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风险演化研究综述及其在轨道交通领域的应用与探讨
1
作者 李曼 刘贵源 +3 位作者 王艳辉 贾利民 郭湛 张坤 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第1期13-30,共18页
风险内涵分析及风险演化机制是目前风险管理研究领域的热点问题。研究首先采用文献计量法与内容分析法,构建国内外风险演化研究的共现网络图,全面剖析了风险演化领域的研究特征、热点主题分布,发现风险演化主要围绕基于图论的风险分析... 风险内涵分析及风险演化机制是目前风险管理研究领域的热点问题。研究首先采用文献计量法与内容分析法,构建国内外风险演化研究的共现网络图,全面剖析了风险演化领域的研究特征、热点主题分布,发现风险演化主要围绕基于图论的风险分析与安全评估、基于系统论的风险评估、基于机器学习的风险预测与失效分析以及基于仿真与建模技术的风险传播与故障分析4个热点主题开展。其次,构建了风险管理框架,系统性分析并提出了风险演化方法体系。从系统论、因果逻辑、图论、建模仿真以及机器学习5方面详细阐述了风险演化研究方法。最后,研究剖析了轨道交通领域现阶段风险演化存在的问题与挑战,探究了未来研究趋势。研究可为安全生产中的风险防控理论体系构建及技术应用实践提供学术参考。 展开更多
关键词 风险演化 轨道交通 动态风险 图论 系统论 机器学习 仿真建模
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基于DPSIR模型的城市轨道交通运营安全评价指标体系研究 被引量：2
2
作者 常欣 何雪婷 《石材》 2025年第4期118-120,共3页
本文基于改进的DPSIR模型,并将改进模型应用到城市轨道交通运营安全的研究当中,从D(驱动力)、P(压力)、S(状态)、I(影响)、R(响应)五个维度出发,在综合评估城市轨道交通运营安全的过程中,分析并找出可能对其运营安全造成影响的潜在风险... 本文基于改进的DPSIR模型,并将改进模型应用到城市轨道交通运营安全的研究当中,从D(驱动力)、P(压力)、S(状态)、I(影响)、R(响应)五个维度出发,在综合评估城市轨道交通运营安全的过程中,分析并找出可能对其运营安全造成影响的潜在风险因素。构建一套科学且严谨的安全评价体系,旨在通过科学的方法,实现对生命安全的保护,对公共利益的维护,以及对经济损失的减少;为安全评价提供科学依据,并为城市的可持续发展做出贡献。 展开更多
关键词 城市轨道交通运营 DPSIR模型 安全评价 指标体系
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考虑行人结伴行为及通过能力的大型车站应急疏散模型
3
作者 王炜 姚恩建 《铁道学报》 北大核心 2025年第5期22-30,共9页
大型车站作为人流和物流的集散中心,其应急疏散效率直接关系到公共安全。既有的应急疏散方法忽略了行人结伴行为对应急疏散效率的影响。针对此问题,将度量大型车站内通行设施通过能力的M/G/C/C模型与考虑行人结伴行为的社会力模型相结合... 大型车站作为人流和物流的集散中心,其应急疏散效率直接关系到公共安全。既有的应急疏散方法忽略了行人结伴行为对应急疏散效率的影响。针对此问题,将度量大型车站内通行设施通过能力的M/G/C/C模型与考虑行人结伴行为的社会力模型相结合,提出一种考虑行人结伴行为与设施通过能力的应急疏散模型,有效地辨识与分析轨道交通大型车站内局部行人应急疏散的疏散瓶颈点和疏散时间。以某大型车站站内换乘疏散通道为例,并与M/G/C/C模型对比分析。研究结果表明,行人结伴行为会影响应急疏散过程中行人行走速度和通行设施的最大容量,进而影响大型车站内应急疏散时的输出率、输出效率、拥堵概率、期望疏散人数、期望疏散时间、平均密度。 展开更多
关键词 应急疏散 行人结伴行为 M/G/C/C模型 疏散时间 疏散瓶颈
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城市轨道交通虚拟编组系统工程安全保障方法研究
4
