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基于Cesium的铁路桥梁三维GIS场景构建研究

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测绘与空间地理信息 2024年第6期47卷 58-61页

作者：刘敬璞胡吉平程昊戴泽宇谭衢霖北京交通大学土木建筑工程学院北京100044 北京交通大学线路工程空间信息研究所北京100044

随着铁路工程领域数字化、信息化、智能化不断推进,将铁路工程信息模型与大范围真实地理环境融合,通过互联网在线可视化与分布式多终端共享展示铁路工程三维场景成为发展趋势。本文基于开源Cesium平台,从铁路工程三维地理场景构建,铁路... 详细信息

随着铁路工程领域数字化、信息化、智能化不断推进,将铁路工程信息模型与大范围真实地理环境融合,通过互联网在线可视化与分布式多终端共享展示铁路工程三维场景成为发展趋势。本文基于开源Cesium平台,从铁路工程三维地理场景构建,铁路桥梁BIM模型参数化建模、融合与定位,到铁路三维GIS场景交互与应用功能开发,设计了面向铁路工程空间信息模型的三维GIS场景构建方案,实现了铁路桥梁BIM模型三维GIS场景的三维漫游、空间查询、地形分析、日照分析、剖切分析等功能应用,为铁路数字工程BIM+GIS开放共享应用管理和展示提供了技术路径。

关键词：铁路工程信息模型三维可视化 Cesium BIM GIS

基于CNN计算局部复杂度的可逆信息隐藏算法

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计算机学报 2024年第4期47卷 776-789页

作者：胡润文项世军李晓龙欧博暨南大学信息科学技术学院/网络空间安全学院北京交通大学信息科学研究所湖南大学信息科学与工程学院

在可逆信息隐藏领域,选择较小的预测误差有助于减少信息嵌入过程引起的失真.现有选择方法主要计算预测误差的局部复杂度,将信息嵌入到局部复杂度小的预测误差中.这些局部复杂度计算方法只使用部分相邻像素计算局部复杂度,且计算方法与... 详细信息

在可逆信息隐藏领域,选择较小的预测误差有助于减少信息嵌入过程引起的失真.现有选择方法主要计算预测误差的局部复杂度,将信息嵌入到局部复杂度小的预测误差中.这些局部复杂度计算方法只使用部分相邻像素计算局部复杂度,且计算方法与预测部分使用的预测器无关,因此其选择性能有待提高.本文提出了一种基于CNN的局部复杂度计算方法LCCN,该方法与预测部分的预测器相关,可以使用更多的相邻像素计算局部复杂度,提高局部复杂度与预测误差的相似性.与现有的局部复杂度计算方法相比,所提LCCN利用了CNN的多感受野特性和深度学习的全局优化能力,能使用更多相邻像素计算局部复杂度,从而选择更多数值较小的预测误差,提高嵌入算法性能.此外,我们还提出了一种适用于LCCN的两阶段RDH方案,该方案可以将LCCN应用于多种嵌入方法.实验结果表明,与现有的几种局部复杂度计算方法相比,本文所提方法在标准测试图像和Kodak数据集上嵌入性能更好,在基于LPVO的嵌入技术中,本文所提LCCN模型嵌入10000 bits后图像Lena的PSNR为62.09 d B,分别高于LV、FV、EE和LAE算法1.05 d B、1.02 d B、0.78 d B和0.90 d B.与现有的先进RDH算法比较,本文所提LCCN模型在不同图像上均取得较好效果.

