面向铁路值班值守的任务本体构建方法

为全面提升铁路值班值守工作效率,规范作业运行机制,加强值班数字化体系建设,针对铁路机关值班过程中出现的信息过载、重要信息被忽视、无法快速索引目标内容等问题,设计面向值班值守的任务本体架构,实现值班值守任务的高效组织与重构;综合分析多值班任务场景,利用Protégé本体半自动化构建工具,实现铁路值班值守任务本体构建;对本体进行实例映射,验证了本体构建方法的可行性和科学性。该成果有助于推动铁路值班工作的标准化和规范化,提高事务处置响应速度,丰富值班值守知识体系,为开展值班值守领域知识图谱应用及辅助决策等提供了重要基础支撑。

面向旅客隐私保护的人脸识别算法多方联合优化体系研究

近年来个人隐私引起社会各界的广泛关注,为应对个人隐私数据泄漏的重大社会问题,我国陆续出台多项法律法规,强调在严格保护个人信息的基础上,规范数据的利用与流通。为积极贯彻相关法律法规,进一步提升人脸识别技术在铁路客运领域的应用潜力,探讨联邦学习、多方安全计算等隐私计算技术结合区块链技术实现人脸识别算法多方联合优化的技术路线,提出面向旅客隐私保护的人脸识别算法多方联合优化体系的总体框架,研究总体框架指导下的应用方案,采用逐步实施的部署方式,通过数据本地采集、本地使用、本地销毁的方式在保证旅客隐私信息安全的前提下,充分挖掘数据价值,持续动态地提升现有人脸识别算法技术能力,在未来为基于人脸识别技术能力的管理创新和业务创新提供持续支撑。

基于机器视觉的铁路客运列车移动作业流程智能化提升方案

近年来铁路客运领域人工智能技术的广泛应用,显著提升了铁路服务质量和旅客出行体验。为进一步提升客运列车移动作业效率和水平,探讨机器视觉在列车移动作业领域的应用潜力,利用既有铁路客运站车无线交互系统数据传输通道能力,提出了基于机器视觉的客运列车移动作业流程智能化提升方案设计。音视频记录仪采集旅客人脸图像,实时传输给站车移动终端进行人脸识别,并将车票信息显示在终端屏幕辅助检票;采用深度学习算法实时分析监控视频,自动检测旅客异常行为,并将异常信息通过站车网推送至乘务人员站车终端;站车终端增加人脸识别功能,在乘务人员登乘、进行重要操作时进行身份核验,以技术创新推动作业流程的创新,助推铁路客运服务向智能化、数字化、人性化方向发展。

基于知识迁移的旅客人脸图像异常检测方法研究

基于深度学习的人脸识别技术以数据为驱动,对输入图像的质量要求较高。在铁路刷脸进/出站场景下,为滤除因各种因素导致的成像异常的人脸图像,提升人脸识别精度,文章研究人脸图像正常的特征分布,通过知识迁移,提出无须针对异常样本建模的人脸图像异常检测算法。理想情况下,该算法对人脸图像异常检测的ROC曲线下面积(AUROC,Aera Under Receiver Operating Characteristic)可达到0.979。实验结果表明,该算法在计算精度与运行成本的组合上具有较高的自由度,可实现不同场景、硬件条件下的算法适配,为优化旅客人脸识别的输入环节,提高各场景下的旅客人脸识别率提供了技术支撑。

基于AR智能眼镜的免打扰列车验票应用研究

为进一步提升铁路列车验票效率,提高铁路旅客运输服务质量,优化旅客出行体验,以增强现实(AR,Augmented Reality)智能眼镜设备为载体,进行免打扰列车验票服务应用研究。设计了基于AR智能眼镜的免打扰列车验票应用流程,阐述了AR技术、人脸检测技术和人脸桶检索技术在免打扰列车验票中的应用,并在塔建的测试环境中进行了功能测试,验证了方法的有效性。该研究可为铁路客运服务向更智能化、数字化、人性化方向发展提供技术支持。

高速铁路动车组?Wi-Fi?运营服务系统综合监控平台研究

为全面掌握高速铁路动车组Wi-Fi运营服务系统运行状态,规范系统运营管理,加强平台经营建设,结合旅客列车特殊的运营场景,分别从运管中心、地面系统、车载局域网和服务系统4部分分析运营服务系统功能,并从系统性能监控、应用服务监控、用户行为监控3个维度入手,综合分析多维度监控指标,构建高速铁路动车组Wi-Fi运营服务综合监控体系。对全链路数据进行同步跟踪与监控,进而精准定位客运产品需求,实现客运产品特征标签化,以促进高速铁路动车组Wi-Fi运营服务系统的数据归集和大数据开发经营。