作者 杜薇 唐涛 +2 位作者 李仲华 李晓刚 薄云览 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第6期218-223,共6页
[目的]为了系统识别城市轨道交通虚拟编组系统安全需求,为该系统安全保障及第三方评估提供技术参考,需对虚拟编组系统安全保障方法进行研究。[方法]根据城市轨道交通相关安全标准,针对虚拟编组系统的技术特点,提出了1套覆盖虚拟编组系... [目的]为了系统识别城市轨道交通虚拟编组系统安全需求,为该系统安全保障及第三方评估提供技术参考,需对虚拟编组系统安全保障方法进行研究。[方法]根据城市轨道交通相关安全标准,针对虚拟编组系统的技术特点,提出了1套覆盖虚拟编组系统各生命周期的安全保障方法。从虚拟编组系统级、信号/车辆系统级等不同层次进行危害分析及安全需求识别,对识别出的安全需求按照新增功能安全需求、技术安全需求和操作维护安全需求进行分类管理和验证。以北京地铁11号线示范工程为例,对虚拟编组系统工程安全保障方法进行了验证。[结果及结论]北京地铁11号线示范工程应用虚拟编组系统工程安全保障方法,基于信号/车辆系统新增的基本功能分析识别基础危害,通过分层次危害分析制定相应控制措施,将新技术风险控制在最低合理可行水平。 展开更多
关键词 城市轨道交通 虚拟编组系统工程 安全保障方法
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基于动态贝叶斯的LPG铁路罐车运输泄漏风险分析
5
作者 张玉召 常全盛 +1 位作者 石古乐 沈要光 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第11期36-43,共8页
为揭示液化石油气铁路罐车运输风险的时序演化规律,提出了一种融合时间维度的动态贝叶斯网络风险评估模型。通过蝴蝶结模型集成事故树与事件树分析方法,构建运输泄漏事故的静态风险拓扑结构,并引入时间参数表征风险动态传递特性;基于Ge... 为揭示液化石油气铁路罐车运输风险的时序演化规律,提出了一种融合时间维度的动态贝叶斯网络风险评估模型。通过蝴蝶结模型集成事故树与事件树分析方法,构建运输泄漏事故的静态风险拓扑结构,并引入时间参数表征风险动态传递特性;基于GeNIe平台开展数值仿真与逆向推理。研究结果表明:①初始状态下泄漏事故概率为13.43%,若未进行干预,4 h后概率增长至48.13%;②泄漏后更容易引发爆炸事故,且风险呈非线性递增趋势,4 h内发生事故的概率由4.18%提升至14.99%;③安全附件和设备失效与罐内压强异常是泄露事故的关键因素。研究证实动态贝叶斯网络可量化表征危险货物运输系统的时变风险,为泄漏事故的动态预警与干预决策提供理论支撑。 展开更多
关键词 交通运输工程 液化石油气 风险分析 泄漏事故 动态贝叶斯网络 演变过程
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基于深度学习的大雾环境下铁路异物侵限精准识别方法
6
作者 马小平 李松 +2 位作者 卢思博 张瀚青 赖征 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第10期147-156,共10页
为有效解决大雾环境下铁路异物侵限小目标检测难等关键问题,提出一种基于深度学习的图像去雾处理与小目标精准识别一体化方法。通过融合基于AOD-Net的铁路图像去雾算法,引入Swin Transformer模块对YOLO v5算法的主干网络进行替换,使用... 为有效解决大雾环境下铁路异物侵限小目标检测难等关键问题,提出一种基于深度学习的图像去雾处理与小目标精准识别一体化方法。通过融合基于AOD-Net的铁路图像去雾算法,引入Swin Transformer模块对YOLO v5算法的主干网络进行替换,使用卷积核修正通道数,得到具备图像去雾处理功能的ST-YOLO算法对去雾后铁路图像中的远距离小目标进行检测。基于公共数据集对该算法进行训练及测试,使该算法对于远距离小目标的检测在测试集中准确率稳定在0.9。实验结果表明:基于ST-YOLO的铁路异物侵限精准识别算法对大雾环境下远距离小目标异物侵限的平均检测精度达到92.3%,检测速度达到80帧/s,同其他目标检测算法相比,该算法检测速度更快、精度更高,为恶劣天气下铁路异物侵限检测提供参考。 展开更多
