DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 Kim等人 [ 1 ] 在1999年首次报道了可逆性胼胝体压部病变综合征(RESLES)，在口服抗癫痫药物患者的磁共振(MRI)中发现胼胝体压部(SCC)存在可逆性卵圆形病变，其在T1加权序列(T1WI)上呈低信号，在T2加权序列(T2WI)上呈高信号，且使用增强剂时未发现增强效应。Tada等人 [ 2 ] 在2004年提出将MRI上存在可逆的孤立性胼胝体压部病变，临床上具有相对较轻中枢神经系统表现，并且能在1月内完全康复的一类疾病称为伴胼胝体压部病变的临床症状轻微的脑炎/脑病(MERS)。后来Garcia等人 [ 3 ] 在2011年通过回顾总结既往文献报道提出了可逆性胼胝体压部病变综合征(RESLES)这一概念，并制定了RESLES的临床诊断标准：1) MRI上可见病变累及胼胝体压部；2) 随访过程中病变明显改善或消失；3) 需除外急性播散性脑病及其他常见脱髓鞘疾病，而目前则认为MERS是RESLES疾病谱中的一种 [ 4 ]。RESLES的病因复杂多样，其发病机制尚不清楚，国内外对RESLES的报道以个案居多。RESLES在儿童及成人中均有报道，目前尚未达成统一的临床诊疗共识。由于RESLES预后一般良好，极少有后遗症，所以在临床上尽早识别本病能够避免不必要的侵入性操作及过度诊疗。
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user: 2. 研究方法 为了更好了解儿童RESLES的临床特点，通过PubMed对2016年1月至2020年10月间关于RESLES的报道进行检索，使用以下术语“reversible splenial lesion”“reversible corpus callosum lesion”“mild encephalitis/encephalopathy with reversible splenial lesion”“RESLES”来检索所有英文的相关文献报道，不包括非英语文献报道、成人RESLES文献报道以及无法获得全文或详细数据的文献报道等，见图1。通过文献阅读，对以下信息进行提取整理：第一作者姓氏、研究所在的地区、患儿的年龄、性别、神经系统(CNS)症状、神经系统体格检查、病因、辅助检查、治疗以及结果。 图1. 文献筛选的流程图
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user: 4. 讨论 RESLES在儿童中报道较多，但近年来成人报道逐渐增多，就近五年的文献报道来看，成人有83篇，儿童仅22篇，病例分布仍以亚洲为主，但RESLES在不同人种间的发生率是否存在差异，仍需要大量病例资料及试验等方法去证实。由于受到颅脑MRI影像检查的限制，关于RESLSE的发病率仍然不能确定。一项关于脑炎/脑病的研究发现，其患者中发生胼胝体病变比例少于6%，RESLES发生率小于1%，而在癫痫相关患者中，其发病率为0.7% [ 5 ]。RESLES的病因复杂多样，大致包括以下几类：1) 感染因素：① 从病原学角度来看，病毒、细菌或特殊病原菌感染后部分患者MRI上出现了类似的可逆性胼胝体压部病变。张扬等人 [ 6 ] 发现MERS常见病因是A型流感病毒感染，其次为肺炎支原体、轮状病毒及腺病毒感染，少见病因为肠杆菌、EB病毒、新型隐球菌、猪流感病毒、肺炎双球菌等感染。此外，文献报道了COVID-19 [ 7 ]、伤寒沙门氏菌 [ 8 ] 等。② 从基础疾病的角度来看，胼胝体压部可逆性病变在大叶性肺炎 [ 9 ]、急性肾盂肾炎 [ 10 ] 等疾病中皆有报道。2) 非感染因素：除外感染相关疾病，RESLES在抗NMDAR脑炎 [ 11 ]、系统性红斑狼疮 [ 12 ] 等免疫相关疾病中亦有报道。此外，流行性腮腺炎疫苗接种后 [ 13 ] 等诊疗过程中也发现了胼胝体压部在影像学上类似的表现。 RESLES的临床症状没有特异性，多与其病因相关，大部分病例表现为神经系统症状，呈脑炎/脑病表现多见。一般来说，成年人的常见神经表现是头痛和意识障碍。然而，意识障碍和惊厥发作则是儿童中最常见的神经症状 [ 14 ]，推测这可能与儿童未成熟的中枢神经系统和血脑屏障有关。其他较少见的神经系统症状包括精神行为异常、视觉障碍(如幻视、视物模糊等)、构音障碍、共济失调、吞咽困难、急性尿潴留、腹泻等，且部分患者在最初在神经症状出现之前有其他感冒症状，如发热、咳嗽、咽痛、鼻塞和肌痛 [ 6 ]。 RESLES目前没有特异性治疗方式，其治疗方案的选择与病因相关，需针对病因选择相应的治疗策略，一般RESLES预后良好，仅有少数存在后遗症，本文27例患儿中仅1例有后遗症表现，有脑萎缩，伴有运动功能暂时性退化表现，但症状随时间推移有所改善。
