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基于计算机视觉的地铁车站内乘客异常行为检测模型
1
作者
吴剑凡
谢征宇
+2 位作者
秦勇
王力
王佳丽
《交通运输系统工程与信息》
北大核心
2025年第4期162-174,共13页
为及时有效地应对地铁车站内乘客异常行为事件,本文提出一种基于计算机视觉的两阶段融合模型BiFuseNet(Bi-Fusion Network),该模型通过融合轻量级检测网络LMD(LCAB, MCAB, DyHead)-YOLO和基于EfficientformerV2的高效分类网络,实现高效...
为及时有效地应对地铁车站内乘客异常行为事件,本文提出一种基于计算机视觉的两阶段融合模型BiFuseNet(Bi-Fusion Network),该模型通过融合轻量级检测网络LMD(LCAB, MCAB, DyHead)-YOLO和基于EfficientformerV2的高效分类网络,实现高效且精准的异常行为检测。在模型第1阶段,通过引入轻量卷积聚合块(LCAB)、混合卷积聚合块(MCAB)和动态检测头(DyHead),有效减少模型的规模,同时,提升对小目标和遮挡目标的检测能力;在第2阶段,采用多层次加权融合策略优化检测和分类结果,进一步增强模型的鲁棒性。实验结果表明,BiFuseNet在自建的MetroAB数据集上取得了89.3%的准确率,较传统模型提高了6.1%,且实现了43.7 frame·s^(-1)的检测速度(FPS);在PASCAL VOC(Pattern Analysis, Statistical Modelling and Computational Learning Visual Object Classes)和VisDrone(Visual Detection of Drones)公开数据集上,分别提高了10.1%和2.7%的准确率,进一步验证了模型在小目标和遮挡目标检测方面的优势,以及其优异的泛化能力。通过以上设计,BiFuseNet显著提升了地铁车站内乘客异常行为检测的效率和精度。
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关键词
智能交通
异常行为检测
两阶段融合
地铁车站
计算机视觉
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职称材料
轨道交通基础设施自主无人机智能巡检体系框架及其技术发展综述
2
作者
秦勇
孟凡腾
+10 位作者
张紫城
孟彤
刘鹏帅
徐礼前
崔京
仇宁海
于重重
王志鹏
秦法波
文琦
钱利文
《北京交通大学学报》
2025年第5期145-175,共31页
针对轨道交通基础设施传统人工巡检方式效率低、安全性差、既有轨道依附型检测装备仍受限于维修天窗,存在巡检盲区且覆盖范围有限等问题,构建了“端-边-云-监”一体化的轨道交通自主无人机智能巡检体系框架.首先,端侧融合可见光、红外...
针对轨道交通基础设施传统人工巡检方式效率低、安全性差、既有轨道依附型检测装备仍受限于维修天窗,存在巡检盲区且覆盖范围有限等问题,构建了“端-边-云-监”一体化的轨道交通自主无人机智能巡检体系框架.首先,端侧融合可见光、红外、激光雷达等多源感知与视觉-惯性等状态估计,形成自主感知与任务级导航能力;其次,边侧构建超视距稳定通信与安全高效的数据传输机制,并部署轻量化机载推理以实现缺陷与风险隐患的实时检测;最后,云侧与低空监视开展跨场景多目标的巡检应用与全局数据分析,建立“协作监视+非协作监视”的低空监视体系以保障全流程合规与安全.研究结果表明,本文系统凝练了轨道交通场景的独有难点与特性,从全链路视角统一轨道交通无人机巡检场景下的“端-边-云-监”框架,为未来自主无人机在轨道交通巡检领域的发展应用提供通用框架与借鉴参考.