关键词 异物侵限检测 AOD-Net YOLO v5 Swin Transformer 小目标检测
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铁路基础设施低空无人机巡检现状与应对策略
7
作者 李慧 蔡伯根 +3 位作者 傅卫国 吴大勇 陈斌 王娟 《铁道通信信号》 2025年第6期1-10,共10页
随着铁路运输的快速发展,铁路基础设施的安全性和可靠性成为关注焦点。传统的铁路巡检方法效率低下且成本高昂,急需技术创新以提升检测能力,降低维护成本。作为一种新兴检测手段,低空无人机技术为各行业提供了全新解决方案。基于铁路基... 随着铁路运输的快速发展,铁路基础设施的安全性和可靠性成为关注焦点。传统的铁路巡检方法效率低下且成本高昂,急需技术创新以提升检测能力,降低维护成本。作为一种新兴检测手段,低空无人机技术为各行业提供了全新解决方案。基于铁路基础设施低空无人机巡检的现状,从无人机分类、关键技术、搭载设备、巡检流程和智能分析方法等多个维度,阐述低空无人机巡检技术方案,梳理当前铁路沿线无人机巡检的技术瓶颈,提出铁路无人机的应用策略。研究建议应进一步深化技术融合与创新,拓展应用范围,提供政策法规保障,以及完善行业合作与标准体系建设,为铁路维护的精准决策和运行安全保障提供有效参考。 展开更多
关键词 铁路基础设施 低空无人机技术 智能巡检 大数据 人工智能
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地铁消防安全管理现状与改进策略研究
8
作者 洪涛 万青 《消防界(电子版)》 2025年第3期13-15,共3页
随着城市化进程的加快,地铁作为重要的公共交通工具,其安全管理问题日益受到关注。尤其是火灾安全管理直接关系乘客生命安全和地铁的平稳运行。本文通过对地铁消防安全管理现状的深入分析,探讨当前管理体系中存在的主要问题,如消防设施... 随着城市化进程的加快,地铁作为重要的公共交通工具,其安全管理问题日益受到关注。尤其是火灾安全管理直接关系乘客生命安全和地铁的平稳运行。本文通过对地铁消防安全管理现状的深入分析,探讨当前管理体系中存在的主要问题,如消防设施配置不足、应急响应机制不完善及缺乏有效培训等。针对这些问题,提出了一系列改进策略,包括加强消防设施建设与维护、优化应急预案的制定与执行、强化对员工的消防安全培训以及应用智能技术提升管理效率。研究结果表明,通过综合措施的实施,可以显著提升地铁的消防安全管理水平,从而保障乘客的安全和地铁运营的稳定性。 展开更多
关键词 地铁 消防安全 管理现状 改进策略 应急响应
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基于大数据的城市轨道精准有效安检
9
作者 周明 《中国科技论文在线精品论文》 2025年第1期90-93,共4页
针对轨道交通安检中常旅客多、客流量大导致的安检速度慢、漏检率高的问题,研究团队通过运用大数据技术、非接触实人认证和精准识别技术,在上海轨道交通9号线和16号线进行了城市轨道安检模式的创新实践,包括“认证乘客”评估、快速安检... 针对轨道交通安检中常旅客多、客流量大导致的安检速度慢、漏检率高的问题,研究团队通过运用大数据技术、非接触实人认证和精准识别技术,在上海轨道交通9号线和16号线进行了城市轨道安检模式的创新实践,包括“认证乘客”评估、快速安检通道设置和精准安检设备。实践结果显示,每个携带包裹的“认证乘客”可节约进站时间,安检效率显著提升,同时智能联动平台实现了安检闭环。研究分析了轨道交通安检存在的问题和大数据技术的应用潜力,评估了实践效果,最终验证了精准有效安检模式的可行性,并提出了缓解安检排队现象的解决方案。为后续轨道交通安全检查业务的开展提供了参考,对提升公共安全水平具有重要意义。 展开更多
关键词 铁路运输 安全防范技术 安检系统 精准安检 智慧轨交
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可靠性设计与分析技术在自动过分相产品中的应用 被引量：4
10
作者 都丽娟 王国锋 《铁路通信信号工程技术》 2025年第3期104-110,共7页