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user: 5. 结论 胼胝体是连接左右大脑半球最大的脑白质结构，在信息整合中发挥重要作用。多种病变可累及胼胝体，而可逆性胼胝体压部病变综合征是其中比较特殊的一类疾病，具有典型的影像表现及临床特点，目前发病机制尚不清楚，研究多以回顾性病例分析及个案报道为主，本文对通过文献回顾，总结分析了RESLES的影像学表现、病因、临床特点及预后等多方面进行总，从而指导临床医生在医疗过程中能尽早识别本疾病，正确判断预后，避免过度医疗。
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user: 摘要 司机违章行为在日常生活中屡见不鲜，为解决在移动端上高精度、实时监测司机的驾驶行为的问题，基于一种轻量级的目标检测算法YOLOv4-tiny，通过引入跨通道部分的连接机制，减少了模型的参数，在YOLOv3-tiny的基础上改进残差的思想，并在损失函数上将定位损失替换为CIOU损失实现更精确的边框，最后通过知识蒸馏的手段，利用教师模型YOLOv4指导tiny训练进一步提升其性能。通过在公开数据集和自建数据集上的多项实验对比结果显示，YOLOv4-tiny达到了更高的精度(分别提升7%和10%)，实现了对算力较低的嵌入式设备或移动端的实时检测。
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user: 1. 引言 随着计算机和人工智能的飞速发展，深度神经网络已经成为计算机视觉领域近年来最为热门的研究方向，并且在机器视觉、语言识别和文本处理等诸多应用领域中取得了重大突破。 目标检测是计算机视觉领域的一个经典的任务，是进行场景内容分析和理解等高级视觉任务的基本前提。现有的目标检测算法的框架主要分为两大类：一阶段算法和二阶段算法。二阶段算法，如Faster R-CNN [ 1 ] 利用选择性搜索算法从图像提取候选框，对图像进行一次特征提取，通过空间金字塔池化映射为固定长度的特征向量，再通过全连接层进行分类来预测边界框的坐标，从而对候选框进行修正。基于候选区域的算法在主流数据测试集中达到了非常高的检测精度。但是二阶段算法处理速度较慢，没有先进的硬件设备使得该类算法很难在实时的场景中落地。而一阶段算法的性能达到实时性要求且精度满足大部分需求。典型的一阶段算法如YOLO系列算法，通过将候选区域与分类合二为一，利用整张图的特征来预测多个类别的概率和和每个边界框的置信度。YOLO系列经过v1~v4 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 多个版本的迭代，已经在精度方面逐渐逼近二阶段算法，由于极高的实时性可以轻松在应用在各个类型的场景中。 司机违章行为检测是目标检测的一个重要的应用场景。在行车途中，司机的驾驶行为是否符合安全规范直接关系到全车人的人身安全，所以对司机进行视频监控是一项重要的安防措施。一般的车辆行驶中，在特定路段设置的抓拍系统只能对固定范围进行监控，仅能在一定程度上约束司机的违章行为。而日常的大部分时间里，在司机行驶过程中，通常会出现打电话、抽烟及喝水等违章行为，这些属于违章行为。在未被监控的时段，司机的行为仅靠个人的自觉遵守，很难对其进行监管。特别在公交系统，出租车、客运车、货车、冷链车等大型交通工具中，这些违章行为存在极大的风险系数，危害着公共安全。 安全驾驶监督系统离不开目标检测技术的发展。当前国内外大多数智能司机行为检测集中于汽车行业，由于驾驶舱内部狭小，司机人脸和手部等有明确的特征，可以达到实时行为检测的目标。而对于机车来说，现有的系统一般搭载于昂贵的远程大型服务器上，只能在列车运行结束后收集运行保存的监控视频检测，无法实现实时和随车检测，只能进行司机非安全行为发生后的追查和定责。因此，采用一种低成本，可随车一起运行的嵌入式设备，在其上部署可以实时运行的监控系统，以便实时传回违章信息便成为一项极有意义的工作。为解决实时、高精度检测司机安全驾驶监督的问题，本文针对打电话、喝水、抽烟三种违章行为进行算法设计，采用轻量级的目标检测算法YOLOv4-tiny，成功地在计算能力较低的嵌入式设备上部署，并实现了较高精度下实时运行的目的。
