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题名铁路客运场景下基于图像搜索的遗失物品查找方法
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作者
李博
朱建生
戴琳琳
景辉
黄植正
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机构
中国铁道科学研究院研究生部
中国国家铁路集团有限公司科技和信息化部
中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
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出处
《铁道运输与经济》
北大核心
2024年第5期89-99,共11页
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基金
中国铁道科学研究院集团有限公司科研项目(2022YJ283)。
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文摘
当前铁路客运场景下的遗失物品查找方法效率低下,影响了旅客的出行体验,给各车站的生产经营造成了困扰。为创新铁路客运场景下的遗失物品查找方式,在分析铁路客运遗失物品查找需求与难点的基础上,结合人脸识别以及深度学习的前沿技术成果,建立了一种基于图像搜索的遗失物品查找框架,设计了面向铁路客运场景的安检遗失物品查找方案以及非安检遗失物品查找方案。研究结果表明,该方法可进一步提高铁路客运运营的智能化水平,优化遗失物品的查找效率,在跨模态检索测试中有较高的检索精度,但在部分类别中的检索结果存在误差。基于研究结果,从算法改进与模型微调策略等方面进行了展望。
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关键词
铁路客运
遗失物品
深度学习
实例搜索
跨模态图像检索
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Keywords
Railway Passenger Transport
Lost Items
Deep Learning
Search Instance
Cross-Modal Image Retrieval
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分类号
U293.1
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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