铁路动车组WiFi运营服务系统安全与防护

在阐述无线局域网安全风险的基础上,结合铁路动车组WiFi运营服务系统部署环境及应用场景,研究无线局域网安全防护技术。从信息安全角度综合分析系统诸多安全风险,并着重在系统安全认证、安全检测与监控及故障告警3方面提出车载局域网风险防护方案。多层面建立安全防控体系,充分利用现有技术条件,以确保铁路动车组WiFi运营服务系统运行稳定可靠。

高速铁路动车组Wi-Fi与5G融合组网应用研究

为进一步提高铁路沿线通信服务质量,提升铁路运输智能化服务水平,节省铁路5G网络建设成本消耗,深入分析高速沿线复杂运行环境,探讨高速移动场景下5G网络覆盖面临的主要挑战。针对5G应用场景及铁路相关业务需求,基于现有高铁Wi-Fi运营服务系统部署架构,通过复用其系统基础设施,提出MIMO车载天线+CPE+小基站架构的车载5G室分系统,通过创新建设模式,构建高速铁路动车组Wi-Fi与5G融合组网方案,并结合5G大带宽、低时延、多连接等特性进行无线调优方案设计,实现车厢内部5G信号和Wi-Fi信号的双重覆盖,大幅减少了车地通信间链路损耗,降低了基站选址建设和维护难度和频度,有利于进一步开拓铁路延伸服务经营模式新空间,为未来实现高速铁路的智能升级提供有力的支撑。

基于OWA-差异驱动组合赋权的高速铁路Wi-Fi车地通信评价研究

为科学合理地选择高速铁路Wi-Fi车地通信最优建设方案,以典型线路为研究对象深入分析车地通信影响指标,提出一种改进的集成赋权方法,首先基于有序加权平均(OWA)算子计算指标得分与其位置间比例关系衡量指标权重,然后利用拉开档次的差异驱动模型获取权重系数,并对两种赋权结果进行集成组合,最后利用灰色综合评价方法计算指标间加权关联度。将车地通信方案比选抽象为不确定多属性决策问题,分别从3种高速铁路Wi-Fi车地通信备选方案中选取12个定性、定量指标,构建高速铁路车地通信方案比选评价体系,确定了现阶段基于运营商公网的车地通信最优建设方案。该评价方法以主客观集成权重为评价依据,避免了单一权重决策的局限性,该评价结果更具准确性和客观性。

基于ATA Spec 2000的航材供应文件应用研究

本文介绍了ATA Spec 2000规范以及航材供应资料种类,深入研究了基于ATA Spec 2000的航材供应文件编制要求,并进行了应用实例分析,旨为国产大型客机航材供应文件的编制提供建议和参考。

京沪高铁沿线LTE网络切换性能分析

为进一步分析高铁沿线网络切换性能,提升高速移动场景下列车网络服务质量,以京沪高铁网络环境为研究对象,深入研究京沪高铁沿线LTE网络切换性能关键影响因素。基于时速350km的高速列车,利用车载Wi-Fi中心服务器通信模组,通过内置三大运营商SIM卡各一张,使用ltedatatofile程序抓取LTE网络参数信息,通过tcpdump保存TCP抓包记录,对京沪高铁沿线吞吐量、基站密度、基站切换成功率等网络切换指标进行统计分析。经实测数据分析,铁路沿线网络切换过程中同一位置信号具有可重复性,信号连接中断具有可重复性。该测试数据分析结果有利于京沪高铁沿线网络优化补强,同时可为后续高速铁路沿线5G网络建设优化提供一定参考。

基于列车位置信息的接收波束成形技术对LTE下行信道的影响研究

高铁运行速度快、运行环境复杂,轨道沿线网络信道快速变化、频繁小区切换、多普勒频移等特有问题给铁路车地无线通信带来了巨大的挑战。基于列车特殊的运行场景基础上,分析基于位置信息的多普勒效应补偿对于提高接收信号质量的影响,通过实验模拟接收波束成形技术对于LTE每个时隙下网络速率的变化,提出350 km/h高速移动场景下基于位置信息的多普勒效应补偿技术,以验证基于位置信息的多普勒补偿技术和接收波束成形技术在高铁场景下的有效性,并通过实验证明天线间距和天线数量对于波束成形技术的影响关系。

