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面向城市轨道交通车站的客流密度估计方法
1
作者
吴剑凡
谢征宇
+2 位作者
秦勇
王安澜
李晓争
《中国铁道科学》
北大核心
2025年第2期213-224,共12页
为解决传统目标检测与跟踪方法在尺度变化大、密集遮挡严重等复杂场景下的性能受限问题,提出1种基于CNN-Transformer融合的客流密度估计方法。首先,利用VGG-19主干网络提取多尺度特征,并构建多尺度特征融合模块(MFFM),通过整合不同分辨...
为解决传统目标检测与跟踪方法在尺度变化大、密集遮挡严重等复杂场景下的性能受限问题,提出1种基于CNN-Transformer融合的客流密度估计方法。首先,利用VGG-19主干网络提取多尺度特征,并构建多尺度特征融合模块(MFFM),通过整合不同分辨率的特征图,有效捕捉局部细节与空间信息;其次,引入多尺度感知增强模块(MPEM),结合自适应卷积与膨胀卷积进行轻量化设计,增强模型对复杂上下文和遮挡区域的感知能力;最后,通过Transformer编码器建立全局依赖关系,补偿特征缺失,进一步提升模型的鲁棒性。结果表明:所提方法在自制的地铁站台数据集(Metro-platform)上表现优异,其平均绝对误差和均方误差分别降至18.4和23.3,其推理时间为29.5 ms;在ShanghaiTech-A,UCF-QNRF和JHU-Crowd++等公共人群数据集上的测试结果进一步验证了模型的泛化能力。该方法可为城市轨道交通车站的客流密度估计提供高精度、高效率的解决方案,并为乘客安全管理和运营优化提供技术支持。
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关键词
城市轨道交通车站
客流密度估计
尺度变化
密集遮挡
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职称材料
基于激光雷达的列车前向障碍物检测方法
被引量：
2
2
作者
曹志威
戈轩宇
+4 位作者
秦勇
李威
沙淼
高阳
关吉瑞
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期183-193,共11页
为解决基于视频图像的列车前向障碍物检测方法在光照条件和目标距离等因素下的泛化性问题,提出基于激光雷达的检测方法。首先,聚焦VoxelNeXt体素化过程中的精度损失,通过引入动态体素化技术对体素化过程进行优化,以减少信息丢失;其次,...
为解决基于视频图像的列车前向障碍物检测方法在光照条件和目标距离等因素下的泛化性问题,提出基于激光雷达的检测方法。首先,聚焦VoxelNeXt体素化过程中的精度损失,通过引入动态体素化技术对体素化过程进行优化,以减少信息丢失;其次,针对列车前向运行环境的空间分布特征,设计L型残差稀疏卷积模块,以便有效捕捉列车前向运行环境中点云数据的深度语义特征;最后,提出跨维度自动编码模块,使之与主干特征提取网络相结合,形成跨维度自动编码网络,进一步增强网络输出特征的表达能力。结果表明:所提方法的平均精度均值可达72.38%,平均召回率均值可达76.59%,相较于其他方法表现出显著的性能优势。该方法能够满足列车前向障碍物高精度、远距离、快速化的检测需求,为列车主动安全保障提供有效的技术依托。
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关键词
障碍物检测
激光雷达
深度学习
稀疏卷积
跨维度自动编码
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职称材料
题名
面向城市轨道交通车站的客流密度估计方法
1
作者
吴剑凡
谢征宇
秦勇
王安澜
李晓争
机构
北京交通大学
交通
运输学院
北京交通大学
运营主动安全保障与风险防控铁路行业
重点
试验室
北京交通大学先进轨道交通自主运行全国重点试验室
北京交通大学
北京
市城市
交通
信息智能感知与服务工程技术研究中心
南开
大学
计算机科学与技术学院
中车智能
交通
运营管理有限公司
出处
《中国铁道科学》
北大核心
2025年第2期213-224,共12页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFB4301305)。
文摘
为解决传统目标检测与跟踪方法在尺度变化大、密集遮挡严重等复杂场景下的性能受限问题,提出1种基于CNN-Transformer融合的客流密度估计方法。首先,利用VGG-19主干网络提取多尺度特征,并构建多尺度特征融合模块(MFFM),通过整合不同分辨率的特征图,有效捕捉局部细节与空间信息;其次,引入多尺度感知增强模块(MPEM),结合自适应卷积与膨胀卷积进行轻量化设计,增强模型对复杂上下文和遮挡区域的感知能力;最后,通过Transformer编码器建立全局依赖关系,补偿特征缺失,进一步提升模型的鲁棒性。结果表明:所提方法在自制的地铁站台数据集(Metro-platform)上表现优异,其平均绝对误差和均方误差分别降至18.4和23.3,其推理时间为29.5 ms;在ShanghaiTech-A,UCF-QNRF和JHU-Crowd++等公共人群数据集上的测试结果进一步验证了模型的泛化能力。该方法可为城市轨道交通车站的客流密度估计提供高精度、高效率的解决方案,并为乘客安全管理和运营优化提供技术支持。
关键词
城市轨道交通车站
客流密度估计
尺度变化
密集遮挡
Keywords
Urban rail transit stations
Passenger flow density estimation
Scale variation
Dense occlusion
分类号
U293.13 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于激光雷达的列车前向障碍物检测方法
被引量：
2
2
作者
曹志威
戈轩宇
秦勇
李威
沙淼
高阳
关吉瑞
机构
北京交通大学先进轨道交通自主运行全国重点试验室
北京交通大学
交通
运输学院
中车长春
轨道
客车股份有限公司
出处
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期183-193,共11页
基金
国家重点研发计划项目(2023YFB4302104-1)。
文摘
为解决基于视频图像的列车前向障碍物检测方法在光照条件和目标距离等因素下的泛化性问题,提出基于激光雷达的检测方法。首先,聚焦VoxelNeXt体素化过程中的精度损失,通过引入动态体素化技术对体素化过程进行优化,以减少信息丢失;其次,针对列车前向运行环境的空间分布特征,设计L型残差稀疏卷积模块,以便有效捕捉列车前向运行环境中点云数据的深度语义特征;最后,提出跨维度自动编码模块,使之与主干特征提取网络相结合,形成跨维度自动编码网络,进一步增强网络输出特征的表达能力。结果表明:所提方法的平均精度均值可达72.38%,平均召回率均值可达76.59%,相较于其他方法表现出显著的性能优势。该方法能够满足列车前向障碍物高精度、远距离、快速化的检测需求,为列车主动安全保障提供有效的技术依托。
关键词
障碍物检测
激光雷达
深度学习
稀疏卷积
跨维度自动编码
Keywords
Obstacle detection
LiDAR
Deep learning
Sparse convolution
Cross-dimensional automatic coding
分类号
U298 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向城市轨道交通车站的客流密度估计方法
吴剑凡
谢征宇
秦勇
王安澜
李晓争
《中国铁道科学》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于激光雷达的列车前向障碍物检测方法
曹志威
戈轩宇
秦勇
李威
沙淼
高阳
关吉瑞
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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