高铁环境下基于循环神经网络的无线传播信道模型研究

为了解决高铁高移速带来的无线通信传播中的信号不稳定问题,提出利用LSTM循环神经网络来设计均衡器,辅助信道搭建。为此建立基本的信道模型,根据高铁环境带来的信号变化,利用LSTM循环神经网络设计自适应均衡器对信道进行跟踪。结果中显示,LSTM循环神经网络均衡器最低信号符号错误率可降至0.4%以下。以上结果说明面对高移速的无线信号,基于LSTM循环神经网络设计均衡器可帮助信道搭建,实现信号远程无差别传播,有助于高铁网络的发展。

铁路旅客客运站房重点人员识别预警系统研究

铁路旅客客运站房重点人员识别预警系统主要用于车站内人员识别、预警及重点人员防控。系统结合车站内设置的视频前端采集设备,基于智能视频分析、人像识别,实现对站房内重点人员的识别、抓拍、监控并将告警信息通过系统平台传送至铁路旅客服务与生产管控平台。现场试验结果表明,该套系统运行稳定,识别速度快,识别准确率高,能够有效减少铁路旅客客运站房内维护管理人员的工作量。

铁路视频监控智能控制系统设计

铁路视频监控智能控制系统用于实现对铁路视频摄像机进行远程开关闸,以及初步设备故障排查的功能。系统通过一整套智能控制系统达到了对铁路视频摄像机故障告警、远程解决、实时监测等目的。现场试验结果表明,设计的智能控制系统可替代传统的铁路视频前端控制箱对摄像机进行稳定、安全可靠的智能控制、管理,能够有效减少铁路维护人员的工作量。