车门夹人夹物对正线运作影响的研究.pdf
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1、中国新技术新产品2024 NO.2(上)-143-生 产 与 安 全 技 术地铁系统作为城市交通的重要组成部分,乘客的安全和快捷出行一直是重要关注点。然而,夹人夹物事件时常发生,不仅影响乘客出行体验,还可能导致运营延误,出现安全隐患。因此,减少车门夹人夹物事件对地铁正线运作的影响具有重要意义,相关领域研究数量众多。陈悦源研究了地铁小限界中屏蔽门与车门间隙安全防护。采用多角度分析方法,提出防护措施,保障乘车安全,提高运营效率1。陈卓群解决广州地铁车门关门障碍物检测异常,通过原理分析及整改,降低车门故障率2。包天刚研究了城市轨道交通全自动运行系统的安全风险,提出风险控制措施,保障列车运行安全3。本
2、研究采用六西格玛管理方法和机器学习技术对夹人夹物事件进行分析,并提出有效的改进措施,以减少事件发生率和提高事件处理效率。1 理论框架1.1 六西格玛管理方法六西格玛管理方法是一种系统性的质量管理方法,其目的是减少变异性、提高效率以及降低成本,并改进组织的整体绩效。在研究中可以采用以下步骤。问题定义(Define):明确定义车门夹人夹物对正线运作的问题,例如事故发生率、影响列车准时性等方面的指标。测量(Measure):收集与问题相关的数据,包括夹人夹物事故的发生情况、时间、地点以及天气等信息。分析(Analyze):利用统计分析工具,例如统计过程控制图、回归分析等,分析数据以确定潜在的问题根本
3、原因。改进(Improve):基于分析结果,制定改进计划,可能包括修改车门设计、改进夹人夹物检测系统等。控制(Control):实施改进计划并建立监控机制,保证问题不再出现。现有研究也讨论了地铁中的防夹设计需求。刘伟铭(2019)分析了地铁风险空间异物检测系统需求,为未来无人驾驶地铁技术提供参考4。倪琍(2019)阐述了全自动运行模式下站台门的适应性需求,强调了增加防夹人装置和提高系统可靠性的重要性7。本文采用六西格玛管理方法。1.2 机器学习1.2.1 图像识别在车门夹人夹物检测中,机器学习方法利用卷积神经网络(CNN)等技术对图像进行分析,以检测夹人夹物情况。CNN 首先通过卷积层提取图像
4、的特征。对于输入图像x,卷积层通过卷积操作(*)应用卷积核(filter)来生成特征图(Feature Map),如公式(1)所示。Feature Map=f(x*filter+b)(1)式中:*为卷积操作;f(x)为激活函数(如 ReLU);b 为偏置项。卷积核是一个小的矩阵,通过它对图像的不同部分进行卷积操作,从而捕捉不同的特征,例如边缘以及纹理等。然后通过池化层对特征图进行下采样,减少数据的维度。常用的池化操作是最大池化(Max Pooling),其数学公式如公式(2)所示。Max Pooling(x)=max(region)(2)Max Pooling 将每个特征图区域中的最大值作为输
5、出,从而减少特征图的空间尺寸。最后,通过全连接层将提取的特征映射到输出类别的概率分布。全连接层采用权重矩阵 W 和偏置项 b,将特征映射到输出空间,如公式(3)所示。y=f(Wx+b)(3)式中:y 为输出类别的概率分布;W 和 b 为模型参数;x 为输入图像。1.2.2 目标检测目标检测算法如 YOLO(You Only Look Once)通过回归框的坐标和类别来实现目标检测。下面介绍 YOLO 的数学公式和工作原理。对于每个边界框(bounding box)来说,YOLO 预测以下信息:框的中心坐标(x,y)表示边界框的中心在图像中的位置。框的宽度和高度(w,h)表示边界框的尺寸。目标类
6、别的概率分布 P(class)表示图像中对象属于不同类别的概率。YOLO 的目标是最小化位置和类别预测的损失函数,通过优化模型参数以获得准确的目标检测结果。损失函数包括位置误差和类别误差,通过反向传播算法来训练模型。通过这些数学公式和机器学习方法,可以对车门夹人夹物进行高效、准确地检测。1.2.3 实时监控机器学习方法的实时监控在车门夹人夹物检测系统中是至关重要的。它利用已训练的模型实时分析图像数车门夹人夹物对正线运作影响的研究唐芳(广州地铁集团运营事业总部,广东 广州 510000)摘 要:本研究旨在通过六西格玛管理方法与机器学习方法,识别减少车门夹人夹物对地铁正线运作的影响。首先,分析了夹
7、人夹物数量的重要性以及与候车、上下客、关门等因素的关系。其次,研究了提高处理效率的方法,分析了司机初步处理、站务处理以及司机前往现场处理等因素的重要性。再次,根据数据分析结果提出一系列建议和行动计划,以降低夹人夹物数量和提高处理效率。最后,探讨了夹物发生的原因和影响因素,提供了一些主观评估指标,并对相应的占比进行分析。研究结果可为地铁运营管理提供参考。关键词:六西格玛管理方法;机器学习;车门夹人夹物中图分类号:U121文献标志码:A中国新技术新产品2024 NO.2(上)-144-生 产 与 安 全 技 术据,并采取相应的行动。输入数据:实时监控系统接收来自监视摄像头的连续图像帧作为输入数据。
8、这些图像帧由像素矩阵表示,通常用符号 I 表示。模型预测:训练好的机器学习模型将每帧图像作为输入,并输出预测结果。夹人夹物检测通常涉及边界框(bounding box)的检测以及与每个边界框相关的类别和置信度分数的预测,如公式(4)所示。Predictions=Model(I)(4)式中:Predictions 包括检测到的边界框的坐标(x,y,w,h)、类别标签(class)和置信度分数(confidence score)。阈值处理:为了触发警报或采取预防措施,通常需要设置置信度阈值。只有当置信度分数高于阈值时,才会认为检测结果是有效的,如公式(5)所示。ValidPredictions=P
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