关键词：可逆信息隐藏局部复杂度深度学习卷积神经网络预测误差隐私计算

一种基于FPGA的深度神经网络硬件加速器系统

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空间控制技术与应用 2024年第2期50卷 83-92页

作者：张雨豪叶有时彭宇张德正阎之泓王东北京交通大学北京100080 北京控制工程研究所北京100094

深度神经网络目标检测算法计算复杂度高、模型复杂,对硬件平台的算力有很高需求,针对以上问题,设计了一种基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)芯片的硬件专用加速器.通过软硬件协同方法,设计具有高并行度及深度... 详细信息

深度神经网络目标检测算法计算复杂度高、模型复杂,对硬件平台的算力有很高需求,针对以上问题,设计了一种基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)芯片的硬件专用加速器.通过软硬件协同方法,设计具有高并行度及深度流水的片上架构,并使用模型量化、结构优化等方法对神经网络模型进行优化.在所设计的加速器系统中进行神经网络目标检测算法的部署,实现了高数据吞吐率、低功率消耗的FPGA神经网络计算,且模型精度损失低于1.2%,为在低能耗嵌入式平台上部署深度神经网络目标检测算法提供了有效解决方案,可广泛应用于机载、星载智能计算设备.

关键词： FPGA 神经网络硬件加速器目标检测

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高速远程滑坡底部裹挟机理研究现状及展望

工程地质学报 2024年第3期32卷 904-917页

作者：何可王玉峰程谦恭林棋文史安文西南交通大学地球科学与环境工程学院地质工程系成都611756 西南交通大学高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室成都611756 高速铁路线路工程教育部重点实验室成都611756 西南交通大学宜宾研究院宜宾644000

高速远程滑坡运动过程中沿途侵蚀、裹挟下伏层物质,影响其流态并控制滑体远程运动的原因,一直是国际滑坡动力学领域长期关注的热点与关键科学问题。聚焦高速远程滑坡底部裹挟减阻机理研究进展,本文对该领域研究成果进行了系统性梳理,首... 详细信息

高速远程滑坡运动过程中沿途侵蚀、裹挟下伏层物质,影响其流态并控制滑体远程运动的原因,一直是国际滑坡动力学领域长期关注的热点与关键科学问题。聚焦高速远程滑坡底部裹挟减阻机理研究进展,本文对该领域研究成果进行了系统性梳理,首先阐明并高度概括了高速远程滑坡底部裹挟作用所产生的系列典型剖面沉积学特征,包括底辟构造、火焰状构造、剪切带等一系列滑体与下伏层相互作用的“滑坡-构造”形态;其次,从“滑坡-构造”形态的动力学指示研究、裹挟效应的物理力学过程研究及其流变学本构模型研究3个方面对高速远程滑坡底部裹挟效应研究进展进行了系统性的述评。在此基础上,从高速远程滑坡裹挟作用到底是减阻和增阻这一争议性问题出发,分析并讨论了高速远程滑坡底部裹挟效应研究的发展趋势,提出今后高速远程滑坡底部裹挟运动机理研究所面临的深层次科学挑战,并指出应进一步研究的核心科学问题在于:高速远程滑坡侵蚀与裹挟过程的物理力学机制研究、基于“滑坡-构造”形态的裹挟效应时空演化动力学机理研究和运动路径相依的高速远程滑坡流态转化机理研究。

关键词：高速远程滑坡述评 “滑坡-构造”形态底部裹挟机理发展趋势关键科学问题

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基于对比学习和标签挖掘的点云分割算法

计算机研究与发展 2024年

作者：黄华卜一凡许宏丽王晓荣智慧高铁系统前沿科学中心(北京交通大学) 北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室(北京交通大学) 轨道工程北京市重点实验室(北京交通大学)

基于深度学习的点云分割算法通过设计复杂的特征提取模块，可以对高维空间点云进行有效的分割. 但由于缺乏对边界点集的特征挖掘，使得其对边界分割的精度欠佳. 已有将对比学习思想用于点云分割以解决边界区域分割性能不足问题的研究中... 详细信息