京张高铁旅客全行程智慧信息服务技术研究与应用

着眼于为北京2022年冬奥会和冬残奥会(简称:冬奥会)京张高铁旅客提供便捷、舒适、安全的全行程智慧信息服务,提出以人脸识别、出行服务推荐、服务信息推送、站内导航为主要内容的京张高铁全行程智慧出行服务构想;重点围绕进出站闸机人脸识别检票、全方位站内导航服务、基于旅客行程智能化消息推送服务3个典型应用场景,对基于MTCNN模型的人脸识别、行程服务信息采集与融合、出行服务信息推送、站内导航底图绘制、车内蓝牙iBeacon定位装置部署、指纹定位、基于A*算法的站内导航等相关技术进行深入研究。这些技术的研究和应用,可更好地满足旅客个性化出行服务需求,有助于改善旅客出行体验,进一步推动京张高铁向智能化方向发展。

航材需求分析与预测技术的应用研究

本文重点分析了影响航材需求预测的因素,并结合实际工作,研究总结了民用飞机结构航材需求预测的实用方法以及结构备件的选取流程,其成果可为其它民机航材保障工作提供依据和参考。

基于文本分析的高速铁路道岔故障分类模型研究

道岔是保障高速铁路运输安全的关键电务信号设备,研究其故障发生规律对指挥现场人员巡检和维修作业具有重要意义。针对非结构化铁路道岔故障描述的文本数据分类,根据高速铁路道岔故障发生原因和设备结构,结合专家经验进行人工划分,基于实时道岔动作电流或转辙机拉力等结构化数据进行自动分类。提出一种新的基于非结构化历史道岔故障文本描述的文本分类模型,首先应用融合铁路领域词典的中文分词工具Jieba进行分词,并通过Word2Vec和TF-IDF分别生成特征向量,最后应用SVM模型实现铁路道岔故障的智能分类。试验表明,该分类模型可以取得较好的分类结果,为现场作业人员提供一种客观的、基于海量历史数据的故障诊断模型。

5G公网铁路应用接入架构设计研究

为顺应铁路大规模开展5G公网业务应用的发展趋势,进一步加强铁路5G业务应用集中管控,提高5G公网铁路应用的一致性、安全性和规模效应,深入开展5G公网铁路应用架构研究。以实际铁路业务5G公网应用需求为驱动,以5G网络切片、边缘计算等技术为依托,基于铁路业务的部署特点及应用场景,提出广域号卡集、广域切片、局域切片、局域物理专网4种网络接入架构,并针对典型应用业务提出相应的5G公网接入方案。5G公网为铁路信息化业务提供了辅助承载能力,通过5G公网铁路应用架构设计,规范铁路业务使用5G公网的技术接口,为业务扩展、资费优惠、安全防护、运营管理、服务质量控制等工作提供技术支撑,有助于提升铁路智能化服务水平。

基于文本分析的高铁技术规章优化研究

针对运营实践中高铁技术规章动态优化缺乏数据支撑的问题,结合某铁路局集团公司现场各专业巡检的安全违章记录文本数据,提出基于集成学习LightGBM的文本智能分类模型。该模型主要分为学习和推理阶段,学习阶段主要依据技术规章制定分类标准并对安全违章记录部分数据进行标注形成训练数据,然后对训练数据中有关人名、地名、日期、标点等数据进行滤除,通过融合领域词典的Jieba分词工具对文本进行分词,应用Word2Vec生成文本特征向量,最后通过LightGBM分类模型实现智能分类;推理阶段主要应用学习阶段的分类模型对剩余的所有安全违章记录文本数据进行预测,最终通过预测结果分析现场人员常见的违章类型以及违章中具体的违反细则,为技术规章的动态优化和修订提供依据,为进一步分析事故故障与技术规章的关联关系奠定基础。

基于本体的民机客户服务领域分析方法研究

本文提出将本体模型和面向对象模型结合起来对民机客户服务领域进行建模,给出了领域本体的开发方法,探讨了本体模型向面向对象模型的映射规则和映射实例,从而对民机客户服务领域术语进行标准化和规范化,实现领域知识的共享和重用。