以自动过分相产品为研究对象,基于产品结构和功能,从定量和定性方面开展可靠性研究。在定量方面通过建立可靠性模型,进行可靠性分配和预计,给出可靠性预计结果,在定性方面通过潜在失效模式及后果分析以及建立产品故障树,提出改进措施,... 以自动过分相产品为研究对象,基于产品结构和功能,从定量和定性方面开展可靠性研究。在定量方面通过建立可靠性模型,进行可靠性分配和预计,给出可靠性预计结果,在定性方面通过潜在失效模式及后果分析以及建立产品故障树,提出改进措施,结合现场故障数据收集和可靠性统计结果,对产品持续改进,并进行可靠性管理的研究,提升产品整体可靠性水平。 展开更多
关键词 自动过分相 可靠性设计与分析 可靠性管理
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基于改进YOLOv8的轨道小尺度异物入侵算法研究
11
作者 冯庆胜 付明雨 +2 位作者 姚泽圆 刘杨 梁天添 《现代电子技术》 北大核心 2025年第11期174-179,共6页
针对当前列车轨道障碍物检测方法存在的小目标检测精度低、模型过大且部署成本高等问题,文中提出一种改进的YOLOv8-SGFE轨道侵限物检测模型。首先,为了减少网络的计算量,在小目标检测模块SPD-Conv的基础上,设计了一个SGConv模块,并用其... 针对当前列车轨道障碍物检测方法存在的小目标检测精度低、模型过大且部署成本高等问题,文中提出一种改进的YOLOv8-SGFE轨道侵限物检测模型。首先,为了减少网络的计算量,在小目标检测模块SPD-Conv的基础上,设计了一个SGConv模块,并用其替换YOLOv8主干层中的普通卷积层;其次,为了增强模型的感知能力,将高效多尺度注意力EMA与C2f-Faster模块相结合,构成C2f-Faster-EMA模块,并用其替换YOLOv8中的C2f模块;最后,将改进后的YOLOv8-SGFE模型应用于自制的铁路轨道侵限物数据集。与YOLOv8模型相比,文中模型参数量下降36.04%,FLOPs由28.7×10^(9)减少到19×10^(9),在模型计算量大幅降低的情况下,mAP提高2.5%。实验结果表明,所提算法具有更高的检测精度,模型参数量及计算负载更小,不仅适用于复杂环境下的轨道障碍物检测,同时更易于部署到移动端设备中。 展开更多
关键词 轨道异物入侵 小目标检测 部分卷积 高效多尺度注意力 YOLOv8 轻量化
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风沙灾害区铁路运营系统安全韧性评价
12
作者 樊燕燕 王伟宇 冯莉 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第4期1815-1827,共13页
随着我国铁路线路在风沙灾害区的建设,其运营系统的安全问题也不断突出。为保障我国风沙灾害区铁路运营系统的安全,提出一种安全韧性评价模型。首先,结合压力-状态-响应(Pressure-State-Response,P-S-R)模型,从铁路运营系统和韧性属性... 随着我国铁路线路在风沙灾害区的建设,其运营系统的安全问题也不断突出。为保障我国风沙灾害区铁路运营系统的安全,提出一种安全韧性评价模型。首先,结合压力-状态-响应(Pressure-State-Response,P-S-R)模型,从铁路运营系统和韧性属性的维度出发,通过文献检索与指标筛选,构建了包括压力韧性、状态韧性和响应韧性等2级指标以及风蚀气候侵蚀力、沙丘活化指数、输沙势等3级指标在内的风沙灾害区铁路运营系统安全韧性评价指标体系;其次,以灰色关联分析法改进序关系分析法,结合熵权法和最小信息熵原理得到组合权重,并用可拓云模型理论进行风沙灾害区铁路运营安全韧性评价;最后,选取兰新铁路、包兰铁路和青藏铁路的实际运营线路,通过计算得到5段待评价段的综合云隶属度分别为Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅲ级、Ⅳ级和Ⅲ级,并结合压力、状态和响应维度,提出了针对性的安全韧性提升措施。研究结果表明:依据P-S-R模型能构建风沙灾害区铁路运营系统安全韧性评估体系;影响风沙灾害区铁路运营系统安全韧性的2级指标主要是响应韧性,应当给予重视;基于可拓云模型理论的风沙灾害区铁路运营安全韧性评价模型,解决了评估过程缺乏模糊性和随机性的问题。研究中建立的指标体系和评价方法,为进一步研究风沙灾害区铁路运营系统的安全韧性提供了借鉴和参考。 展开更多