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user: 3. 司机违章行为检测 3.1. 行为分析 对于司机的违章行为，分为三个类别：打电话(包括玩手机)、喝水、吸烟。通过给共用车辆装备车载终端等方式，面向车内司机部署红外摄像头持续监控司机的异常行为，被系统成功识别的行为进行语音提示并将异常行为上报至云端。 YOLO系算法由于其可观的检测性能以及较快的检测速度被广泛应用于不同的物体检测实际场景中。YOLO的网络架构中采用简易的残差单元和4个阶段结构使得在模型转换以及边缘端部署具备良好的保障，因此司机的违章行为检测采用物体检测的方法，通过对红外摄像头的视频帧逐帧处理，对图像中的手机，水瓶，香烟等小目标进行定位与分类，并融合连续帧之间的多个检测结果，确定最终司机的驾驶状态。 3.2. 行为数据集制作 通用数据集中关于手机，水瓶，香烟等物体的图片集，由于背景的复杂以及图片类型，形状的差异，使得该数据集并不适用于驾驶舱的红外特定场景中。 通过在驾驶舱中放置多个固定的红外相机，持续采集不同司机的规定动作，分别录制被采集人不用人脸角度下左右手手持手机、水瓶、香烟等动作。具体设计的动作考虑到了行车过程中可能会发现的情形，因此为保证最终检测算法的性能，设计了多种动作。关于持手机的动作，分为放置耳边打电话、放置耳边听语音、放置嘴边发语音、玩手机等；关于持香烟的动作，分为嘴叼烟、不同夹烟手势吸烟等；关于持水瓶的动作，直接录制拿起水瓶到喝的过程，如图3所示。 图3. 不同的打电话、抽烟、喝水动作设计 利用Opencv录制分辨率为1280 × 720，帧率为25，时长为30分钟的被采集人视频，使用VOTT进行标注，最终的违章动作数据集分为3个类别，分别为打电话、喝水、抽烟。总标注图片数量为5000张。 3.3. 移动平台部署 TensorFlow Lite是一种用于边缘端推断的开源轻量级深度学习框架。可以把训练好的TF模型通过转化、部署和优化三个步骤，达到提升运算速度，减少内存、显存占用的效果。 在TensorFlow的深度学习框架下，利用大型图像分类数据集ImageNet2012 [ 11 ] 预训练CSPDarkNet-53，通过迁移学习的方式在违章动作数据集上微调检测网络YOLOv4，将其作为教师模型将知识蒸馏给学生模型YOLOv4-tiny，将训练好的TF框架模型转换至TFLite，将Python端的整套模型推理流程移植到Android端，采用JAVA语言调用TFLite模型推理框架，实现YOLOv4-tiny在移动端的部署。 3.4. 应用层逻辑 在驾驶舱中安装车载终端以及红外摄像头，当系统稳定运行时，司机违章动作识别系统读取摄像头视频帧，对图像像素进行检测，从而定位图像中的物体以及预测该物体的类别。 漏检与误检是目标检测难以解决的两大难题，为了保障算法在车载终端上的稳定性，直接采用检测结果判断司机状态显然不合适。在实际的服务中，通过建立一个缓存队列，保存当前检测结果和历史检测结果。根据检测类别在缓存队列的比例输出当前的司机状态，对于违章动作给予告警以及信息上报。 应用层的主要流程：挂载一个APP的后台服务进行算法部署，通过安卓API访问系统摄像头，读取每一视频帧，对图像进行预处理，输入到TFLite模型推理框架，将预测的检测结果输送至缓存队列，判定当前驾驶员的状态，从而实现对司机违章行为的持续监测。
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user: 4. 实验 4.1. 评价标准 深度学习模型需要在“验证/测试”数据集上来评估性能，性能衡量使用各种统计量如准确度，精确率，召回率等。选择的统计量通常针对特定应用场景和用例。对于每个应用场景，选择一个能够客观比较模型的度量指标非常重要。 mAP (Mean Average Precision)是目标检测问题中的最常用评估指标。多个类别物体检测中，每一个类别都可以根据召回率和准确率绘制一条曲线，AP就是该曲线下的面积，mAP为多个类别AP的平均值。 4.2. 