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关键词
轨道交通
自主无人机
智能巡检
端边云监协同
基础设施运维
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职称材料
题名
基于计算机视觉的地铁车站内乘客异常行为检测模型
1
作者
吴剑凡
谢征宇
秦勇
王力
王佳丽
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实验室
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
北京交通大学
先进轨道
交通
自主运行全国
重点
实验室
出处
《交通运输系统工程与信息》
北大核心
2025年第4期162-174,共13页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFB4301305)。
文摘
为及时有效地应对地铁车站内乘客异常行为事件,本文提出一种基于计算机视觉的两阶段融合模型BiFuseNet(Bi-Fusion Network),该模型通过融合轻量级检测网络LMD(LCAB, MCAB, DyHead)-YOLO和基于EfficientformerV2的高效分类网络,实现高效且精准的异常行为检测。在模型第1阶段,通过引入轻量卷积聚合块(LCAB)、混合卷积聚合块(MCAB)和动态检测头(DyHead),有效减少模型的规模,同时,提升对小目标和遮挡目标的检测能力;在第2阶段,采用多层次加权融合策略优化检测和分类结果,进一步增强模型的鲁棒性。实验结果表明,BiFuseNet在自建的MetroAB数据集上取得了89.3%的准确率,较传统模型提高了6.1%,且实现了43.7 frame·s^(-1)的检测速度(FPS);在PASCAL VOC(Pattern Analysis, Statistical Modelling and Computational Learning Visual Object Classes)和VisDrone(Visual Detection of Drones)公开数据集上,分别提高了10.1%和2.7%的准确率,进一步验证了模型在小目标和遮挡目标检测方面的优势,以及其优异的泛化能力。通过以上设计,BiFuseNet显著提升了地铁车站内乘客异常行为检测的效率和精度。
关键词
智能交通
异常行为检测
两阶段融合
地铁车站
计算机视觉
Keywords
intelligent transportation
abnormal behavior detection
two-stage fusion
metro station
computer vision
分类号
U495 [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
轨道交通基础设施自主无人机智能巡检体系框架及其技术发展综述
2
作者
秦勇
孟凡腾
张紫城
孟彤
刘鹏帅
徐礼前
崔京
仇宁海
于重重
王志鹏
秦法波
文琦
钱利文
机构
北京交通大学
先进轨道
交通
自主运行全国
重点
实验室
出处
《北京交通大学学报》
2025年第5期145-175,共31页
基金
国家重点研发计划(2022YFB4300600)
先进轨道交通自主运行全国重点实验室(北京交通大学)自主研究课题(RAO2023ZZ003,RAO2025ZZ005)。
文摘
针对轨道交通基础设施传统人工巡检方式效率低、安全性差、既有轨道依附型检测装备仍受限于维修天窗,存在巡检盲区且覆盖范围有限等问题,构建了“端-边-云-监”一体化的轨道交通自主无人机智能巡检体系框架.首先,端侧融合可见光、红外、激光雷达等多源感知与视觉-惯性等状态估计,形成自主感知与任务级导航能力;其次,边侧构建超视距稳定通信与安全高效的数据传输机制,并部署轻量化机载推理以实现缺陷与风险隐患的实时检测;最后,云侧与低空监视开展跨场景多目标的巡检应用与全局数据分析,建立“协作监视+非协作监视”的低空监视体系以保障全流程合规与安全.研究结果表明,本文系统凝练了轨道交通场景的独有难点与特性,从全链路视角统一轨道交通无人机巡检场景下的“端-边-云-监”框架,为未来自主无人机在轨道交通巡检领域的发展应用提供通用框架与借鉴参考.
关键词
轨道交通
自主无人机
智能巡检
端边云监协同
基础设施运维
Keywords
rail transit
autonomous UAV
intelligent inspection
end-edge-cloud-surveillance collaboration
infrastructure operation and maintenance
分类号
U29 [交通运输工程]
V279 [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
基于计算机视觉的地铁车站内乘客异常行为检测模型
吴剑凡
谢征宇
秦勇
王力
王佳丽
《交通运输系统工程与信息》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
轨道交通基础设施自主无人机智能巡检体系框架及其技术发展综述
秦勇
孟凡腾
张紫城
孟彤
刘鹏帅
徐礼前
崔京
仇宁海
于重重
王志鹏
秦法波
文琦
钱利文
《北京交通大学学报》
2025
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