基于深度学习的铁路关键部件缺陷检测研究

关键部件缺陷图像自动检测对于复兴号动车组运营维护意义重大,但目前主要依靠专业人员对检测图像进行分析,耗费大量人力、物力,造成检测周期长,检测准确率无法保证。提出一种结合部件检测与缺陷分类流程的双通道缺陷检测框架MCDDF(Multi-channel Defect Detection Framework),部件检测通道基于目标检测算法实现动车组关键部件定位,定位后的关键部件经裁剪进行超分辨率提升,传入缺陷分类通道基于迁移学习方法实现缺陷类别的准确分类,结合两通道信息实现缺陷检测任务。实验分析两通道的性能提升方法,对比MCDDF与传统基于目标检测方法在铁路关键部件缺陷图像上的检测效果,验证了MCDDF方法的有效性。     

铁路大数据质量评估与优化方法研究

随着铁路信息技术的快速发展,行业数据总量和增量呈非线性快速增长趋势,我国铁路已进入大数据时代,在取得一系列重大应用的同时,铁路大数据质量问题也逐渐凸显。阐述铁路大数据质量现状,提出面向狭义、广义、应用层面的铁路数据质量评估方法,深化数据质量优化方法,构建适用于我国铁路数据现状的数据质量评估与优化流程。该研究对促进大数据技术在我国铁路领域的进一步应用具有积极意义。     

铁路区块链服务平台技术与功能架构设计研究

梳理国内外区块链平台应用发展现状和存在的问题,对比分析主流区块链平台架构,明确区块链服务平台在铁路信息化发展中的定位,提出"平台+应用"与"链上+链下"双模运营机制,分别设计铁路区块链服务平台的技术架构和功能架构.研究成果对区块链技术在铁路领域的统一规划、创新应用和融合发展具有推动作用和重要意义.     

基于铁路客站视频多视角特征图投影融合的人群密度估计模型

为破解超大视觉场景下人群密度估计的局限性,提出1种适用于铁路客站的多视角特征图投影融合的人群密度估计模型,包括多视角特征图提取处理和多视角特征图投影融合处理2部分。首先,对站内多路旅客视频图像分别进行多尺度特征提取,并引入注意力机制模块分离背景和前景人像,得到注意力密度特征图;再将不同视角下经过提取处理后二维的特征图投影到三维地面坐标系;然后,对投影后的特征图进行融合计算,实现整体融合特征图的密度估计;最后,在传统密度估计损失基础上增加注意力密度特征损失,设计得到损失函数。依托公开数据集和基于清河站的自建数据集,对比验证模型性能。结果表明：该模型在均值绝对误差上优于当前同类先进模型;引入的注意力机制模块进一步优化了模型对人群密度估计的效果;200次迭代后模型平均损失梯度下降逐步稳定,梯度策略设置合理,收敛效果较好;在清河站实际应用场景下,该模型能基于3个不同视角视频图像准确估计人群密度。     

基于RoBERTa-BiLSTM-CRF模型的铁路货运一口价议价策略命名实体识别

为提升铁路货运审计工作的效率，针对铁路货运一口价议价策略（简称：一口价策略）的文本数据，设计了基于数据增强的RoBERTa(Robustly optimized Bidirectional En-coder Representation from Transformers)-BiLSTM(Bidrectional Long Short Term Memory)-CRF(Conditional Random Field)模型，介绍了数据标注策略，详细阐述了模型的总体架构和样本数据增强方法。对所设计的模型进行了应用验证，验证结果表明，RoBERTa-BiLSTM-CRF模型对一口价策略中命名实体识别的各项性能评价指标较其他2种传统模型均有显著提高，能够更准确地识别一口价策略中的命名实体信息，辅助铁路货运审计人员的审计工作。     

铁路运输设备故障知识图谱构建与应用研究

铁路运输设备故障数据的科学分析对提升铁路安全保障水平具有重要意义。文章在研究铁路运输设备安全保障体系的基础上，阐述铁路运输设备故障知识图谱构建过程，提出铁路运输设备故障知识图谱构建和应用架构，以及基于该图谱的故障智能诊断与处理、风险管理和智能问答的知识应用场景，为铁路各专业分析设备故障数据提供参考。