公开数据集的性能对比与分析 为了更直观的评价算法之间的差异，在PASCAL VOC和COCO两大公开数据集上分别对比YOLOv3与YOLOv4的性能。 在VOC数据集上，训练集采用VOC2007-train和VOC2012-train，在VOC2007-test上测试mAP，性能对比如图4所示。 在COCO数据集中，YOLOv3和YOLOv4对比了320 × 320、416 × 416、512 × 512三种不同尺度，在YOLOv3-tiny和YOLOv4-tiny则使用416 × 416单尺度测试，如图5所示。 从实验数据中可以看出，VOC数据集上，YOLOv4相比于YOLOv3，其性能提升了约5%，精简版YOLOv4-tiny在YOLOv3-tiny的基础上提升了将近10%，与YOLOv3仅相差约5%。而在COCO数据集上，YOLOv4在3个尺度上的性能全面优于YOLOv3，YOLOv4-tiny的性能超越了YOLOv3-tiny近7%。 图4. VOC数据集上的性能对比 图5. COCO数据集上的性能对比 4.3. 自建数据集的性能对比与分析 在自建的司机违章动作数据集上，将数据集分为两个部分，80%的数据用于模型训练，20%的数据用于性能测试。4个模型使用了相同的训练策略，批次大小为16，使用k-均值重新聚类的锚框，设置相同的数据增强，统一的优化器Adam，训练共100个epoch。性能对比如下表1所示。 Table 1 Performance comparison of driver violation dataset 模型 YOLOv3-tiny YOLOv3 YOLOv4-tiny YOLOv4 mAP 48.29% 53.91% 63.72% 70.12% 表1. 司机违章行为数据集性能对比 结果分析：YOLOv4达到了70%，而YOLOv4-tiny在该数据集的性能比YOLOv3更好，高出近10%，这得益于知识蒸馏的策略方法使得tiny版本更好的学习了YOLOv4的泛化性能，实验表明YOLOv4-tiny相比于YOLOv3和YOLOv3-tiny在性能上有了巨大的提升。 问题：由于采集多种人脸角度、不同遮挡情况的目标图像，同一个类别之间的差异较大。对于手机这一类别，其颜色通常为黑色，在红外场景中，存在大量相似的黑色物体，其手机不同角度形状各异；对于水瓶，其种类繁多，其体积各异，颜色丰富；对于香烟，目标极小。众多的难样本导致所有的算法在测试集上精度并不高。 4.4. 多平台的速度对比与分析 实时性作为目标检测算法评估的重要指标，通常决定着是否能应用至实际场景中。特别在驾驶场景，其实时性的重要程度不言而喻。因此，在多个平台上测试YOLOv4-tiny的处理速度，使用FPS作为参考指标，如图6所示： 图6. 多平台处理延迟对比 通过数据可知，YOLOv4-tiny在服务端和边缘端都具备极快的推理速度，在移动手机上的两款常用芯片麒麟和骁龙系列测试结果显示具备良好的实时性，在RK3399上的处理速度也中规中矩，在硬件资源极差的树霉派上达到了7FPS，这说明YOLOv4-tiny在车载终端具备优异的处理速度，使得检测算法在更多的实时场景中落地提供了方向。
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user: 5. 结语 本文基于目标检测的方法对司机行车过程中的违章动作进行识别与研究。在YOLOv3的基础上，改进其骨干网络，引入新的激活函数Mish，将CIOU损失替换原有定位损失函数，为方便算法在边缘端的部署，采用更小的网络结构，并使用知识蒸馏的方法继承大模型的精度。实验表明，新的模型在精度和速度两个方面全面领先上一个版本，且在多个平台中都具备极佳的检测速度。该模型在司机这个特定场景中表现优异，使得算法为在各类追求实时性的场景中的落地提供了坚实的基础，具有巨大的工程意义。
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user: 摘要 行人重识别的目的是通过将人物的探测图像与图像库中的所有图像进行比较，从而在图像库中找到感兴趣的人。大多数的行人重识别算法都是在一些小的带标签的数据集上进行监督训练，直接将这些训练好的模型部署到真实世界的大型摄像机网络中可能会由于拟合不足而导致性能低下。因此，有必要在没有明确监督的情况下，自主地对模型进行训练。因此本文提出了一个多维注意力网络和部件关注网络联合学习的无监督行人重识别方法。首先多维注意力网络对行人图像复杂的高阶统计信息进行建模和利用，其次使用部件关注网络关注不同的部件，最后是一系列的损失函数来引导部件关注网络学习未标记数据集上的部件特征。在Market-1501和DukeMTMC-reID两个数据集上的实验结果表明，本文提出的方法有效并取得了显著的效果。
