期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于动态多源数据采集的铁路车辆装载状况检测和智能分析系统
被引量：
1
1
作者
张志国
傅健
+1 位作者
辛向党
李建国
《铁道货运》
2024年第4期38-45,共8页
通过分析目前铁路车辆装载人工检测方式与相关现有系统的不足,设计了一套具有动态多源数据采集的铁路车辆装载状况检测和智能分析系统。该系统通过构建多模态传感器和RS485传输及NB-IOT传输技术,对车辆装载状况进行多源数据采集、分析...
通过分析目前铁路车辆装载人工检测方式与相关现有系统的不足,设计了一套具有动态多源数据采集的铁路车辆装载状况检测和智能分析系统。该系统通过构建多模态传感器和RS485传输及NB-IOT传输技术,对车辆装载状况进行多源数据采集、分析和处理,选用多模态传感器与边缘计算机融合,设计实现手动、自动、远程和自动故障恢复等控制方式,涵盖基础信息管理模块、检测门系统模块、警报系统模块、应用维护模块共4个功能模块。根据国内外铁路货物运输实际情况,对比分析现有的铁路货运安全检测监控技术设备等,该系统具备技术优势与应用效果,可有效指导装载优化和效率提升,在铁路货物运输领域中具有重要应用价值。
展开更多
关键词
铁路货运
多源数据
智能分析
决策支持
人工智能
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于深度学习技术的货检图像智能识别与测试研究
被引量：
4
2
作者
柴雪松
张慧
+3 位作者
辛向党
龚喆
李健超
于国丞
《铁道货运》
2019年第6期22-27,共6页
为了提升铁路货检作业效率和质量,针对目前铁路货检工作主要依赖人工对高清图片进行查看,存在强度大、容易漏判等问题,在统计分析既有货检问题的种类、与车型的关系及所占比例基础上,采用深度学习技术,基于Faster-RCNN网络架构建立货检...
为了提升铁路货检作业效率和质量,针对目前铁路货检工作主要依赖人工对高清图片进行查看,存在强度大、容易漏判等问题,在统计分析既有货检问题的种类、与车型的关系及所占比例基础上,采用深度学习技术,基于Faster-RCNN网络架构建立货检病害智能识别模型。经样本图片测试集测试表明,所提出的货检智能识别模型对于车顶异物、车门开启、防尘盖开启等7类问题图片的检出率接近80%,准确性超过90%,每张图片的检测速度约0.9 s,可满足现场实时、智能检测需求,从而为铁路货检向智能化发展提供有力的工具。
展开更多
关键词
铁路货检作业
高清图像
海量数据
深度学习
智能货运
安全运输
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于动态多源数据采集的铁路车辆装载状况检测和智能分析系统
被引量：
1
1
作者
张志国
傅健
辛向党
李建国
机构
中国铁路兰州局集团有限公司货运部
兰州交通大学高原铁路运输智慧管控铁路行业重点实验室
出处
《铁道货运》
2024年第4期38-45,共8页
基金
中国铁路兰州局集团有限公司科技研究开发计划课题(LZJKY2023009-1)
国家铁路局高原铁路运输智慧管控铁路行业重点实验室开放基金项目(GYYSHZ2306)。
文摘
通过分析目前铁路车辆装载人工检测方式与相关现有系统的不足,设计了一套具有动态多源数据采集的铁路车辆装载状况检测和智能分析系统。该系统通过构建多模态传感器和RS485传输及NB-IOT传输技术,对车辆装载状况进行多源数据采集、分析和处理,选用多模态传感器与边缘计算机融合,设计实现手动、自动、远程和自动故障恢复等控制方式,涵盖基础信息管理模块、检测门系统模块、警报系统模块、应用维护模块共4个功能模块。根据国内外铁路货物运输实际情况,对比分析现有的铁路货运安全检测监控技术设备等,该系统具备技术优势与应用效果,可有效指导装载优化和效率提升,在铁路货物运输领域中具有重要应用价值。
关键词
铁路货运
多源数据
智能分析
决策支持
人工智能
Keywords
Railway Freight Transportation
Multi-Source Data
Intelligent Analysis
Decision Support
Artificial Intelligence
分类号
U294.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于深度学习技术的货检图像智能识别与测试研究
被引量：
4
2
作者
柴雪松
张慧
辛向党
龚喆
李健超
于国丞
机构
中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所
中国铁路兰州局集团有限公司货运处
中国铁路呼和浩特局集团有限公司乌海车务段
出处
《铁道货运》
2019年第6期22-27,共6页
基金
中国铁路总公司科技研究开发计划课题(N2018X008)
文摘
为了提升铁路货检作业效率和质量,针对目前铁路货检工作主要依赖人工对高清图片进行查看,存在强度大、容易漏判等问题,在统计分析既有货检问题的种类、与车型的关系及所占比例基础上,采用深度学习技术,基于Faster-RCNN网络架构建立货检病害智能识别模型。经样本图片测试集测试表明,所提出的货检智能识别模型对于车顶异物、车门开启、防尘盖开启等7类问题图片的检出率接近80%,准确性超过90%,每张图片的检测速度约0.9 s,可满足现场实时、智能检测需求,从而为铁路货检向智能化发展提供有力的工具。
关键词
铁路货检作业
高清图像
海量数据
深度学习
智能货运
安全运输
Keywords
Railway Cargo Inspection
High Definition Image
Massive Data
In-depth Learning
Intelligent Cargo Transport
Safe Transportation
分类号
U298.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于动态多源数据采集的铁路车辆装载状况检测和智能分析系统
张志国
傅健
辛向党
李建国
《铁道货运》
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于深度学习技术的货检图像智能识别与测试研究
柴雪松
张慧
辛向党
龚喆
李健超
于国丞
《铁道货运》
2019
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
