城市轨道交通安检系统智能判图模式研究与设计

为提升城市轨道交通安检系统判图效率及准确率,设计一种新颖的判图模式,将AI(人工智能)图像识别技术与人工集中判图技术有效结合。首先针对逢液必检现状引入液体检测算法,避免对安全液体的开包查验,其次按安检品风险等级进行分类处理,最后结合AI置信度判断、人工抽检或必检判图对安检品进行判定。本判图模式可根据不同阶段下AI图像识别准确度和判图需求灵活调节AI介入深度,随着AI图像识别准确度的不断提升,逐渐从AI为辅、人工为主判图模式向AI为主、人工为辅的判图模式平滑渐进迭代,最终实现完全智能判图模式。通过案例分析可知,在不降低城市轨道交通车站安检水平的前提下,本判图模式可以进一步达到前端过检增速、后端降本增效的目的。

一种新颖的基于二分法和模糊控制的移动机器人避障系统

针对超声波传感器波束角窄导致移动机器人存在避障盲区的现状,研究了一种新颖的超声波避障系统。该系统采用6个超声波传感器构成特别设计的超声波阵列,实现无盲区检测中大型移动机器人前方及左右两侧障碍物的位置,充分保障运行安全性;同时在避障算法上,采用二分法和模糊控制相结合的控制算法,简化了模糊控制规则使系统具有很好的智能性和实时性,实现了移动机器人选择最佳避障路径并对新增的动态障碍物进行避障。将此避障控制系统应用于移动机器人上,实验结果表明:在未知环境下,实现对移动机器人周边的无盲区检测,并且能够实时根据周围障碍物的动态情况选择最佳避障路径,避免了其他避障控制算法中易出现的误避障和二次避障的情况。

依托大数据平台的城市轨道交通信息系统研究

现代城市轨道交通系统的规模在国民经济高速发展的背景下持续增长,提升城市轨道交通运营单位的综合管理能力,既是公共交通事业的客观需要,同时也是提升城市综合管理能力的必由之路。企业管理现阶段已经步入以信息化为特征的新时期,以信息科技为基础的相关服务是现代城市轨道公共交通相关单位发展的关键方法之一。依托大数据平台的城市轨道交通信息系统能够借助系统的定位能力、搭建各类信息系统操作平台间的联系、搭建信息系统总体框架、发挥相关数据的价值及效用、强化信息系统和控制系统之间的相互联系、搭建信息系统的安全运行体系,全方位提高相关系统的信息化水平。

基于乘客数据库的城市轨道交通安检技术应用探讨

传统安检系统由于设备离线、功能单一导致缺少对人员信息的捕捉分析,特别是对重点人员的识别能力不足,存在安全漏洞隐患。提出了基于环型组网的车站级安检系统,依托网络化大数据建立乘客数据库区分常乘客和重点人员,并通过数据模型进行乘客分级分类,总结了分级分类的安检方式及应用效果。积极响应了有关政策要求,从技术层面促进“大众人检”向“重点人检”精准服务模式转变,将有限的安检人力精准用于占比较少的重点人员检查,实现大部分乘客更快速的通行,不仅降低安检人员的工作强度,也加强了地铁安全保障。