人工智能视觉大模型在铁路线路异物入侵场景中的应用

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作者 杨涛存 史维峰 +3 位作者 李国华 代明睿 李文浩 杜文然 《中国铁路》 北大核心 2025年第1期23-29,48,共8页

铁路线路异物入侵是威胁列车运行安全的严重问题之一,现有的智能识别系统在解决数据稀缺和异物种类多样性等问题时面临巨大挑战。针对上述问题,提出一种基于人工智能大模型的铁路线路异物入侵智能识别方法,基于预训练大模型的特征提取... 铁路线路异物入侵是威胁列车运行安全的严重问题之一,现有的智能识别系统在解决数据稀缺和异物种类多样性等问题时面临巨大挑战。针对上述问题,提出一种基于人工智能大模型的铁路线路异物入侵智能识别方法,基于预训练大模型的特征提取能力和泛化性能,通过对大模型结构深度和宽度的扩展,结合迁移学习策略,微调使其适应铁路线路异物识别任务。实验结果表明,基于人工智能大模型的异物入侵检测算法,能够显著减少对标注数据的依赖。在面对训练数据有限和未知异物类别多样的问题时,能实现较高的检测准确率和实时性能,显示出其在复杂环境中处理未知多变异物入侵的强大能力。 展开更多

关键词 人工智能 计算机视觉 视觉算法 铁路安全 异物入侵监测 深度学习 铁路线路

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铁路行业视觉大模型构建及应用

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作者 代明睿 李文浩 +3 位作者 史维峰 李国华 杨涛存 杜文然 《中国铁路》 北大核心 2025年第1期1-12,共12页

铁路领域的视觉应用场景往往具有场景复杂多变、有效样本量少等困难,单独设计面向各场景的小模型耗费大量时间精力且难以满足业务要求,因此构建铁路行业视觉大模型具有重要意义。研究挖掘视觉大模型的潜在应用场景,提出铁路视觉大模型... 铁路领域的视觉应用场景往往具有场景复杂多变、有效样本量少等困难,单独设计面向各场景的小模型耗费大量时间精力且难以满足业务要求,因此构建铁路行业视觉大模型具有重要意义。研究挖掘视觉大模型的潜在应用场景,提出铁路视觉大模型构建方案,基于UPerNet网络,利用InternImage代替原主干网络,更好地捕捉图像目标细节,并将Semantic-Aware Nor⁃malization(SAN)与Semantic-Aware Whitening(SAW)注意力机制代替原金字塔池化模块,提升模型整体鲁棒性,将空间注意力与通道注意力融合代替原解码部分,实现动态地调整对不同区域的关注度,最后通过半自动化标注构建一批铁路场景数据集。实验结果表明,研究提出的改进的UPerNet_InternImage铁路行业视觉大模型在提高分割效果的准确性和鲁棒性方面具有一定潜力,并在面对后续具体场景的分割任务时,收敛速度更快、模型效果更好,为解决铁路视觉场景中的问题提供了新的思路和方法。 展开更多

关键词 人工智能 可变形卷积 注意力机制 语义分割 视觉大模型 铁路行业大模型

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基于关键字驱动的自动化测试技术在大数据平台上的应用 被引量：2

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作者 杨涛存 徐贵红 +1 位作者 郭剑峰 东春昭 《铁路计算机应用》 2016年第11期41-45,共5页

随着互联网业飞速发展及"大数据"概念的提出,为提高大量B/S架构应用的测试效率,本文利用关键字驱动测试技术,设计开发了一款基于关键字测试脚本的B/S架构应用自动化测试工具——Easy WT,实现了对Web页面的控件抽取、录制、激... 随着互联网业飞速发展及"大数据"概念的提出,为提高大量B/S架构应用的测试效率,本文利用关键字驱动测试技术,设计开发了一款基于关键字测试脚本的B/S架构应用自动化测试工具——Easy WT,实现了对Web页面的控件抽取、录制、激励、验证等功能,基本实现了一个标准化的测试流程。并使用Easy WT在铁路大数据平台上进行了实践应用,结果表明,系统能够完整地完成自动化测试的全部工作;同时针对实践过程中遇到的一些问题,提出了一些改进及优化方案。 展开更多

