可分离卷积,利用其强大时序特征提取能力,使该网络在各种不同光照、不同角度的情况下,推理前后数帧之间的关系,得到稳定的追踪区域.除此之外,利用深度可分离卷积与改进后的卷积层相连接,使其拥有了多目标追踪能力的同时,依然满足实时处理能力.在公开数据机上VOT-2016测试结果显示,与现有追踪方法相比,该方法不仅在准确度,EAO的表现出色,而且保持了不错的处理速度.通过该方法可以有效地统计地铁站OD流,或追踪指定人物的移动轨迹等,满足在交通以及安防领域的需求. 相似文献
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轨道质量指数(TQI,Track Quality Index)是反映高铁整体线路质量状态的重要指标,分析TQI数据的变化规律能够对高铁线路养护维修提供重要指导和参考依据。为提高TQI数据预测的准确性,提出了一种多项特征数据的3D卷积神经网络模型,分析了TQI数据特征,抽取时间、空间、检测项数据并形成三维特征数据集,基于3D卷积神经网络算法,构建8层TQI预测模型,并从初始化参数、学习速率、激活函数、损失函数、Dropout方法等角度对模型进行优化,并利用某高铁线检测数据进行试验验证。结果表明,3D卷积神经网络模型可较好的预测高铁线路状态变化趋势,且对比于BP神经网络和2D卷积神经网络方法,平均绝对误差分别降低了41.48%、26.32%,均方差分别降低了65.42%、39.93%,证明了该方法的准确性与有效性,对于预测TQI与制定高铁线路养护维修计划具有实用价值。 相似文献
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文章提出了一种基于骨架识别的人体姿态捕捉预测算法,用于识别列车驾驶员违章行为。该方法是将司机作业监控视频拆分成一组连续的图片组合,然后通过构建深度学习模型网络预测每一帧图片中的人体姿态,并使用逻辑回归模型对司机行为进行分类,最终,通过将识别出的司机行为与LKJ数据相关联,裁定司机行为是否违章。该方法比目前机务段靠人工抽检的方式更加高效合理,但其识别效果受限于车载摄像头清晰度。 相似文献