【摘 要】
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轨道交通是我国家交通运输体系的重要组成部分,铁路系统的安全检测与预警工作就显得格外重要。现有的基于深度学习的轨道交通安全监测系统[1,2]仅适合在高信噪比的环境下进行声音事件识别,在光缆线铺设不规范的情况下和复杂的轨道交通环境下识别率较低。又因为轨道交通主要负责的是远距离的客货运输,这就意味着数据采集卡的吞吐量过大会导致深度学习算法模型无法进行实时监控。针对以上两个问题,本文做出了以下两种创新:第
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轨道交通是我国家交通运输体系的重要组成部分,铁路系统的安全检测与预警工作就显得格外重要。现有的基于深度学习的轨道交通安全监测系统[1,2]仅适合在高信噪比的环境下进行声音事件识别,在光缆线铺设不规范的情况下和复杂的轨道交通环境下识别率较低。又因为轨道交通主要负责的是远距离的客货运输,这就意味着数据采集卡的吞吐量过大会导致深度学习算法模型无法进行实时监控。针对以上两个问题,本文做出了以下两种创新:第一,为了解决数据采集卡的吞吐量过大导致深度学习模型无法进行实时监控的问题,本文设计了基于震动信号特征优化组合的算法,其目的是把相位敏感光时域反射计（Phase-Sensitive Optical Time-Domain Reflectometer,Φ-OTDR）采集到的音频数据导入深度学习模型之前进行有声无声检测,从而极大地减少了深度学习模型的数据输入。第二,为了解决轨道交通系统环境复杂及其光缆线铺设不规范带来的问题,本文设计了交补比卷积神经网络算法（Intersection-over-complement Convolutional Neural Network,IOC-CNN）用于声音事件识别。该模型通过对音频信号进行预处理之后,提取出梅尔频率倒谱系数以及连续5个采集节点的灰度图,将这两个特征作为IOC-CNN模型的输入,从而对铁路系统内的声音事件进行实时检测,包括火车的实时定位以及铁路系统入侵事件的识别,从而提高铁路系统的安全性能。
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