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user: 1. 引言 行人重识别(person re-identification， Re-ID)由于在视频监控、人机交互领域的重要应用，近年来受到了越来越多的关注。在视频监控中，由于相机分辨率和拍摄角度的缘故，通常无法得到高质量的人脸图片，此时人脸识别 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 失效。行人重识别就成了一个非常重要的替代技术，它广泛被认为是一个图像检索的子任务，给定目标人物的图像，行人重识别的目标是找到不同相机或同一相机在不同时间捕捉到的同一人的其他图像。 最近几年，越来越多的研究者尝试将行人重识别的研究与深度学习 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 结合在一起，并取得了很好的效果。现有的行人重识别的工作大部分聚焦于监督学习 [ 7 ] - [ 14 ]，它们假设可以为每一对相机视图提供大量手动标记的匹配对，来学习该相机相对优化的特征表示或匹配度量函数。然而，这种规模的手动标签不仅在现实世界中收集起来非常困难，而且在许多情况下是不可行。例如可能没有足够的训练人员在每对相机视图中重新出现。这限制了它在真实应用场景中的扩展性和可用性。 针对上述问题，一种通用的解决方案是设计无监督模型 [ 15 ] - [ 26 ]。虽然一些无监督行人重识别算法已经被提出，但是与监督学习方法相比，它们的识别效果较弱。一个主要的原因是，如果没有跨视图的标记数据，则无监督方法由于不同的视角、背景和照明而缺乏跨视图下相同身份视觉特征变化所需要的必要知识。对此，我们提出了一个多维注意力模块来解决行人图片中的视角、背景等的干扰，该模块可以去除图片中杂乱无章的背景噪声，从而提取出具有鲁棒性的嵌入特征。 此外，在行人重识别中一些基于部件生成的方法 [ 12 ] [ 14 ] 被提出来并超过了基于全局特征的方法。例如，Rahul等人 [ 12 ] 提出了基于图像切块的方法，将图像块按顺序送到一个LSTM网络中，最后进行特征融合。Wei等人 [ 14 ] 提出了一种全局–局部对齐的特征描述子，来解决行人姿态变化的问题。虽然基于部件匹配效果超过了基于全局特征的方法，但是我们也发现了部件匹配存在的问题。那就是部件无法进行很好地对齐，从而影响了效果。为此，我们提出了部件关注模块来解决部件对齐的问题。该模块可以使部件能够很好地进行匹配，从而提取出具有鲁棒性的局部特征。 基于以上分析，本文提出了一个多维注意力网络和部件关注网络联合学习的无监督行人重识别方法。首先通过一个多维注意力模块来解决行人图片中的背景噪声的干扰；然后是一个部件关注网络，将它部署到一个改进的STN后，使得每个分支可以关注人体不同的部件，包括头部特征、上半身特征和下半身特征。 分别在两个已知的行人重识别的数据集上对本文提出的方法进行了评估，包括Market-151和DukeMTMC-reID。结果表明本文提出的方法取得了非常好的效果。
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user: 2. 相关工作 在本节中，简要叙述行人重识别之前的工作，包括监督的行人重识别、无监督的行人重识别和行人重识别中的注意力机制。 2.1. 监督行人重识别 监督学习方法是解决行人重识别问题最常用的方法，包括基于表征的学习 [ 7 ] [ 8 ]、基于度量学习 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]、基于局部特征学习 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 的行人重识别，它们主要得益于卷积神经网络的快速发展。 表征学习的方法是一种非常常见的行人重识别方法，它主要得益于卷积神经网络的快速发展。