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基于LGF-Net的全天候轨道入侵异物智能检测系统

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仪器仪表学报 2023年第9期44卷 285-299页

作者：赵宗扬康杰虎梁健叶涛吴斌天津大学精密测试技术及仪器全国重点实验室天津300072 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院北京100083

针对轨道入侵异物为行车安全带来巨大威胁,而现有的轨道目标检测模型检测精度和速度难以平衡、复杂轨道环境中多尺度目标检测鲁棒性差等问题,提出了一种全天候高精度实时多尺度轨道入侵异物检测模型。该模型通过使用双分支结构和线性特... 详细信息

针对轨道入侵异物为行车安全带来巨大威胁,而现有的轨道目标检测模型检测精度和速度难以平衡、复杂轨道环境中多尺度目标检测鲁棒性差等问题,提出了一种全天候高精度实时多尺度轨道入侵异物检测模型。该模型通过使用双分支结构和线性特征变换提升模型的特征提取速度;通过改进Transformer结构使轻量型模型能够建模全局上下文信息;通过设计高丰富度特征融合结构和轻量型注意力机制进一步提升模型的多尺度目标检测能力。此外,本文将该模型进行嵌入式移植并研制智能检测系统。实验结果表明,本文所提出的模型在实际轨道场景采集的数据集中检测精度和速度分别为94.93%和132 fps,比YOLOv5s高3.09%,能够满足在复杂轨道场景中高精度实时检测多尺度入侵异物的应用需求。

关键词：轨道入侵异物目标检测深度学习神经网络检测系统

基于FRL-Net的高鲁棒性多尺度小样本轨道入侵异物检测方法研究

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仪器仪表学报 2024年第1期45卷 239-249页

作者：赵宗扬康杰虎吴斌叶涛张振天津大学精密测量技术及仪器全国重点实验室天津300072 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院北京100083

针对轨道入侵异物严重威胁行车安全,而基于广义深度学习的目标检测方法无法打破大数据驱动的训练壁垒、小样本目标检测方法在复杂轨道环境中对多尺度入侵异物检测能力差、鲁棒性低等问题,本文提出了一种高鲁棒性多尺度小样本轨道入侵异... 详细信息

针对轨道入侵异物严重威胁行车安全,而基于广义深度学习的目标检测方法无法打破大数据驱动的训练壁垒、小样本目标检测方法在复杂轨道环境中对多尺度入侵异物检测能力差、鲁棒性低等问题,本文提出了一种高鲁棒性多尺度小样本轨道入侵异物检测模型。该模型采用元学习策略,通过多尺度小样本入侵异物特征提取模块增强模型对于不同尺度小样本异物特征的表达能力。使用轨道入侵异物元特征精准重加权模块对小样本异物的元特征进行精准优化。提出小样本轨道入侵异物检测优化模块进一步提升模型的检测性能。实验结果表明,该模型在7-way 30-shot的小样本轨道异物检测任务中的平均检测精度为81.8%,比FSRW高3.2%,更适合在实际轨道环境中检测多尺度小样本入侵异物。

关键词：轨道入侵异物元学习小样本目标检测多尺度深度学习

基于TOI-Net的高精度货车超载智能判别方法

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仪器仪表学报 2024年第5期45卷 319-328页

作者：梁健康杰虎赵宗扬吴斌王雪森天津大学精密测量技术与仪器国家重点实验室天津300072 天津市政工程设计研究总院有限公司上海300051

针对货车超载运输为道路安全带来巨大威胁,而目前主流的货车超载判别方法存在判别效率低、监管范围小、检测成本高的问题,提出了一种基于TOI-Net的高精度货车超载智能判别方法。首先,设计了针对于超载判别任务的货车行驶轨迹图像生成方... 详细信息

针对货车超载运输为道路安全带来巨大威胁,而目前主流的货车超载判别方法存在判别效率低、监管范围小、检测成本高的问题,提出了一种基于TOI-Net的高精度货车超载智能判别方法。首先,设计了针对于超载判别任务的货车行驶轨迹图像生成方法,可将多维度货车行驶轨迹时空数据转化为货车行驶轨迹图像,在降低数据复杂性的同时实现了特征的聚合;然后,设计了一个高精度货车超载智能判别模型TOI-Net,其由RepVGG模块和位置注意力模块组成,能够充分挖掘货车行驶轨迹数据中的超载信息特征,高效完成超载判别任务。在货车超载数据集上的实验结果表明,所提方法的超载判别准确率为96.1%,且性能指标均高于主流识别网络,实现了对于货车超载行为的精确、快速和全面的判别。

