机车乘务员标准化作业质量智能评判系统

贯彻落实机车乘务员标准化作业制度是保障铁路行车安全的有效手段和重要措施。针对机车乘务员作业视频文件检索，研发机车乘务员标准化作业质量智能评判系统。该系统依托人工智能技术，采用集文字、图形、视频等多手段识别分析于一体的多模态超融合分析技术，具有行为检索准确率高、检出率高、检索速度快等特点，能够根据乘务员标准化作业情况进行智能评分，并具有丰富的多维度统计功能。     

非限制场景下铁路机车车号定位检测方法

针对传统铁路机车车号定位检测模型泛化性较低，不适用于多种检测应用场景等问题，提出一种适用于非限制场景、基于YOLO(You Only Look Once)v4-tiny模型的铁路机车车号定位检测方法。文章采用空洞卷积代替标准卷积，增大机车车号特征提取感受野，提升传统YOLOv4-tiny模型的检测精度；建立铁路机车车号数据集（RLND,Railway Locomotive Number Dataset），用于模型训练，并对模型的检测效果进行验证。验证结果表明，该方法对铁路机车车号的定位检测精度为99.44%，检测速度为50帧/s，能够应对非限制场景下的机车车号定位检测需求。