【摘 要】
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随着国家铁路事业的发展,列车运行速度和客货运量不断提升。为确保列车行车安全,降低事故人为因素,列车运行时会产生大量操作记录和监控视频数据。由于数据量巨大,目前列车数据（主要是视频数据）转储落地和分析主要由人工操作完成,效率低、成本高且容易出现人为破坏情况。因此,实现列车数据自动落地和司机违章作业自动识别对于保障列车安全运营有着重要意义。本文对列车数据高速转储和司机违章检测进行了系统研究。在数据转储
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随着国家铁路事业的发展,列车运行速度和客货运量不断提升。为确保列车行车安全,降低事故人为因素,列车运行时会产生大量操作记录和监控视频数据。由于数据量巨大,目前列车数据（主要是视频数据）转储落地和分析主要由人工操作完成,效率低、成本高且容易出现人为破坏情况。因此,实现列车数据自动落地和司机违章作业自动识别对于保障列车安全运营有着重要意义。本文对列车数据高速转储和司机违章检测进行了系统研究。在数据转储阶段,设计了车地数据自动、高速转储方案,具有车载数据采集、预存、转发功能,利用5G传输通道极大提高了数据传输速度,利用以太网供电技术简化车载天线安装,降低成本。在司机违章检测阶段,将改进后的YOLOv3目标检测模型融入LKJ联动分析平台,实现司机违章项点自动检测。主要内容如下:首先,研究大容量数据高速转储方案,对转储主机进行详细设计。主控板卡采用NXP Qirl Q系列处理器,按数据处理和存储需求配置接口和存储器。以太网供电板卡采用MK60控制器,接收主控板卡指令,对车载天线进行上下电管理。对系统软件进行模块化设计,数据的获取、存储与传输是一个重复过程,主机上电启动初始化后,开始运行系统软件。主机从6A系统和CMD系统获取数据文件预存到本地硬盘中,待列车回库与地面建立连接后,发送至地面;地面数据处理中心也可通过此链路将文件数据传回列车。模拟车地文件传输实验,验证方案功能,天线峰值发送速率达到1.7Gbps,平均速率在1.5Gbps以上。其次,从列车监控视频中抽帧获取图片数据制作数据集,研究YOLOv3目标检测算法,将注意力机制和空间金字塔池化结构引入YOLOv3网络中;修改损失函数,采用DIo U Loss和Focal loss加快网络训练收敛;采用Mosaic数据增强策略和K-Means++聚类算法生成先验框,使模型拥有更高m AP值,更贴合本数据集。改进后的模型m AP为0.943,较原YOLOv3提高0.142,为司机违章项点检测提供高质量检测数据。最后,基于以上研究内容设计了列车数据高速转储和司机违章检测系统,给出了不同需求下天线部署方案,实现车载大容量数据快速转储落地和司机违章项点自动检测。本系统成功应用于重庆机务段,地铁南京宁句线,现场转储速度达到了1.5Gbps,司机违章项点检测准确率为87.9%,基本达到预期目标。
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