由于卷积神经网络可以自动从原始图像数据中根据任务需求自动提取表征特征，所以一些研究者把行人重识别问题看作分类或验证问题。例如，Zheng等人 [ 7 ] 提出使用两种模型来学习行人描述符，分别是分类模型和验证模型。其中分类模型对输入图片进行预测，根据预测的ID来计算分类误差损失。验证模型融合两张图片的特征，判断两张图片是否为同一身份。Lin等人 [ 8 ] 提出了基于属性和身份学习的方法，提出的模型不仅会学习到行人的ID特征，还可以学习到行人的属性特征，这大大增强了模型的泛化能力。 度量学习旨在通过网络学习出两张图片的相似度。在行人重识别问题上，具体表现为同一个人的不同图片相似度大于不同人图片的相似度。例如，Rahul等人 [ 9 ] 提出了一个基于Siamese网络的方法，将一对图片输入到孪生网络中，使用交叉熵损失判断两张图片的相似度，使得正样本对之间的距离逐渐变小，负样本对之间的距离逐渐变大。Cheng等人 [ 10 ] 提出了基于三元组损失的网络，需要输入三张图片(一对正样本对，一对负样本对)，使用三元组损失拉近正样本对的距离，推开负样本对的距离。Alexander等人 [ 11 ] 提出了一个难样本采样三元组损失，主要解决的是三元组损失采样抽取出来的都是简单易区分样本对的问题。 早期行人重识别的研究大家只关注全局特征，就是用整张图片得到一个特征向量进行图像检索。但是仅仅使用全局特征达不到理想的效果，所以一些研究者开始关注局部特征。例如，Rahul等人 [ 12 ] 提出了基于图像切块的方法，将图片垂直切割为若干块，按顺序送到一个LSTM网络中，最后进行特征融合。为了解决图像切块无法对齐问题，Zheng等人 [ 13 ] 提出了基于姿态估计与关节点定位的方法，首先使用姿态估计模型估计出行人的14个关键点，然后使用仿射变换使得相同的关键点对齐，这些关键点可以将人体分为不同的部位。Wei等人 [ 14 ] 提出了一种全局–局部对齐的特征描述子，来解决行人姿态变化的问题。 2.2. 无监督行人重识别 近年来一些研究者提出了具有手工特征的非监督方法 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ]。然而，与监督学习方法相比，它们的再识别性能较差。例如，Zheng等人 [ 15 ] 提出了一种无监督的BOW描述符，受图像搜索系统的启发，将每个行人图片表示成视觉词汇直方图，并支持全局快速匹配。Liao等人 [ 17 ] 提出一个特征提取方法LOMO，主要着眼于光照和视角问题，基于HSV颜色直方图和XQDA度量学习。Tetsu等人 [ 19 ] 提出了一种基于像素特征的层次分布描述符，通过分层高斯分布描述图像中的局部区域。 由于卷积神经网络在监督行人重识别领域中取得了无可比拟的性能，因此一些研究者在无监督行人重识别中也使用了深度学习的方法，并取得了一定的效果。目前基于深度学习的无监督方法主要分为基于聚类的无监督行人重识别和基于跨域的无监督行人重识别。 聚类分析 [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] 是一种长期存在的无监督深度学习方法，近几年，基于聚类的无监督行人重识别被提出。例如，Fan等人 [ 20 ] 提出了基于聚类和微调的无监督学习方法，采用K-means聚类进行标签估计，逐步选取可靠的图像，并利用这些图像对深度神经网络进行微调，学习识别特征。Yu等人 [ 21 ] 提出了无监督非对称距离度量学习的方法，基于非对称的K-means聚类来实现试图不变性。Lin等人 [ 22 ] 提出了一种自底向上的聚类框架，该框架根据预定义的标准将聚类分层组合，基于一个非常简单的最小距离准则和一个集群大小正则化项。然而，聚类得到的图像的伪标签可能是有噪声的，因为它可能会将相同的标签分配给具有不同身份的相似图片，使得区分相似的人更加困难。 最近，一些研究者提出了跨域迁移学习的无监督行人重识别 [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ] 的方法，主要利用带有标签的数据集来提高模型在目标数据集上的性能。例如，Peng等人 [ 23 ] 提出了无监督跨数据集的迁移学习，通过字典学习机制将人的外观视图不变表示从带有标签的源数据集转移到无标签的目标数据集中，并获得了更好的性能。