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面向铁路周界远小目标入侵检测的视频超分辨率重建技术研究
1
作者
王增卿
谢征宇
+3 位作者
姜忆玲
王佳丽
管岭
王力
《中国铁道科学》
北大核心
2025年第1期200-211,共12页
针对铁路长纵深监控环境下远小目标图像特征信息不足的问题,对视频超分辨率重建技术进行研究。首先,基于BasicVSR网络,利用前后帧信息设计特征交互增强(FIE)模块和图拉普拉斯金字塔低频分离(GLPLS)模块,构建高效的远小目标特征重建网络R...
针对铁路长纵深监控环境下远小目标图像特征信息不足的问题,对视频超分辨率重建技术进行研究。首先,基于BasicVSR网络,利用前后帧信息设计特征交互增强(FIE)模块和图拉普拉斯金字塔低频分离(GLPLS)模块,构建高效的远小目标特征重建网络RailVSR;其次,在RailVSR网络中集成联合损失函数,优化网络对高分辨率图像和目标检测精度的双重关注;最后,将RailVSR网络与目标检测算法RT-DETR相结合,增强铁路长纵深监控场景下远小目标入侵检测能力。结果表明:与原始RT-DETR目标检测算法相比,基于RailVSR网络改进的目标检测算法对铁路周界入侵的检测精度至少提高13%,其平均检测精度至少提升11%;在VSTR铁路样本库构建的铁路监控数据集中,当目标像素占比超过0.05%时,检测漏报率和错报率均为0,且平均检测精度可达85%以上。该研究对铁路周界远小目标入侵检测具有有效性,可提升铁路安全运营的保障水平。
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关键词
铁路周界
远小目标
入侵检测
任务型视频超分辨重建
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职称材料
列车虚拟编组应用需求及关键技术研究
被引量：
20
2
作者
纪玉清
欧冬秀
+1 位作者
常鸣
宁正
《城市轨道交通研究》
北大核心
2022年第11期57-61,共5页
列车虚拟编组是基于车车通信的新型列车灵活编组技术,已逐渐成为业内的研究热点。列车灵活编组可有效解决轨道交通客流时空分布不均衡问题,在节能降耗上也意义重大。阐述了轨道交通运输网络的运力瓶颈问题及其对列车灵活编组的需求,对...
列车虚拟编组是基于车车通信的新型列车灵活编组技术,已逐渐成为业内的研究热点。列车灵活编组可有效解决轨道交通客流时空分布不均衡问题,在节能降耗上也意义重大。阐述了轨道交通运输网络的运力瓶颈问题及其对列车灵活编组的需求,对比了国内外列车灵活编组实际应用案例及其特征。分析了列车虚拟编组的技术理念,研究了虚拟编组车队的组编过程及解编过程。提出了列车虚拟编组应用所需的关键技术支撑(包括高精度的列车主动实时定位及低延时、高可靠的车车无线通信等),以及其核心技术(包括高智能、自适应的编队协同优化及高安全、强韧性的多车协同控制与防护等)。
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关键词
轨道交通
灵活编组
虚拟编组
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职称材料
基于计算机视觉的地铁车站内乘客异常行为检测模型
3
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》
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
题名
面向铁路周界远小目标入侵检测的视频超分辨率重建技术研究
1
作者
王增卿
谢征宇
姜忆玲
王佳丽
管岭
王力
机构
北京交通大学交通运输学院
运营主动安全保障与风险防控铁路行业重点实验室
北京市城市交通信息智能感知与服务工程技术研究中心
中国船舶集团有限公司系统工程研究院
出处
《中国铁道科学》
北大核心
2025年第1期200-211,共12页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2024JBZY023)。
文摘
针对铁路长纵深监控环境下远小目标图像特征信息不足的问题,对视频超分辨率重建技术进行研究。首先,基于BasicVSR网络,利用前后帧信息设计特征交互增强(FIE)模块和图拉普拉斯金字塔低频分离(GLPLS)模块,构建高效的远小目标特征重建网络RailVSR;其次,在RailVSR网络中集成联合损失函数,优化网络对高分辨率图像和目标检测精度的双重关注;最后,将RailVSR网络与目标检测算法RT-DETR相结合,增强铁路长纵深监控场景下远小目标入侵检测能力。结果表明:与原始RT-DETR目标检测算法相比,基于RailVSR网络改进的目标检测算法对铁路周界入侵的检测精度至少提高13%,其平均检测精度至少提升11%;在VSTR铁路样本库构建的铁路监控数据集中,当目标像素占比超过0.05%时,检测漏报率和错报率均为0,且平均检测精度可达85%以上。该研究对铁路周界远小目标入侵检测具有有效性,可提升铁路安全运营的保障水平。
关键词
铁路周界
远小目标
入侵检测
任务型视频超分辨重建
Keywords
Railway perimeters
Remote and small targets
Intrusion detection
Task-oriented video super-resolution reconstruction
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
列车虚拟编组应用需求及关键技术研究
被引量：
20
2
作者
纪玉清
欧冬秀
常鸣
宁正
机构
同济大学交通运输工程学院
上海市轨道交通结构耐久与系统
安全
重点
实验室
运营主动安全保障与风险防控铁路行业重点实验室
上海轨道交通无人驾驶列控系统工程技术研究中心
出处
《城市轨道交通研究》
北大核心
2022年第11期57-61,共5页
基金
国家自然科学基金面上项目(52172329)
上海市科委项目(22ZR1422200,21DZ2204500)。
文摘
列车虚拟编组是基于车车通信的新型列车灵活编组技术,已逐渐成为业内的研究热点。列车灵活编组可有效解决轨道交通客流时空分布不均衡问题,在节能降耗上也意义重大。阐述了轨道交通运输网络的运力瓶颈问题及其对列车灵活编组的需求,对比了国内外列车灵活编组实际应用案例及其特征。分析了列车虚拟编组的技术理念,研究了虚拟编组车队的组编过程及解编过程。提出了列车虚拟编组应用所需的关键技术支撑(包括高精度的列车主动实时定位及低延时、高可靠的车车无线通信等),以及其核心技术(包括高智能、自适应的编队协同优化及高安全、强韧性的多车协同控制与防护等)。
关键词
轨道交通
灵活编组
虚拟编组
Keywords
rail transit
flexible formation
virtual formation
分类号
U292.31 [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
基于计算机视觉的地铁车站内乘客异常行为检测模型
3
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
出处
《交通运输系统工程与信息》
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]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向铁路周界远小目标入侵检测的视频超分辨率重建技术研究
王增卿
谢征宇
姜忆玲
王佳丽
管岭
王力
《中国铁道科学》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
列车虚拟编组应用需求及关键技术研究
纪玉清
欧冬秀
常鸣
宁正
《城市轨道交通研究》
北大核心
2022
20
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
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》
2025
在线阅读
下载PDF
职称材料
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