基于自定义实体的联锁表自动生成软件设计与实现

为提高联锁表编制效率和准确性，设计基于自定义实体的联锁表自动生成软件。使用AutoCAD二次开发接口，读取利用ObjectARX创建的信号设备自定义实体的数据信息；根据信号设备平面布置图的结构特点自动生成站场型数据结构；利用深度优先搜索（DFS, Depth First Search）算法搜索进路，并根据联锁表编制原则，处理进路数据和生成联锁数据。现场试用结果表明，该软件能与信号设备平面布置图实时交互，快速访问AutoCAD数据库，直接调用其中实体，生成标准格式的铁路车站联锁表及地铁车辆联锁表，准确率超过99%，且具有较高的通用性。     

基于神经网络架构搜索的安全帽佩戴检测算法研究

安全帽佩戴监控是铁路工程施工人员安全管理中的重点和难点，它对检测算法的准确率与检测速度都有较高的要求。本文提出一种基于神经网络架构搜索的安全帽佩戴检测算法NAS-YOLO。该神经网络架构由上、下行操作单元组成，采用二进制门策略对网络架构进行更新，通过数据驱动的方式自动确定合适的神经网络体系结构。实验结果表明，NAS-YOLO算法在准确率、召回率及平均检测速度方面均优于实时目标检测算法YOLOv3，可以在工程施工中对施工人员安全帽佩戴情况进行实时监控。