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铁路编组站动态配流分层模型被引量：9: 1; 作者马亮郭进陈光伟《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期87-95,共9页; 为了使编组站动态配流充分考虑实际解体和编组作业过程,首先基于约束程序中的累积调度和字典序多目标优化理论,按照配流成功的出发列车优先级总和最大、车辆在站平均中转停留时间最小和资源利用率最高3个目标函数的字典序,建立适应于不... 展开更多; 关键词铁路运输编组站动态配流到发车流解体编组; 在线阅读下载PDF 职称材料

高速铁路智慧工务安全生产管理模型研究被引量：5: 2; 作者赵文芳孙美《管理现代化》 CSSCI 北大核心 2015年第1期103-105,共3页; 通过分析传统普速铁路工务安全生产管理中存在的问题,依据"智慧地球"理念,提出基于信息技术的高速铁路智慧工务安全生产管理模型,并介绍了该模型在武汉铁路局的试点应用实施情况,近两年的实施效果表明了高速铁路智慧工务安全... 展开更多; 关键词高速铁路工务安全智慧工务; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多特征概率分布的均值漂移行人跟踪算法被引量：1: 3; 作者王爱丽董宝田武鸿源《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期123-130,共8页; 在目标尺寸和颜色发生变化时,传统均值漂移法因目标模型单一和核窗口大小方向固定而导致目标丢失.为此,文中提出一种基于多特征概率分布的均值漂移行人跟踪算法,首先利用目标的颜色、轮廓和运动特征构建目标模型,得到颜色、边缘和运动... 展开更多; 关键词行人跟踪均值漂移直方图分布多特征融合关联概率分布; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应脉冲耦合神经网络的行人检测方法被引量：1: 4; 作者王泽胜董宝田王爱丽《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期74-80,共7页; 由于受到光照等因素造成的散斑噪声和灰度不均衡现象的影响,应用计算机视觉技术实现行人的准确检测较为困难.为了提高交通场景信息提取的精准度和自动化水平,文中提出一种基于自适应脉冲耦合神经网络的行人检测方法.首先以像素间"... 展开更多; 关键词智能交通行人检测脉冲耦合神经网络计算机视觉自适应性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于BIRCH-LKD的在站车辆中时异常检测算法被引量：1: 5; 作者张晓栋董宝田陈光伟《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第11期1122-1128,共7页; 针对铁路车辆在站中转作业异常较多的情况,提出基于BIRCH-LKD的在站车辆中时异常检测算法.该算法以车辆中时序列为研究对象,不考虑异常值的具体形式,对序列分组,引入中时序列特征向量,做类球形簇转化;采用基于划分的显性异常检测方法得... 展开更多; 关键词车辆中时异常检测 BIRCH聚类算法 K距离时间序列; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名铁路编组站动态配流分层模型被引量：9: 1; 作者马亮郭进陈光伟; 机构西南交通大学信息科学与技术学院中国铁路总公司中国铁路总公司信息技术中心; 出处《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期87-95,共9页; 基金铁道部科技研究开发计划重大项目(2010X010,2012X003-A); 文摘为了使编组站动态配流充分考虑实际解体和编组作业过程,首先基于约束程序中的累积调度和字典序多目标优化理论,按照配流成功的出发列车优先级总和最大、车辆在站平均中转停留时间最小和资源利用率最高3个目标函数的字典序,建立适应于不同解体方式的动态配流字典序多目标累积调度模型,并设计约束传播与多点结构化搜索相结合的混合算法迭代求解,得到解编顺序和初步配流方案;然后,以出发列车车流来源总数最少为目标函数,建立二次配流整数规划模型,并设计贪婪算法对初步配流方案优化。算例结果表明,采用给出的编组站动态配流分层模型和求解算法,可提高铁路编组站的解编调车作业效率和配流方案兑现率。; 关键词铁路运输编组站动态配流到发车流解体编组; Keywords Railway transportation Marshalling station Dynamic traffic assignment Inbound and outbound traffic flow Break-up of trains Formation; 分类号 U292.16 [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