关键词 风沙灾害区 铁路运营系统 安全韧性评价 P-S-R模型 可拓云模型理论
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基于云模型和MAIRCA的高速铁路系统韧性评估
13
作者 李磊 陈斯烨 +1 位作者 李晨蕾 吴艳华 《铁道学报》 北大核心 2025年第3期10-15,共6页
开展系统、有效的高速铁路韧性评估是应对风险扰动、提升风险防御能力及恢复能力的关键。基于韧性理论和PSR理论框架,识别与提炼高速铁路系统韧性评估指标。运用云模型处理专家语言值评估信息,考虑异类指标间的关联性和指标评价的波动性... 开展系统、有效的高速铁路韧性评估是应对风险扰动、提升风险防御能力及恢复能力的关键。基于韧性理论和PSR理论框架,识别与提炼高速铁路系统韧性评估指标。运用云模型处理专家语言值评估信息,考虑异类指标间的关联性和指标评价的波动性,引入CRITIC权重计算方法并与超标倍数法结合,提出韧性指标综合权重方法;建立基于云模型和MAIRCA法的高速铁路系统韧性评估方法,计算高速铁路系统实际状态与理想状态的总偏差,进而评估高速铁路系统的韧性水平等级,识别薄弱指标。以某高速铁路车务系统为例进行实证分析,研究结果表明:该高速铁路车务系统韧性处于较高水平,总偏差为0.041,韧性指标中应急管理状态为薄弱指标。 展开更多
关键词 高速铁路系统 运营安全管理 韧性评估 MAIRCA方法 云模型
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低空经济背景下小型无人机在城市轨道交通行业的应用展望 被引量：2
14
作者 徐亮 《智能建筑与智慧城市》 2025年第4期17-19,共3页
在低空经济蓬勃发展的大背景下,小型无人机以其多功能性、灵活性以及低成本的显著优势,正逐步广泛应用于城市轨道交通的巡检维护、物资运输以及安防监控等关键领域。这一应用为轨道交通行业的技术创新与服务模式升级开辟了全新路径。文... 在低空经济蓬勃发展的大背景下,小型无人机以其多功能性、灵活性以及低成本的显著优势,正逐步广泛应用于城市轨道交通的巡检维护、物资运输以及安防监控等关键领域。这一应用为轨道交通行业的技术创新与服务模式升级开辟了全新路径。文章深入探究小型无人机在推动轨道交通行业转型升级过程中所发挥的作用,并对其未来发展趋势展开全面分析。 展开更多
关键词 低空经济 无人机 城市轨道交通
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基于YOLO11-DeepSort算法的城市轨道交通站内客流状态预警模型
15
作者 孔佳鑫 向红艳 +1 位作者 杨哲 范文博 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第9期228-235,共8页
为提高城市轨道交通车站内的安全管理,提出一种基于YOLO11-DeepSort算法的城市轨道交通站内客流检测及预警模型。首先,建立行人头部数据集,并输入YOLO11训练模型参数,提取客流密度;其次,结合DeepSort动态跟踪乘客步行路径,提取客流量、... 为提高城市轨道交通车站内的安全管理,提出一种基于YOLO11-DeepSort算法的城市轨道交通站内客流检测及预警模型。首先,建立行人头部数据集,并输入YOLO11训练模型参数,提取客流密度;其次,结合DeepSort动态跟踪乘客步行路径,提取客流量、步行速度;然后,针对换乘通道、楼梯、站台等局部瓶颈的客流状态参数提取结果,运用模糊C均值聚类(FCM)算法将客流状态划分为6小类,并根据客流状态对应的危险等级分为4个预警等级;最后,以重庆轨道交通观音桥站为例,用前4天真实场景视频进行参数识别分析,训练FCM算法后得到聚类中心与阈值。运用训练后的算法对第5天的视频进行分类,并比较全天、高峰、平峰时段的分类结果。结果表明:站台是全天客流拥挤时间最长、风险最大的区域,站台高峰时段拥挤时长占比70%,一级预警时长占比15%;其次是楼梯,高峰拥挤时长占比46%,一级预警时长占比10%;最后是通道,高峰时段拥挤时长占比41%,一级预警时长占比5%。 展开更多