关键词：智能交通人工智能货车超载判别卷积神经网络注意力机制

基于ResNeXt卷积神经网络的轨道目标检测实验设计

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实验技术与管理 2021年第11期38卷 237-242页

作者：叶涛赵宗扬张晞中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院北京100083

文章以列车行驶前方障碍物检测为例,介绍了根据所搭建的轨道目标智能检测实验平台设计和改进深度神经网络模型,并将其应用于实际场景的做法。选择了ResNeXt主干特征提取网络,使模型的特征提取能力更强;采用了自适应特征融合优化方法和... 详细信息

文章以列车行驶前方障碍物检测为例,介绍了根据所搭建的轨道目标智能检测实验平台设计和改进深度神经网络模型,并将其应用于实际场景的做法。选择了ResNeXt主干特征提取网络,使模型的特征提取能力更强;采用了自适应特征融合优化方法和注意力机制,大幅度提升了算法在铁路环境中的检测性能。

关键词：卷积神经网络 ResNeXt 深度学习案例驱动教学

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基于改进卷积神经网络的非合作无人机检测应用

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科学技术与工程 2021年第33期21卷 14245-14250页

作者：叶涛赵宗扬柴兴华张俊中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院北京100083 中国电子科技集团公司第五十四研究所石家庄050081

针对“黑飞”无人机侵犯公民隐私、危害个人及公共安全,现有的无人机检测算法难以平衡检测速度和精度且对小目标的检测精度较低等不足,在YOLOv3的基础上进行改进,提出多尺度目标检测网络(multi-scale object detection network,MS-Net)... 详细信息

针对“黑飞”无人机侵犯公民隐私、危害个人及公共安全,现有的无人机检测算法难以平衡检测速度和精度且对小目标的检测精度较低等不足,在YOLOv3的基础上进行改进,提出多尺度目标检测网络(multi-scale object detection network,MS-Net)对低空中的无人机进行快速高效地检测,为实现后续的防护压制提供依据。针对锚点框,通过K-均值(K-means)聚类方法得出更准确预测目标区域的位置。在特征提取部分,使用空间金字塔池化(spatial pyramid pooling,SSP)提取更丰富的特征信息,提升分类精度。在检测部分,提出增强压缩和激活(enhanced sequeeze and excitation,ESE)通道注意力机制,在基本不影响检测速度的同时实现更加精确的多尺度目标检测。实验结果表明:该方法在由无人机、风筝、鸟等组成的数据集上的检测速度为51 FPS,平均准确率(mean average precision,mAP)为91.39%,比YOLOv3网络提高了6.42%;特别地,在无人机目标上的平均精度(average precision,AP)提升了7.42%。

关键词：卷积神经网络无人机 YOLOv3 注意力增强多尺度目标检测

生成式人工智能赋能职业院校学生学习：现状与应对

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职业技术教育 2025年第2期 29-34页

作者：胡秀锦覃利春杨可扬上海市教育科学研究院上海海洋大学海洋资源与管理学院

生成式人工智能以其独特的技术属性与强大功能将会引发学习的全方位变革。对上海市13所中高职院校3505名学生的调研发现，学生对人工智能有所了解，认知比较理性，具备一定的智能化学习素养，对利用生成式人工智能开展学习有着明确的需... 详细信息

生成式人工智能以其独特的技术属性与强大功能将会引发学习的全方位变革。对上海市13所中高职院校3505名学生的调研发现，学生对人工智能有所了解，认知比较理性，具备一定的智能化学习素养，对利用生成式人工智能开展学习有着明确的需求。但从现实来看，生成式人工智能赋能学生学习面临着学生的应用能力不足、思维钝化、违反学术伦理等困境与挑战。未来，政府层面需要明确规制，优化教育领域的人工智能应用设计；学校层面需要强化赋能，增强利用人工智能的思想意识和应对策略；教师层面需要转变观念，引领学生实现高质量的学习；学生个体层面需要面向未来，不断提升自身的生成式人工智能技术素养。

关键词：职业院校生成式人工智能学生学习

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催化裂解装置掺炼减压渣油的生产实践

石油炼制与化工 2025年第1期56卷 131-137页

作者：赵长斌中海石油宁波大榭石化有限公司浙江宁波315812

某公司在2.2 Mt/a催化裂解(DCC)装置上进行了掺炼减压渣油(简称“减渣”)的生产实践。针对掺炼减渣后,混合原料性质变差对装置产品分布、产品性质、操作参数、催化剂剂耗、能耗、以及长周期稳定运行的影响进行了综合分析,并采取了相应... 详细信息

