浅谈FAS双中心建设及设备维护

重点分析了西安局集团公司由2K数调主系统组网更新改造为FAS双中心网络的建设方法,并根据日常维护经验,列举了调度台通道故障处理、FASB简易故障判断及计表倒换试验、FASA和FASB系统与MSC之间的业务故障处理等。     

基于LTE系统的轨道交通辅助定位方法

为保证城市轨道交通运营安全,针对车载控制器(VOBC)出现故障时,调度人员无法获悉列车位置的情况,利用列车接入单元(TAU)上传长期演进系统(LTE)的无线性能指标进行辅助定位。该系统平时进行车辆实际位置和无线性能指标的大数据拟合,在特殊情况时利用拟合曲线和无线性能指标进行辅助定位,为列车安全运行提供可靠的保障。     

求解多峰性函数全局最优解的进化算法及其应用研究

本又针对简单遗传算法（SGA）在解决多峰性函数最优化问题存在的不足，提出了一种分配区间型进化算法，能够求出多峰性函数所有全局最优解及多个局部最优解。通过十几个多峰性函数与工程实例的数值实验，验证了算法的正确性。对简易海洋平台进行了疲劳可靠性优化设计为算例，取得了满意的结果。     

基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法

为提高轨道扣件状态检测的准确率,基于K均值聚类算法改进掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割算法中的区域建议网络。进行基于改进Mask R-CNN的轨道扣件状态检测方法研究,并将该方法分别应用于普速铁路有砟轨道2个扣件数据集和高速铁路无砟轨道1个扣件数据集上进行轨道扣件状态检测。结果表明:该方法能对普速铁路有砟轨道和高速铁路无砟轨道图像中的扣件状态进行准确检测,扣件的定位准确率和分类准确率平均分别达到97.05%和98.36%,均优于YOLO V3,Faster R-CNN和Mask R-CNN算法;相较于前2种算法,本方法对普速铁路有砟轨道扣件状态检测的优势更为明显。     

客运专线列车跟踪定位系统体系结构

对国内客运专线列车跟踪定位系统的现状和发展进行分析,结合客运专线运输特点,基于逻辑层次化,组件化,面向对象和事件驱动等设计理念,设计系统的体系结构由业务处理层、应用服务层、通信传输层和安全维护层4层构成.在对系统体系结构各层分析的基础上,采用消息中间件技术,构成客运专线列车跟踪定位系统的关键业务层,实现系统关键业务的集成,使得系统具有很好的扩展性和重用性.     

快速路可变限速与匝道控制协同优化策略

可变限速控制和匝道控制是快速路交通控制的主要手段,本文对两者的协同优化策略进行了研究.借助智能车路协同系统强大的信息感知能力,通过引入微观交通流信息,对经典METANET模型进行了改造,构建了可变限速控制影响下的微观METANET模型,实现了一种新的可变限速控制策略,同时,采用ALINEA算法,对入口匝道进行了优化控制,实现了两者的协同优化.最后,基于实际道路和交通流数据搭建了仿真平台,对微观METANET模型和协同优化策略的有效性进行了验证.仿真结果表明,微观METANET模型具有良好的交通流预测效果,协同优化策略能有效地改善快速路交通流状态.     

海缆巡线管理系统的设计与实现

为提高海缆的通信保障能力,采用全球定位系统（GPS）和地理信息系统（GIS）技术,设计海缆巡线管理系统。该系统分为数据采集、数据传送和数据中心管理三个组成部分,对巡线员和数据管理员的工作流程进行了具体描述,并分析了系统实现的关键技术;对数据传送的前端硬件系统组成和实现原理进行了详细设计和分析,实现了规范化管理和科学化监督的预期目标。     

基于HLA的智能交通信息试验平台研究

从智能交通信息平台的概念出发,研究利用已有的智能交通系统资源建立智能交通信息试验平台。首先对比分析了已有的平台体系结构开发方法,即面向过程的开发方法和面向对象的开发方法,两者都已不能适应复杂大系统的开发需求。通过引入计算机建模与仿真领域的HLA（高层体系结构）技术,创造性地提出了基于HLA的体系结构开发方法,结合信息试验平台需求分析,设计了智能交通信息试验平台的逻辑结构。平台分4层来组织,分别是基础数据层、数据库层、应用服务层和用户主体层,在若干接口程序的衔接下,各类联邦成员协同作用以实现信息平台的功能。结合现有的技术设备条件,实现了信息平台的物理连接。平台搭建后运营正常,已接入信息平台的ITS系统包括车载导航系统和城市商用车辆调度系统,并为其他子系统的接入预留了接口。     

智能车辆安全辅助驾驶技术研究近况

论述了安全辅助驾驶技术的研究现状、研究的必要性以及研究进展。安全辅助驾驶技术包括车道偏离预警与保持、前方车辆探测及安全车距保持、行人检测、驾驶员行为监测、车辆运动控制与通讯等。分析了各种传感器的优缺点及其在实际应用过程中存在的问题,基于单一传感器不能很好地解决安全辅助驾驶技术可靠性和环境适应能力的要求,应结合激光雷达技术解决图像模糊问题,利用红外传感器增强机器视觉识别的可靠性,未来的安全辅助驾驶技术应该采取多种传感器融合的技术,结合毫米波雷达和激光雷达系统具有深度测量精确的特点,将极大的推动汽车安全辅助驾驶系统的应用和推广。     

多尺度图像边缘检测技术在车辆识别中的应用

指出了图像边缘检测的定义及现有算法的不足,并对Canny边缘检测离散准则及该准则下的最优线性滤波器进行了论述。根据边缘检测离散准则,利用数值方法求出该准则下边缘检测的最优线性滤波器及对应的平滑算子,将其与Canny边缘检测技术相结合进行边缘检测,检测出不同尺度下多幅边缘图像,并根据小尺度下图像边缘细节信息丰富、边缘定位精度高,大尺度下图像边缘稳定、抗噪性好等特点,将检测到的多尺度边缘进行融合,得到抗噪性好的精确的单像素宽边缘;同时将该方法应用于汽车特征提取,检测到完整连续的汽车边缘图像,为车型识别提供条件。试验结果表明:该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,是边缘检测的实用方法。