关键词 YOLO11 DeepSort 城市轨道交通 客流状态 模糊C均值聚类(FCM)算法 预警
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工作人员应急行为对地铁车站乘客疏散的影响分析 被引量：1
16
作者 刘佳 《交通工程》 2025年第4期50-54,共5页
为研究工作人员应急行为因素对地铁车站疏散时间的影响,提升疏散效率,通过问卷调查方法,分析个体特征与应急行为因素的关系;运用正交设计方法,选择引导行为、帮助弱势人群、维护现场秩序、发现与响应4个影响因素,设计不同水平的8种疏散... 为研究工作人员应急行为因素对地铁车站疏散时间的影响,提升疏散效率,通过问卷调查方法,分析个体特征与应急行为因素的关系;运用正交设计方法,选择引导行为、帮助弱势人群、维护现场秩序、发现与响应4个影响因素,设计不同水平的8种疏散方案,使用Pathfinder软件进行模拟仿真,采用极差法和方差法分析影响因素对疏散时间的影响。结果表明:引导行为、发现与响应、维护现场秩序、帮助弱势人群对疏散时间的影响依次减弱,这4个因素对应急疏散时间存在显著影响。最优水平组合为采用高水平引导行为、高水平帮助弱势人群、高水平维护现场秩序、高水平发现与响应策略,以最小化疏散时间。根据以上结论提出管理策略建议。 展开更多
关键词 地铁车站 应急行为 疏散 PATHFINDER 正交设计
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面向铁路周界远小目标入侵检测的视频超分辨率重建技术研究
17
作者 王增卿 谢征宇 +3 位作者 姜忆玲 王佳丽 管岭 王力 《中国铁道科学》 北大核心 2025年第1期200-211,共12页
针对铁路长纵深监控环境下远小目标图像特征信息不足的问题,对视频超分辨率重建技术进行研究。首先,基于BasicVSR网络,利用前后帧信息设计特征交互增强(FIE)模块和图拉普拉斯金字塔低频分离(GLPLS)模块,构建高效的远小目标特征重建网络R... 针对铁路长纵深监控环境下远小目标图像特征信息不足的问题,对视频超分辨率重建技术进行研究。首先,基于BasicVSR网络,利用前后帧信息设计特征交互增强(FIE)模块和图拉普拉斯金字塔低频分离(GLPLS)模块,构建高效的远小目标特征重建网络RailVSR;其次,在RailVSR网络中集成联合损失函数,优化网络对高分辨率图像和目标检测精度的双重关注;最后,将RailVSR网络与目标检测算法RT-DETR相结合,增强铁路长纵深监控场景下远小目标入侵检测能力。结果表明:与原始RT-DETR目标检测算法相比,基于RailVSR网络改进的目标检测算法对铁路周界入侵的检测精度至少提高13%,其平均检测精度至少提升11%;在VSTR铁路样本库构建的铁路监控数据集中,当目标像素占比超过0.05%时,检测漏报率和错报率均为0,且平均检测精度可达85%以上。该研究对铁路周界远小目标入侵检测具有有效性,可提升铁路安全运营的保障水平。 展开更多
关键词 铁路周界 远小目标 入侵检测 任务型视频超分辨重建
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双向特征融合与聚焦损失的轨道异物侵限检测研究
18
作者 沈瑜 李博昊 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第10期19-28,共10页
针对轨道异物侵限检测任务中存在目标识别精度不高和检测实时性差的问题,提出了一种双向特征融合与聚焦损失相结合的轨道异物侵限检测模型。采用轻量级S-GhostNet作为主干网络对特征进行提取,以降低计算复杂度并提高处理速度;设计了一... 针对轨道异物侵限检测任务中存在目标识别精度不高和检测实时性差的问题,提出了一种双向特征融合与聚焦损失相结合的轨道异物侵限检测模型。采用轻量级S-GhostNet作为主干网络对特征进行提取,以降低计算复杂度并提高处理速度;设计了一种双向特征融合结构(Sim-DFPN),通过引入无参数注意力机制,使模型更加关注于目标区域的特征信息,有效抑制无效背景噪声的干扰,并增强不同层级之间信息的流动性。此外,为了进一步提升检测性能,还对IOU损失进行重构,采用线形间隔方法设计了一种基于自适应聚焦边缘的损失函数Focaler EIoU,对轨道异物侵限数据集进行了实验测试。研究结果表明:所提出的网络在该数据集上的检测精度达到了90%,模型大小仅为55 MB,每秒处理帧数为79帧。 展开更多
