【摘 要】
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列车运行图技术资料主要包含列车间隔时间等25项内容,随着我国铁路建设的快速发展和调图文件的不断更新,列车运行图技术资料的安全有效管理对于保障列车安全运行具有重要意义。为了确保列车运行图技术资料的安全,需要确保只有得到授权的人员才能编辑修改列车运行图技术资料。深度学习的蓬勃发展使得其在人脸识别和验证方面得到广泛的应用。本文选用基于深度学习的人脸验证作为授权访问的方式,开发了列车运行图技术资料管理系统
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列车运行图技术资料主要包含列车间隔时间等25项内容,随着我国铁路建设的快速发展和调图文件的不断更新,列车运行图技术资料的安全有效管理对于保障列车安全运行具有重要意义。为了确保列车运行图技术资料的安全,需要确保只有得到授权的人员才能编辑修改列车运行图技术资料。深度学习的蓬勃发展使得其在人脸识别和验证方面得到广泛的应用。本文选用基于深度学习的人脸验证作为授权访问的方式,开发了列车运行图技术资料管理系统。本文主要内容如下:(1)总结了人脸识别算法的发展历程,重点关注各个算法的特点以及与其他算法相比改进的思路和方向。对卷积神经网络的组成与发展进行了回顾,总结了近年来常见的CNN网络结构与人脸识别数据集。对几种常用的softmax损失函数进行了详细的理论分析。(2)针对角度softmax损失存在的过强约束导致优化空间较小的问题,提出了一种基于角度间隔softmax三元组微调损失算法(AS-TL)。加入了三元损失监督,与权重特征归一化。将1×1卷积核与池化层加入不同的残差单元间,提高了特征选择的效率;用提出的方法对预训练模型微调,缓解对困难样本的过强约束造成的难以收敛的问题。数据预处理阶段,原始图像水平翻转等操作丰富了人脸特征信息。通过与不同训练条件与模型大小的方法的对比实验,本文提出的算法仅用单模型小训练集就能获得较好的表现。(3)搭建了基于卷积神经网络的人脸验证系统。在算法的模型基础上开发了实时人脸验证系统,可以实时判定人脸的所属身份。参与列车运行图技术资料管理系统的开发,将本文提出的人脸认证算法应用于列车运行图管理系统的用户登录认证、数据录入认证、数据修改认证,以保证列车运行图技术资料的安全。(4)通过分析推导,得到了列车运行图技术资料中一类列车追踪间隔各因素间的约束关系,并对不同时速、加速度、分区长度等多种因素对追踪间隔时间进行了仿真计算。
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