基于深度学习的点云分割算法通过设计复杂的特征提取模块，可以对高维空间点云进行有效的分割. 但由于缺乏对边界点集的特征挖掘，使得其对边界分割的精度欠佳. 已有将对比学习思想用于点云分割以解决边界区域分割性能不足问题的研究中，忽略了点云无序和稀疏特性，特征提取不够准确. 对此，设计了基于对比学习和标签挖掘的点云分割模型CL2M(contrastive learning label mining)，通过自注意力机制学习不同位置处点云更为精准的特征，并引入对比学习方法，提高了点云边界处的分割精度. 在对比边界学习过程中通过深入挖掘语义空间中的标签并设计了基于标签分布的对比边界学习模块，使得高维空间点云标签分布包含更多的语义信息. CL2M充分利用标签的分布规律计算分布间的距离，可准确划分正负样本，减少了常规硬划分带来的累计错误. 在2个公开数据集上进行的实验结果表明，CL2M在多个评价指标上优于既有的点云分割模型，验证了模型的有效性．

关键词：计算机视觉点云分割对比学习自注意力机制边界挖掘

城市轨道交通车站运营人员行为对乘客应急疏散路径选择干预的虚拟现实仿真建模方法

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城市轨道交通研究 2024年第7期27卷 350-355页

作者：余亮陈峰王子甲中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081 北京交通大学土木建筑工程学院北京100044 北京交通大学北京市轨道线路安全与防灾工程技术研究中心北京100044

[目的]为有效反映城市轨道交通车站运营人员行为对疏散的实时影响,解决目前VR(虚拟现实)环境中疏散路径规划采用预定义的静态路径法,而无法揭示乘客疏散对运营人员即时行为动态响应机理的问题,提出一种运营人员行为对乘客应急疏散路径... 详细信息

[目的]为有效反映城市轨道交通车站运营人员行为对疏散的实时影响,解决目前VR(虚拟现实)环境中疏散路径规划采用预定义的静态路径法,而无法揭示乘客疏散对运营人员即时行为动态响应机理的问题,提出一种运营人员行为对乘客应急疏散路径选择干预的VR仿真建模方法。[方法]介绍了将车站物理空间描绘为路径算法可识别的抽象空间的环境建模方法,定义了能感知外部信息和自主决策的乘客智能体模型,制定了基于A算法的出口选择规则;在此基础上,考虑运营人员行为对环境的动态改变,综合实时的疏散路线长度、疏散时间和行人密度等因素,构建了动态路径规划模型;开发了VR仿真系统,以某大型综合枢纽车站为例进行仿真分析。[结果及结论]仿真分析结果表明,疏散仿真开始时,乘客智能体能根据出口选择制定全局路线,过程中能自主根据运营人员引起的动态障碍物状态变化进行实时的局部路径规划,并且随着场景内乘客数量的增加仍保持较高的响应性。说明所提方法能有效且高效地捕捉虚拟环境中的动态变化,并将其反映到乘客疏散的过程中,能为开展紧急疏散VR试验提供技术支持。

关键词：城市轨道交通车站紧急疏散动态路径规划运营人员虚拟现实

大客流场景下列车时刻表与列车容量分配协同优化研究

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交通运输系统工程与信息 2024年第2期24卷 199-207页

作者：龚聪聪杨立兴石俊刚戚建国周厚盛北京交通大学系统科学学院北京100044 华东交通大学交通运输工程学院南昌330013

为缓解城市轨道交通通勤线路中大客流车站及其下游车站的站台拥挤,降低候车乘客的聚集程度和安全风险,本文从时间和空间角度系统优化城市轨道交通列车容量资源配置。通过考虑时变客流需求和预留车厢策略,提出城轨列车时刻表与列车容量... 详细信息

