这个团队敢闯、会创,北京交通大学团队结合昇思MindSpore技术助力打造“智慧安全交通”

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智行科技团队有团队成员一共15人,涉猎交运、计算机、金融等多个专业,彼此分工明确,具有跨专业、跨学科的特点,和专业覆盖全面、专业知识互补的优势。

40多年以前,中国铁路营业里程只有5.17万公里,平均时速不到40公里。现如今,中国铁路营业里程高达15万公里(数据截至2022年9月底)。其中,高速铁路达4万公里,连接起来可以绕赤道一周,稳居世界第一。

铁路营业里程不断增长,由铁路周界异物入侵造成的事故也频频发生,给铁路的安全运营带来重大隐患和威胁。在2022年 6 月,贵广线列车在高速运行中撞上了突发侵入线路的泥石流,成列车脱轨,严重影响了人民群众的生命财产安全。国家铁路局发布的《“十四五”铁路科技创新规划》中明确提到要完善铁路周界入侵报警系统,提升铁路工程防灾减灾技术水平。

秉承“知行”校训,传承“爱路报国”精神

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(智行科技团队队长 甘振良)

智行科技团队的名称,取自北京交通大学的校训谐音“知行”。团队聚焦铁路周界环境安全需求,面向全时段、全方位、全天气、全环境、全场景、全异物,应用深度学习、云端协同一体化、大数据、智慧分析等新一代信息技术,提出一种铁路周界异物入侵检测算法、开发铁路周界异物入侵检测报警系统。基于此成果,他们参加了第八届“互联网+”大学生创新创业大赛的产业赛道,选择了“基于昇思MindSpore的智能交通创新解决方案”命题,一举夺得全国银奖!

该项目主要有两大核心创新点:

● 核心创新点一,是团队自主构建了针对铁路周界异物入侵深度学习的数据集,包含多种极端天气和入侵异常行为,覆盖了不同的场景区段,填补了行业内缺少铁路周界异物入侵数据集的空白。

● 核心创新点二是在算法方面。首先,采用目标检测算法用来检测异物目标,通过构造多尺度残差网络对铁路监控视频进行去雾处理,并采用添加注意力机制等方法,对Yolov5算法进行改进;然后,采用基于BisenetV2的语义分割算法自动划分铁路侵限区域。该团队创新性地结合二者的位置信息判断是否发生入侵,并通过该团队提出的自我演化框架,不断扩增数据样本库,使模型持续学习未知场景和未知异物。

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(项目团队正在进行现场调研和实验室研究)

在整个参赛过程中,团队多次前往现场实地调研,与现场工作人员深入交流,掌握大量一手数据。调研、攻关、试验,全面提升产品性能,交流、迭代、合作,形成铁路周界异物入侵技术壁垒。他们以十年磨一剑的劲头,勇攀铁路科技的高峰。

结合昇思MindSpore技术,为模型插上翅膀

正所谓“工欲善其事,必先利其器”,人工智能的实现离不开好用的AI框架。基于此,团队利用昇腾AI基础软硬件技术优势,基于端边协同的思路提出三层架构解决方案。在前端感知部分,通过轨旁的智能摄像头读取监控视屏流,然后通过目标检测算法检查异物目标,并同时通过语义分割算法划分铁路侵限区域。当异物接近侵限区域时,触发第一级别的告警,结合二者位置信息判定是否发生入侵。如果确定入侵,触发第二级别声光告警,同时将入侵告警上报到路段中心。工作人员通过实时监测报警系统进行二次确认和轨迹跟踪,并将入侵事件上报到路局。最终由路局检测平台对所有入侵事件进行统计分析。

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(智行科技团队解决方案简介)

智行科技团队表示:“使用之后,我们都觉得昇思MindSpore在很多方面优业界其他框架,比如MindSpore的全场景统一架构,对我们构造云边端协同一体化的解决方案非常有效,满足端侧轻量化的同时,保持了端云架构的一致性,真正实现一次训练无缝部署、端云训练共模型。除此之外MindSpore的基础加速库,大幅度提高了模型工程应用的性能,其模型开发套件明显提高了我们的开发效率。”

携手奋进,共赴未来

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(智行科技团队合照)

智行科技团队有团队成员一共15人,涉猎交运、计算机、金融等多个专业,彼此分工明确,具有跨专业、跨学科的特点,和专业覆盖全面、专业知识互补的优势。智行科技团队表示:“报名参赛时我们团队的大部分成员都在读大三,处在人生关键节点时刻,也面临保研、留学、工作的选择,但幸运的是,我们与昇思结缘,并一路披荆斩棘站在互联网+总决赛的现场,最终我们都找到了通往未来的宝贵钥匙。”

团队指导老师卢思洋老师也开心地祝贺:“互联网+大赛,是各位同学在大学期间能参加的国内最高赛事之一,这次他们取得优异成绩、为校争光,是他们努力的结果,希望未来的人生中他们依旧可以带着 '雄关漫道真如铁,而今迈步从头越' 的精神,攻克更多的难关。”

责任编辑:张诚
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