关键词 驱动 测试 大数据 软件工程

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铁路工务智能移动终端系统的设计与实现 被引量：9

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作者 陈东生 徐贵红 +1 位作者 陶凯 杨涛存 《铁道建筑》 北大核心 2016年第3期118-121,共4页

采用移动互联网和云计算技术,基于Android平台研发了铁路工务智能移动终端系统(Track Pad)。该系统支持在作业现场下载查看设备台账、历史检测数据和规章制度,辅助记录和集成管理现场检测数据,同时为移动办公提供平台。其以标准化检修... 采用移动互联网和云计算技术,基于Android平台研发了铁路工务智能移动终端系统(Track Pad)。该系统支持在作业现场下载查看设备台账、历史检测数据和规章制度,辅助记录和集成管理现场检测数据,同时为移动办公提供平台。其以标准化检修业务场景驱动,将多个独立功能的移动应用组合成一套完整的辅助作业应用。经工务段试用表明,该系统提高了检修作业效率和管理技术水平,取得了显著的技术经济和社会效益。 展开更多

关键词 铁路工务 智能移动终端 信息化 移动互联网 云计算

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大数据时代两款敏捷商业智能工具对比分析 被引量：3

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作者 王喆 戚小玉 +2 位作者 东春昭 杨涛存 邹丹 《铁路计算机应用》 2016年第9期79-82,共4页

大数据时代的来临使得对数据的高速捕获和实时分析变得越来越重要。相对于传统商业智能软件体量大、对业务变化响应时间长、灵活性差的缺点,敏捷商业智能软件采用轻量建模方式迅速响应需求变更,用户可以通过简单的拖拉拽实现对业务的分... 大数据时代的来临使得对数据的高速捕获和实时分析变得越来越重要。相对于传统商业智能软件体量大、对业务变化响应时间长、灵活性差的缺点,敏捷商业智能软件采用轻量建模方式迅速响应需求变更,用户可以通过简单的拖拉拽实现对业务的分析和展示。本文从使用角度对比分析了两款主流敏捷性商业智能软件Tableau和Qlik Sense。 展开更多

关键词 商业智能 大数据 敏捷性BI TABLEAU QlikSense

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主成分分析与奇异值分解技术在铁路数据预处理中的应用 被引量：1

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作者 徐贵红 郭剑峰 +1 位作者 杨涛存 东春昭 《铁路计算机应用》 2016年第9期55-57,62,共4页

数据预处理是在数据建模之前对采集到的原始数据进行的一些前期处理工作,能够滤除原始数据存在的噪声干扰、降低数据维度进而提取数据的时域特征。铁路运输行业在生产过程中累积的大量数据往往包含着噪声干扰,并且经常是海量高维的,无... 数据预处理是在数据建模之前对采集到的原始数据进行的一些前期处理工作,能够滤除原始数据存在的噪声干扰、降低数据维度进而提取数据的时域特征。铁路运输行业在生产过程中累积的大量数据往往包含着噪声干扰,并且经常是海量高维的,无法直接用于数据建模、分析和挖掘。主成分分析与奇异值分解作为线性代数中一种重要的矩阵分解技术,已经成为近年来常用的数据时域预处理方法,本文主要论述主成分分析与奇异值分解技术在铁路数据预处理中的应用。 展开更多

关键词 主成分分析 奇异值分解 数据预处理

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铁路计算机视觉大模型研究

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作者 史天运 李国华 +2 位作者 代明睿 李文浩 杨涛存 《铁路计算机应用》 2024年第11期8-16,共9页