Zhong等人 [ 24 ] 引入了摄像机样式转换方法来处理多个视图中的图像样式变化，并学习了一个摄像机不变的描述子空间。Wang等人 [ 25 ] 首先利用源域上的属性进行训练，然后学习身份和属性的联合特征表示。 Gao等人 [ 26 ] 首先提出了“相机感知”域适应，以减少源域和目标域之间的差异，然后利用目标域中每个摄像机的时间连续性来创建有区别的信息。 2.3. 行人重识别中的注意力机制 最近几年，注意力机制在计算机视觉 [ 27 ] 领域取得了巨大的成功，例如目标检测 [ 28 ]、图像分割 [ 29 ] 和姿态估计 [ 30 ]。对于行人重识别 [ 31 ] - [ 39 ]，也存在着许多基于注意力机制的方法。 这些方法的共同策略是将注意力机制整合到深层模型中，以解决行人重识别的定位和不对齐问题。Li等人 [ 34 ] 提出了一种协调注意力模型(harmonious attention， HA)，该模型从全身图像中定位身体部位，同时学习多尺度特征图。Song等人 [ 31 ] 提出了MGCAM移除背景、视点和姿态等因素对行人的影响，使网络更关注于前景区域图像。Wang等人 [ 32 ] 提出了一种基于新的无参数空间注意力，将特征图上激活之间的空间关系引入到模型中。Cheng等人 [ 35 ] 提出了ABD-Net，该模型将注意力模块和多样性正则化融入整个网络，其中注意力机制结合了通道和空间信息，避免注意力机制过度集中于前景，正则化可以增强隐藏激活和权重的多样性。Zhao等人 [ 37 ] 提出了一种基于部件映射检测器的部件对齐表示方法，用于每个预定义的身体部件。Si等人 [ 39 ] 提出了一种基于类间和类内注意模块的双重注意匹配网络，用于捕获视频序列的上下文信息。
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user: 5. 结论 在本文中，首先提出了多维注意力网络，对注意机制中复杂的高阶统计信息进行建模和利用，从而捕捉行人之间的细微差异，产生有区别的注意建议。其次，使用一个改进的STN形成三个分支，在每个分支后加入一个部件关注网络，并使用带有标签的数据集来预训练部件关注网络，使得每个分支可以关注人体不同的部件。最后是损失函数，使用了一个存储器来存储部件的更新特征，并通过一系列损失函数来引导部件关注网络学习未标记数据集上的部件特征。大量的实验验证了该方法的有效性。然而目前的行人重识别数据集基本上维持着几万张图片几千个ID的水平上，这大大阻碍了基于深度学习的行人重识别的研究。因此，在下一步的研究中，可以使用GAN来增加数据量的规模从而提高模型泛化的能力。
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user: 摘要 针对疫情下企业单位复工的现象，为了提高车站，大型工厂，商场等一些固定场所体温监测力度，智能循迹体温检测机器人是在体温监测时不可或缺的助手，它在一定程度上大大降低了人力的投入。机器人按照之前确定的轨道行驶，在行驶过程中还可实现循迹、体温监测、高温预警等功能，实验结果表明该设计具有实用性强，效率高，实时性强的特点。
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user: 1. 引言 全球各个国家都在遭受着疫情带来的影响，同时积极开展对疫情的各种防控。随着国内抗疫工作获得阶段性成果，各行各业开始积极复工复产。对于机场、大型工厂，商场等场所的人员出入管理及防疫检测尤为重要 [ 1 ]。各地纷纷采用非接触式的测温方式，而目前所存在的安在大型工厂等场所进出门上的红外测温仪所检测的时间地点都是固定的，存在体温检测不及时、医务人员投入成本较大等问题。针对这些存在的问题，研究一种疫情下的智能循迹机器人与体温检测相结合的系统，这种机器人可以在按照事先规划的路线进行自动巡逻的基础上，装有基于热成像技术的体温监测系统，以极低的错误精准发现体温高于37.3℃的体温异常人员，提高了疫情防控的智能化。