题名高速铁路智慧工务安全生产管理模型研究被引量：5: 2; 作者赵文芳孙美; 机构西南交通大学经济管理学院中国铁路总公司信息技术中心; 出处《管理现代化》 CSSCI 北大核心 2015年第1期103-105,共3页; 基金国家科技支撑计划重大项目(2009BAG12A00 2009BAG12A10); 文摘通过分析传统普速铁路工务安全生产管理中存在的问题,依据"智慧地球"理念,提出基于信息技术的高速铁路智慧工务安全生产管理模型,并介绍了该模型在武汉铁路局的试点应用实施情况,近两年的实施效果表明了高速铁路智慧工务安全生产管理模型的有效性和优越性。; 关键词高速铁路工务安全智慧工务; 分类号 F272.35 [经济管理—企业管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多特征概率分布的均值漂移行人跟踪算法被引量：1: 3; 作者王爱丽董宝田武鸿源; 机构北京交通大学交通运输学院中国铁路总公司信息技术中心; 出处《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期123-130,共8页; 基金国家"863"计划项目(2009AA11Z207) 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20110009110011)~~; 文摘在目标尺寸和颜色发生变化时,传统均值漂移法因目标模型单一和核窗口大小方向固定而导致目标丢失.为此,文中提出一种基于多特征概率分布的均值漂移行人跟踪算法,首先利用目标的颜色、轮廓和运动特征构建目标模型,得到颜色、边缘和运动直方图分布;然后将颜色和边缘的直方图反向投影生成二维概率密度分布,利用运动信息修正颜色和边缘概率分布;并根据各特征所占权重,运用自适应融合法得到目标特征关联概率分布;最后利用关联概率密度的零阶矩值调整下一帧跟踪窗口尺寸,结合均值漂移跟踪框架,实现常态下目标跟踪.实验结果表明,该算法提取的目标特征具有较强的准确性,能实现复杂交通场景下的行人跟踪.; 关键词行人跟踪均值漂移直方图分布多特征融合关联概率分布; Keywords pedestrian tracking mean shift histogram distribution multi-feature fusion correlation probability distribution; 分类号 U491 [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

题名基于自适应脉冲耦合神经网络的行人检测方法被引量：1: 4; 作者王泽胜董宝田王爱丽; 机构北京交通大学交通运输学院中国铁路总公司信息技术中心; 出处《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期74-80,共7页; 基金国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2009AA11Z207) 教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20110009110011)~~; 文摘由于受到光照等因素造成的散斑噪声和灰度不均衡现象的影响,应用计算机视觉技术实现行人的准确检测较为困难.为了提高交通场景信息提取的精准度和自动化水平,文中提出一种基于自适应脉冲耦合神经网络的行人检测方法.首先以像素间"准欧式"距离为参考,确定神经网络接受区中心神经元与邻域神经元间的点火贡献关系;然后根据图像灰度特征以及邻域综合信息对脉冲产生区的关键控制参数——初始阈值进行设定;最后对获得的初始结果进行多策略形态学修正,从而提取出图像中的行人.实验结果表明,该方法能够在有效提高检测方法自适应程度的同时,显著去除噪声的影响,较好地抑制过分割的问题,检测到相对完整的目标.; 关键词智能交通行人检测脉冲耦合神经网络计算机视觉自适应性; Keywords intelligent transportation pedestrian detection pulse-coupled neural networks computer vision adaptability; 分类号 U298.2 [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BIRCH-LKD的在站车辆中时异常检测算法被引量：1: 5; 作者张晓栋董宝田陈光伟; 机构北京交通大学交通运输学院中国铁路总公司中国铁路总公司信息技术中心; 出处《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第11期1122-1128,共7页; 基金中国铁路总公司(省部级)科技研究开发计划课题(2014X009-A); 文摘针对铁路车辆在站中转作业异常较多的情况,提出基于BIRCH-LKD的在站车辆中时异常检测算法.该算法以车辆中时序列为研究对象,不考虑异常值的具体形式,对序列分组,引入中时序列特征向量,做类球形簇转化;采用基于划分的显性异常检测方法得到中时序列特征向量的聚类特征树,查找序列显性异常,缩小异常检测范围;利用隐性异常检测算法计算剩余数据对象的K距离,根据距离差值变化规律,筛选序列隐性异常;最后,利用中时序列中位数异常判定条件,排除下界异常,实现中时序列的异常检测.实验结果表明,该算法检出率高,能够快速识别中时序列异常值,有效率达85%以上,去除异常值后的中时序列符合实际情况的趋势且更加平稳.; 关键词车辆中时异常检测 BIRCH聚类算法 K距离时间序列; Keywords wagon operation time（WOT） anomaly detection BIRCH clustering K-distance time series; 分类号 U292.16 [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	铁路编组站动态配流分层模型	马亮郭进陈光伟	《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心	2015	9	在线阅读下载PDF 职称材料
2	高速铁路智慧工务安全生产管理模型研究	赵文芳孙美	《管理现代化》 CSSCI 北大核心	2015	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于多特征概率分布的均值漂移行人跟踪算法	王爱丽董宝田武鸿源	《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2016	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于自适应脉冲耦合神经网络的行人检测方法	王泽胜董宝田王爱丽	《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2017	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于BIRCH-LKD的在站车辆中时异常检测算法	张晓栋董宝田陈光伟	《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2017	1	在线阅读下载PDF 职称材料