研究铁路计算机视觉大模型关键技术及其应用,对统筹和促进铁路人工智能发展具有深远意义。文章依托铁路人工智能平台的算力与大模型支撑组件,提出从基础大模型到铁路计算机视觉大模型,再到铁路计算机视觉场景大模型的架构设计思路。基... 研究铁路计算机视觉大模型关键技术及其应用,对统筹和促进铁路人工智能发展具有深远意义。文章依托铁路人工智能平台的算力与大模型支撑组件,提出从基础大模型到铁路计算机视觉大模型,再到铁路计算机视觉场景大模型的架构设计思路。基于基础大模型,设计模型训练框架,运用模型剪枝和多尺度推理技术保障推理速度与精度,完成铁路计算机视觉大模型的构建;提出铁路计算机视觉大模型的应用场景,并选取线路环境安全管控智能识别场景对该大模型能力进行验证。实验结果表明,铁路计算机视觉大模型在复杂背景下的微小目标检测方面表现卓越,具有较好的应用前景,将在铁路运输安全、移动装备检测、铁路客货运服务等业务领域发挥更加重要的作用。 展开更多

关键词 视觉大模型 铁路场景 目标检测 模型剪枝 多尺度推理 铁路人工智能平台

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基于有限状态机模型的供电故障断电区间快速提取方法 被引量：4

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作者 杨涛存 郭剑峰 +1 位作者 杜文然 徐贵红 《中国铁路》 2020年第8期7-12,共6页

计算断电区间长度是铁路供电故障数据分析的一项重要工作,由于故障数据多采用非结构化文字描述,人工整理、计算断电区间长度耗费大量时间。基于有限状态机的自动化特征信息提取方法能够处理非结构化文字描述的供电故障信息,利用自然语... 计算断电区间长度是铁路供电故障数据分析的一项重要工作,由于故障数据多采用非结构化文字描述,人工整理、计算断电区间长度耗费大量时间。基于有限状态机的自动化特征信息提取方法能够处理非结构化文字描述的供电故障信息,利用自然语言处理分词、正则表达式及模式匹配等技术,快速定位关键词位置,挖掘关联关系,自动、快速、准确地提取故障区间起始点与结束点等关键特征信息,再根据线路设备技术台账,查询、计算得到断电区间长度。试验结果表明,本方法占用资源少、耗时短,对测试样本数据提取的准确率较高,可大幅提升工作效率。 展开更多

关键词 有限状态机 供电故障 信息提取 铁路安全

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铁路人工智能平台设计及关键技术研究 被引量：7

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作者 史天运 侯博 +2 位作者 李国华 代明睿 杨涛存 《铁路计算机应用》 2023年第8期9-16,共8页

人工智能日益融入经济发展各个领域,并对各行各业的运行方式产生深远影响。伴随着人工智能大模型的不断发展与应用,对数据、算法、算力等方面均提出了更高的要求。目前,人工智能已在铁路行业多个领域发挥重要作用,但铁路人工智能应用在... 人工智能日益融入经济发展各个领域,并对各行各业的运行方式产生深远影响。伴随着人工智能大模型的不断发展与应用,对数据、算法、算力等方面均提出了更高的要求。目前,人工智能已在铁路行业多个领域发挥重要作用,但铁路人工智能应用在平台能力、技术体系和业务应用建设中还存在一些问题。文章分析铁路人工智能的应用现状及需求,提出铁路人工智能平台的建设目标,设计铁路人工智能平台的总体架构及功能,研究铁路人工智能平台关键技术,对促进人工智能在铁路行业的系统应用具有积极意义。 展开更多

关键词 铁路人工智能平台 大模型 多云协同 云边协同 数据标注

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基于灰色GM(1,1)残差修正模型的动车组故障率预测 被引量：8

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作者 杜文然 陆航 +1 位作者 杨涛存 徐贵红 《铁道机车车辆》 北大核心 2021年第2期17-21,共5页