关键词 铁路工程 轨道异物 轻量化 双向特征融合 注意力机制 聚集损失
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我国铁路货运网络的级联失效抗毁性研究
19
作者 齐亚伟 卢思凡 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第7期182-190,共9页
为研究铁路货运网络在不同蓄意攻击方式下的级联失效抗毁性,运用复杂网络方法,构建无向加权的我国铁路货运网络。在分析其拓扑结构特性的基础上,分别利用节点强度、加权接近中心性、货物运输总量和综合性评价指标识别重要节点,并设计不... 为研究铁路货运网络在不同蓄意攻击方式下的级联失效抗毁性,运用复杂网络方法,构建无向加权的我国铁路货运网络。在分析其拓扑结构特性的基础上,分别利用节点强度、加权接近中心性、货物运输总量和综合性评价指标识别重要节点,并设计不同的蓄意攻击方式,借助网络效率比、失效规模比和综合抗毁性,评价铁路货运网络的级联失效抗毁性。研究结果表明,我国铁路货运网络可以归类为小世界网络,且具有无标度特性;铁路货运网络在加权接近中心性攻击模式下的抗毁性较强,在货物运输总量攻击模式下的抗毁性强于节点强度攻击模式,而在攻击节点比例较小时,综合重要度攻击模式下的网络抗毁性弱于节点强度攻击模式,当攻击节点达到一定比例后,2种攻击模式下的网络抗毁性没有差异。 展开更多
关键词 铁路货运网络 重要节点识别 蓄意攻击 级联失效 抗毁性
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基于神经网络的心率变异性指标预测的研究
20
作者 王健 邢科家 王玺 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第5期2317-2332,共16页
岗位疲劳与不安全行为有明确关联,与运输生产安全紧密相关。岗位疲劳检测已经得到了广泛的研究,但目前研究主要是基于实时指标的疲劳状态检测。如果对识别疲劳的指标做出预测,则可进一步预测未来的疲劳状态,从而提前采取措施更好地应对... 岗位疲劳与不安全行为有明确关联,与运输生产安全紧密相关。岗位疲劳检测已经得到了广泛的研究,但目前研究主要是基于实时指标的疲劳状态检测。如果对识别疲劳的指标做出预测,则可进一步预测未来的疲劳状态,从而提前采取措施更好地应对疲劳作业。门控循环单元神经网络(GRU)已被证实在处理时序预测问题中表现良好,本文旨在开发一种基于GRU的预测模型,以提高铁路运输岗位疲劳的预测能力,从而为提前干预提供依据。在基于心率变异性(HRV)指标的疲劳检测中,MEAN、SDNN、RMSSD和HR等时域指标是最基础、最常用的。本研究采用重叠窗口采样方法进行数据预处理,并利用贝叶斯优化(BO)的GRU模型进行HRV基础时域指标的预测。以铁路车站在岗值班员为对象采集8组数据,从各组数据中提取MEAN、SDNN、RMSSD和HR数据集,用拟合度(R2)和均方根误差(Erms)作为验证指标,采用交叉验证法检验预测结果的准确性。以基于长短期记忆神经网络(LSTM)的模型为对比,比较LSTM、GRU、BO-LSTM和BO-GRU模型的预测效果。研究结果表明:在MEAN、SDNN、RMSSD和HR的预测任务中,BO-GRU模型都能够实现高精度预测,拟合度(R2)平均值分别达到0.951 99、0.962 6、0.962 22和0.948 46;均方根误差(Erms)均值分别为11.217 ms、9.451 7 ms、12.657 ms和1.535 7次/min,均优于对比模型。研究结果为铁路运输行业在应对岗位疲劳及保障生产安全方面提供重要参考。 展开更多
关键词 铁路安全 运输岗位 疲劳预测 神经网络 心率变异性
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