为缓解城市轨道交通通勤线路中大客流车站及其下游车站的站台拥挤,降低候车乘客的聚集程度和安全风险,本文从时间和空间角度系统优化城市轨道交通列车容量资源配置。通过考虑时变客流需求和预留车厢策略,提出城轨列车时刻表与列车容量分配协同优化方法。具体地,通过引入列车发车时间、预留车厢数量和客流分配方案相关决策变量,以最小化预留车厢运营成本和站台乘客最大聚集数量为目标,建立列车时刻表与列车容量分配协同优化线性整数规划模型。其中,采用大M方法构建的客流分配约束能够满足乘客在时间和空间上的先到先服务原则。为验证所构建模型的有效性,设置4组数值算例进行对比实验,并采用优化求解器Gurobi求解。结果表明,相较于计划列车时刻表方案和两种单一优化策略方案,协同优化方案能够显著降低最大乘客聚集数量分别约为60%、52%和31%,降低乘客总等待时间分别约为29%、17%和29%。即协同优化方法能够均衡城轨列车容量的时空分布,从而有效降低站台候车乘客的聚集风险。

关键词：城市交通列车容量时空分配协同优化列车时刻表大客流场景站台拥挤

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基于火场信息的地铁车站智能疏散技术研究

都市快轨交通 2024年第1期37卷 69-74页

作者：唐鹏程孙颖丁时政朱亚迪北京交通大学土木建筑工程学院北京100044 北京中关村轨道交通产业发展有限公司北京100044 北京交通大学北京市轨道交通线路安全与防灾工程技术研究中心北京100044

火灾是城市轨道交通车站内影响最为严重的事故之一,科学合理的安全疏散方案是突发火灾时确保乘客出行安全的重要保障。然而,目前地铁车站火灾疏散方案中的疏散路线难以根据火场情况动态调整。针对地铁车站疏散路径固定单一的弊端,基于... 详细信息

火灾是城市轨道交通车站内影响最为严重的事故之一,科学合理的安全疏散方案是突发火灾时确保乘客出行安全的重要保障。然而,目前地铁车站火灾疏散方案中的疏散路线难以根据火场情况动态调整。针对地铁车站疏散路径固定单一的弊端,基于地铁车站内的监控系统,利用计算机视觉技术识别人员分布信息和火灾发生位置,建立空间拓扑模型,利用改进的蚁群算法规划出耗时最短且转弯次数较少的疏散路线,实现站内乘客更科学高效的疏散,最后通过3个场景的案例应用验证本文所提疏散方法的有效性。

关键词：城市轨道交通计算机视觉人员分布路径规划智能疏散火灾

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针对身份证文本识别的黑盒攻击算法研究

自动化学报 2024年第1期50卷 103-120页

作者：徐昌凯冯卫栋张淳杰郑晓龙张辉王飞跃北京交通大学计算机与信息技术学院信息科学研究所北京100044 现代信息科学与网络技术北京市重点实验室北京100044 中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室北京100190 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049 北京航空航天大学交通科学与工程学院北京100191

身份证认证场景多采用文本识别模型对身份证图片的字段进行提取、识别和身份认证,存在很大的隐私泄露隐患.并且,当前基于文本识别模型的对抗攻击算法大多只考虑简单背景的数据(如印刷体)和白盒条件,很难在物理世界达到理想的攻击效果,... 详细信息

身份证认证场景多采用文本识别模型对身份证图片的字段进行提取、识别和身份认证,存在很大的隐私泄露隐患.并且,当前基于文本识别模型的对抗攻击算法大多只考虑简单背景的数据(如印刷体)和白盒条件,很难在物理世界达到理想的攻击效果,不适用于复杂背景、数据及黑盒条件.为缓解上述问题,本文提出针对身份证文本识别模型的黑盒攻击算法,考虑较为复杂的图像背景、更严苛的黑盒条件以及物理世界的攻击效果.本算法在基于迁移的黑盒攻击算法的基础上引入二值化掩码和空间变换,在保证攻击成功率的前提下提升了对抗样本的视觉效果和物理世界中的鲁棒性.通过探索不同范数限制下基于迁移的黑盒攻击算法的性能上限和关键超参数的影响,本算法在百度身份证识别模型上实现了100%的攻击成功率.身份证数据集后续将开源.

关键词：对抗样本黑盒攻击身份证文本识别物理世界二值化掩码