以某分析类别动车组百万公里故障数据为基础,研究建立了基于灰色GM(1,1)残差修正模型的动车组百万公里故障率预测模型。在优化模型中背景值的基础上,对残差进行修正,用t-3,t-2,t-1时刻的残差构造输入数据,t时刻的残差作为输出数据,用支... 以某分析类别动车组百万公里故障数据为基础,研究建立了基于灰色GM(1,1)残差修正模型的动车组百万公里故障率预测模型。在优化模型中背景值的基础上,对残差进行修正,用t-3,t-2,t-1时刻的残差构造输入数据,t时刻的残差作为输出数据,用支持向量回归机对残差进行拟合,采用等维信息灰色GM(1,1)模型对建模数据进行更新。用此模型对某分析类别动车组百万公里故障率进行预测,并进行精度检验,结果表明该模型能较好的拟合该分析类别动车组百万公里故障率数据,预测准确度较高。 展开更多

关键词 动车组百万公里故障率 GM(1 1) 支持向量回归机 残差修正 预测模型

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基于大数据技术的高铁运营安全规律分析系统设计与应用 被引量：7

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作者 刘彦军 杨涛存 +2 位作者 武威 刘庆猛 王卫东 《中国铁路》 2020年第9期28-33,共6页

以我国高铁开通以来的运营数据为基础,结合大数据应用技术与数据挖掘方法,设计并建立了高铁运营安全规律分析系统,实现对运营安全相关的结构化、非结构化数据的科学高效管理,利用文本分析和数据挖掘工具对数据进行深层挖掘与关联分析,... 以我国高铁开通以来的运营数据为基础,结合大数据应用技术与数据挖掘方法,设计并建立了高铁运营安全规律分析系统,实现对运营安全相关的结构化、非结构化数据的科学高效管理,利用文本分析和数据挖掘工具对数据进行深层挖掘与关联分析,对数据统计及相关分析结果进行综合交互性展示。该系统能够满足铁路移动装备、工务、电务、供电等专业对高铁运营安全相关数据的管理和分析需求,有力支撑高铁运营安全规律分析工作。 展开更多

关键词 大数据 高铁运营 安全规律 数据挖掘 关联分析 分析系统

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高铁运营安全规律分析数据治理及应用 被引量：3

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作者 武威 刘庆猛 +3 位作者 杨涛存 刘彦军 张晓栋 徐贵红 《中国铁路》 2020年第10期18-23,共6页

铁路信息系统积累了与高铁运营安全相关的海量数据,如何对数据进行有效治理和利用,满足高铁运营安全规律分析的需要,是充分发挥数据价值的关键因素之一。通过构建面向高铁运营安全规律分析的数据治理架构,阐述数据治理的目标、对象和措... 铁路信息系统积累了与高铁运营安全相关的海量数据,如何对数据进行有效治理和利用,满足高铁运营安全规律分析的需要,是充分发挥数据价值的关键因素之一。通过构建面向高铁运营安全规律分析的数据治理架构,阐述数据治理的目标、对象和措施,利用铁路数据服务平台和高铁运营安全规律分析系统的“平台+应用”服务模式,贯穿数据治理流程,对移动装备、工务、电务、供电等研究方向的相关数据进行治理及应用,为高铁运营安全规律的分析探索提供支撑。 展开更多

关键词 高铁 大数据 安全规律分析 数据治理

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基于GASF-CNN的高速列车转向架关键部件劣化状态识别研究 被引量：1

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作者 魏庆 王悦明 +3 位作者 邢璐璐 李国华 杨涛存 杜文然 《中国铁路》 2023年第10期23-31,共9页

