站台门间隙探测装置和列车运行互锁的分析

基于城市轨道交通车站站台门与列车之间的间隙中存在滞留乘客、造成乘客人身伤亡的危险性,由于在城市轨道交通线路无人驾驶过程中,没有值乘人员对列车运行装置进行直接监控,必须由系统替代司机自动判断该间隙中是否有乘客滞留。简要叙述站台门间隙探测装置的现状,对站台门间隙探测和列车运行互锁方案进行分析,并对无人驾驶地铁线路的应用解决方案提出建议。     

一种新的地铁曲线站台异物检测系统研究

曲线形站台无法像直线形站台一样使用人工检测的方法进行开车前的安全检测。本文通过基于背景差分算法的视频检测技术,研究了一种高可靠性的曲线形地铁屏蔽门与列车之间异物检测系统。该系统可获取曲线形站台屏蔽门与列车间隙内的完整图像,辅助或代替列车司机检测地铁屏蔽门与列车之间是否存在异物。经试验,本系统检测准确,鲁棒性好,可提高地铁运行效率与安全性,具有良好推广前景。     

站台端部入侵防护系统的研究

为了有效地监控铁路站台端部非法入侵行为，增强铁路站台端部防护能力，提出以激光雷达探测技术为主、以超宽带精准定位识别和图像智能识别分析为辅的站台端部入侵防护系统。该系统能够智能探测入侵目标，精准识别携带有定位标签的工作人员，智能识别穿着专用制服或者工装的工作人员；可将工作人员与非法入侵者区分开来，只对非法入侵进行报警，误报率低。目前，该系统已应用于多个铁路车站，有效地提升了铁路车站安全管理水平。     

基于Faster-RCNN的站台端部人员入侵检测研究

铁路客运站的站台端部为非封闭式环境,存在人员非法入侵的风险。在阐述Faster-RCNN算法原理的基础上,详细描述了VGG16模型、RPN网络以及分类回归的过程。采集现场数据制作样本集,训练了可区分普通人员、施工人员以及防护人员的站端入侵检测模型。测试分析了5组不同参数下的实验数据,确定候选区队列长度等于300,推荐候选区数量等于15时为最优参数。模型对普通人员、施工人员以及防护人员3种样本的识别精确率分别为95%、99%、100%,识别召回率分别为97%、99%、100%,平均精确率均值为0.983 6,单帧检测时间为0.069 s。结果表明:算法可有效地检测普通人员、施工人员以及防护人员,满足实时检测需求,为站台端部人员入侵检测提供了新思路。     

基于深度残差神经网络的地铁站台门与列车门间异物自动检测方法研究

针对地铁站台门与列车门间现有异物检测方法的精度差、误报率高的问题,提出基于深度残差神经网络图像识别原理,利用地铁站台发车指示器图像数据实现站台门与列车门间异物实时检测.首先,搭建基于深度残差神经网络ResNet50模型的自动异物检测系统;然后,采集站台发车指示器视频帧信息建立数据集并完成系统训练;最后,分析自动异物检测系统对验证信息集的处理效果,并将该系统应用于实际地铁车站中.处理效果表明:实际应用验证中最低准确率为98.7％,单张视频帧处理总耗时不超过65 ms,满足地铁实际运营的要求.     

与铁路同台驳接地铁站台排烟方案探讨

针对地铁、国铁同台驳接入铁路枢纽的地铁车站,地铁地面站台位于交通枢纽内部的特殊形式,站台层的排烟方案需根据建筑形式进行特殊考虑。对站台层的排烟方案进行对比分析,通过火灾烟气模拟,对烟气自然扩散、自然排烟和机械排烟3种排烟方案进行对比分析。烟气自然蔓延条件下,能见度无法保证人员安全疏散。由于建筑形式的特殊,无法满足自然排烟条件。为保证安全,设置了机械排烟系统。对与国铁站房结合的综合枢纽中地铁车站排烟方式,应将自然排烟的可行性纳入其初期建筑方案中优先考虑。     

矿山法扩挖盾构隧道修建地铁车站技术

论述矿山法扩挖盾构隧道这种修建地铁车站的新技术.广州地铁6号线东山口站利用该技术,成功解决了盾构过站和修建车站站台隧道之间的矛盾.结合东山口站的工程实践,分析该技术的特点及良好的使用效果.     

地铁站台门绝缘问题解决对策

地铁站台门的绝缘问题涉及多方面,包括站台门本身绝缘结构设计、站台绝缘层的方案及施工、站台其他专业的接口和施工管理以及等电位连接理论等。从这些方面深入剖析现行地铁站台门在实际工程中的绝缘问题,对最新的包括站台门绝缘结构优化、绝缘喷涂技术等各种绝缘方案进行综合分析,结合实际工程项目实施,提出复合绝缘地槛结合门体涂刷绝缘材料的新型绝缘方案,方案中站台门主体承重结构基本保持不变,主要聚焦于绝缘问题本身,着重解决地槛既要耐磨又要绝缘的难点。