某公司在2.2 Mt/a催化裂解(DCC)装置上进行了掺炼减压渣油(简称“减渣”)的生产实践。针对掺炼减渣后,混合原料性质变差对装置产品分布、产品性质、操作参数、催化剂剂耗、能耗、以及长周期稳定运行的影响进行了综合分析,并采取了相应的应对措施。结果表明:通过将上游装置原料改为中轻质原油,改善了DCC装置掺炼减渣原料的品质;通过优化DCC装置掺炼比例,调整DCC装置操作参数,增加金属钝化剂加入量,加大催化剂置换量等一系列应对措施,削弱了原料残炭升高导致装置结焦倾向增大,以及Ni、Ca、Fe等重金属污染催化剂的不利影响,开创了同类装置掺炼减渣的先例,保证了装置安全平稳运行;当减渣掺炼比(w)达44.4%时,装置总液体收率降低1.61百分点,焦炭产率增加1.87百分点,能耗增加230.903 MJ/t。

关键词：催化裂解减压渣油原料优化催化剂钙

基于PLUS模型的典型农牧交错带土地利用驱动力分析与多情景模拟

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水土保持研究 2025年第1期32卷 368-378页

作者：张启扬刘仁志栾朝旭北京师范大学环境学院水环境模拟国家重点实验室

[目的]实现农牧交错带地区破碎化土地利用变化的精准预测，为农牧交错带土地利用预测与结构调整提供重要工具。[方法]研究针对性构建了农牧交错带土地利用模拟方法(APE-PLUS),引入土地扩张分析策略(LEAS)、基于多类型随机斑块种子的CA模... 详细信息

[目的]实现农牧交错带地区破碎化土地利用变化的精准预测，为农牧交错带土地利用预测与结构调整提供重要工具。[方法]研究针对性构建了农牧交错带土地利用模拟方法(APE-PLUS),引入土地扩张分析策略(LEAS)、基于多类型随机斑块种子的CA模型(CARS)、Markov模型和土地利用情景设计，解决农牧交错带土地利用模拟中斑块零散、景观破碎、变化机制复杂的问题。采用二调、三调土地利用数据，分析了2014—2020年土地利用变化及其驱动力，模拟了2032年科左后旗自然增长、生态优先、耕地保护和可持续发展情景下的土地利用格局。[结果](1)农牧交错带土地利用模拟方法(APE-PLUS)精度较高，Kappa系数为0.87,总体精度达到0.92;(2)科左后旗2014—2020年土地利用变化显著，全旗47.85%的土地类型发生改变，14.65%的土地由耕地转变为草地，DEM和水资源是这一时期土地利用变化的主要驱动力；(3) 2032年多情景预测中，可持续发展情景耕地面积增长1.31%,林地和草地分别减少了0.77%和1.72%,其他用地面积减小28.4%,相比于其他3种情景，土地利用数量结构与空间格局更合理。此情景有助于减缓耕地扩张趋势和草地缩减趋势，有效控制水土流失、土壤沙化问题，提高生态保护与经济发展的协调程度。[结论]农牧交错带土地利用模拟方法(APE-PLUS)对科左后旗的土地利用具有较高的模拟精度，可以对农牧交错带斑块级的土地利用变化进行高精度的预测。

关键词：土地利用变化农牧交错带 PLUS模型科尔沁左翼后旗驱动因子

基于应急疏散的滨海地下交通枢纽空间精细化分区研究

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灾害学 2025年第1期40卷 227-234页

作者：瞿扬李彦潼张赫王睿天津大学建筑学院天津300072

暴雨和洪涝对滨海城市的地下空间构成严重威胁,应急疏散效率在受灾场景中至关重要。研究表明空间分区能有效提高疏散效率。目前传统分区方法依赖单一的最短路径方法,无法兼顾安全与高效。该文基于安全性评估提出了一种精细化分区方法。... 详细信息

暴雨和洪涝对滨海城市的地下空间构成严重威胁,应急疏散效率在受灾场景中至关重要。研究表明空间分区能有效提高疏散效率。目前传统分区方法依赖单一的最短路径方法,无法兼顾安全与高效。该文基于安全性评估提出了一种精细化分区方法。首先以应急疏散为目的,对地下空间按功能划分;其次考虑到灾害风险性、人员聚集性和设施高效性三个维度的影响因素,并构建安全性分区评价体系;最后综合上述因素,构建精细化分区划定体系。文章以深圳红树湾地铁站为案例,验证了新方法在保障疏散安全的同时,提升了疏散效率,为地下交通枢纽的防灾规划提供了理论支持。

关键词：地下交通枢纽空间应急疏散安全性分区精细化分区