为研究高速列车转向架关键部件劣化状态的识别方法,通过统计抗蛇行减振器服役性能参数的分布特征,同时考虑阻尼和节点刚度变化组合形成5种劣化抗蛇行减振器试验工况,选取新踏面廓形和旋修后运行15万km、25万km的磨耗踏面廓形,进行了劣... 为研究高速列车转向架关键部件劣化状态的识别方法,通过统计抗蛇行减振器服役性能参数的分布特征,同时考虑阻尼和节点刚度变化组合形成5种劣化抗蛇行减振器试验工况,选取新踏面廓形和旋修后运行15万km、25万km的磨耗踏面廓形,进行了劣化状态下车辆动力学响应线路测试。基于实测数据,设计并构建基于GASF-CNN的转向架关键部件劣化状态分类辨识模型,以实测车体和构架横向加速度数据作为模型的训练集和测试集进行分类辨识模型训练,并对模型的泛化能力和识别准确度影响因素进行分析。通过优选数据构造方式、数据滤波、滑动窗口长度和数据通道数量,模型达到了较高的分类准确度,且对列车不同运行方向、不同速度级、不同运行环境等也达到了较好的泛化能力。 展开更多

关键词 高速列车 转向架 抗蛇行减振器 磨耗踏面 劣化状态 识别模型 GASF-CNN

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基于LSTM的动车组故障率预测模型 被引量：2

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作者 陆航 杨涛存 +4 位作者 刘洋 于卫东 田光荣 肖齐 李方烜 《中国铁路》 2020年第7期61-66,共6页

动车组故障率趋势波动较大,其机理因素较为复杂:既有源头质量、养护维修问题产生的起伏,又有线路条件、气候等环境因素导致的故障率波动,同时涉及动车组生命周期内大量转配问题导致其运行环境的改变。由于很难量化这些因素,采用传统数... 动车组故障率趋势波动较大,其机理因素较为复杂:既有源头质量、养护维修问题产生的起伏,又有线路条件、气候等环境因素导致的故障率波动,同时涉及动车组生命周期内大量转配问题导致其运行环境的改变。由于很难量化这些因素,采用传统数理拟合方式描述动车组安全规律特征难度较大。提出1种长短记忆(LSTM)神经网络模型,用数据驱动的方式对高速动车组安全规律进行建模,以期预测未来周期的故障率数据。该模型能通过合理泛化训练,一定程度上通过对各系统安全规律数据的收集,掌握整车故障率的发展趋势,可为动车组运维提供数据支撑。 展开更多

关键词 动车组 长短记忆神经网络 LSTM 周期性故障率预测

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基于机器学习的高速列车抗蛇行减振器劣化状态识别方法研究

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作者 魏庆 王悦明 +4 位作者 吕凯凯 代明睿 杨涛存 杜文然 池长欣 《铁道机车车辆》 北大核心 2023年第6期45-53,共9页

为识别高速列车抗蛇行减振器服役过程中的劣化状态,首先基于运用统计选取了5种典型的组合参数,通过台架试验获取其动态频变刚度和阻尼特性;然后采用抗蛇行减振器非参数化建模方法建立了整车动力学联合仿真模型,计算得到不同工况下的车... 为识别高速列车抗蛇行减振器服役过程中的劣化状态,首先基于运用统计选取了5种典型的组合参数,通过台架试验获取其动态频变刚度和阻尼特性;然后采用抗蛇行减振器非参数化建模方法建立了整车动力学联合仿真模型,计算得到不同工况下的车辆动力学响应;构建了机器学习分类问题,分别采用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的方法对减振器状态进行识别。研究结果表明,基于BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)的非参数化模型更为准确地描述抗蛇行减振器的动态行为,建立的整车联合仿真模型计算结果与实测数据符合较好;采用SVM算法构建的机器学习模型识别效果一般,而采用CNN算法构建的机器学习模型则达到较高的识别准确度。考虑实际运用需求,将机器学习问题简化为6分类问题,信号通道数精简为4个,CNN机器学习模型仍可实现较高精度的劣化状态识别。 展开更多

关键词 抗蛇行减振器 非参数化建模 动力学响应 劣化识别 支持向量机 卷积神经网络

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