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user: 2. 系统方案设计 本系统总体设计主要由智能循迹模块和红外热成像模块构成。机器人身上装备了红外，温度传感器等，这些传感器收集信息发送给单片机进行分析，控制机器人完成相应操作。1) 主控模块以ST89C52作为主控芯片(STC89C52单片机具有低成本、高性能、抗干扰能力强，在不需要改变硬件的情况下，支持在系统编程技术)，对传感器收集到的各种信息进行分析，控制机器人的各种功能的实现 [ 2 ]。2) 信息采集与处理模块：由红外传感器，温度传感器，循迹等传感器共同作用，实现信息采集，并且把采集的信息发送给主控模块进行分析。3) 温度采集与预警模块：体温监测模块可检测范围内的人进行体温检测，若体温高于所预定的正常值，则会预警。如图1所示为智能循迹体温检测系统框架。 图1. 系统框架
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user: 3. 硬件设计 3.1. 循迹电路设计 循迹机器人是可以自动按照事先规划路径行驶的机器人，它在很多方面都有着广泛的应用 [ 3 ]。 循迹光电传感器原理，就是利用光敏二极管或光敏三极管通过黑线对红外线不同的反射能力，接收反射回的不同程度的光强信号，把不同程度的光强转化为电流信号，最后通过电阻，转化为高电平或低电平可以让单片机识别。光电传感器实现循迹的基本电路，如图2所示。 图2. 循迹传感器电路图 循迹传感器工作原理：TC端为传感器的控制端，为高电平时，发光二极管不亮，传感器不工作；为低电平时，传感器启动。信号端检测信号输出，当遇到黑线，黑线大量吸收红外光线，接收到的反射红外线很弱，光敏三极管不导通，信号端输出高电平。 这种探测方法，就是利用不同颜色对红外线的不同反射能力。循迹电路设计就是要机器人的主控模块不断对道路检测模块进行数据采集。当机器人行驶过程中，嵌入进去的红外传感装置中的红外线发射器会向外界发射红外光波，若发出的红外线遇到了不同颜色障碍物都会反射不同强度的红外线，红外传感装置中的红外线接收器负责接收反射回的红外线；而当检测到黑色物体时，红外光会被黑线吸收，这个时候的红外接收器就接受不到反射的光线或者接收到的红外光强度极弱 [ 4 ]。由于红外反射这一特性，要使得机器人能按照事先规划好的道路行驶，那道路必须用能够吸收红外光的黑色跑道。 当程序烧录进单片机后，就可以执行指令了。如果机器人向前行驶时向右边偏离了轨道上的黑线，那么右边传感器会产生一个对单片机的指令，单片机判断后，然后向左拐回到黑线。如果机器人向左偏离黑线，右边传感器产生指令，单片机判断指令后，然后向右拐。这样，机器人一定不会偏离黑线，完成智能循迹。 3.2. 体温检测系统 3.2.1. 体温检测仪选择 我国对于传染病主要以预防为主，高效、可靠的监测手段对于预防工作是非常有意义的。检测体温是预防和控制疫情的主要手段 [ 5 ]。所以，应用到公共场所中的体温检测仪器应考虑非接触式、测量时效和测量准确性。目前常用的测量体温的仪器包括水银体温计、电子体温计及红外体温计。水银体温计使用比较麻烦且会造成感染，使用范围小。与水银体温计相比，红外体温计具有非接触性操作，使用方便，温度显示迅速。而额温计测量目标为额头，在实际操作过程中，需要人工操作，感染风险大，适用范围比较小。因此，在疫情期间，非接触式红外体温仪器适用于公共场所所有人群体温初步测量 [ 6 ]。 3.2.2. 红外测温原理 自然界中，一切物体只要其温度高于绝对零度(−273℃)都能辐射电磁波，波长与电磁波的辐射强度分布特性都会随着温度的改变而改变，“红外线”是波长介于0.75~1000 μm的电磁波。而人类视觉可见的“可见光”介于0.4~0.75 μm。黑体辐射定律是红外测温仪的测温原理。黑体是一种理想化的辐射体，任何温度下它都能吸收所有波长的辐射能量，没有能量的反射和透过，其表面的吸收率为1。所有物体都有辐射率，因为自然界中不存在真正的黑体。红外测温的实质是测环境的温度之间或者目标物与传感器的差值，其公式可表达为： E = δ σ ( T 4 − T 0 4 ) 式中E为辐射的出射度数，单位为W/m 3 ；σ为斯蒂芬–波尔兹曼常数， σ = 5.67 × 10 − 8 W / ( m 2 ⋅ K 4 ) ；ε为物体的辐射率；T为物体的温度，单位为K；T 0 为物体周围的环境温度，单位为K [ 7 ]。人体主要辐射波长为9~10 μm的红外线。由于空气不吸收该波长范围内的光线，因此，人体表面温度就可以用人体辐射的红外能量准确测量 [ 8 ]。 3.2.3. 人体辐射特性 如果人体测温时选择一个固定的波段，我们可以认为人体表面的发射率是变化不大的，甚至把人体近似成一个“灰体”，即可以近似的认为发射率一个与波长无关的常数，经研究表明，人体皮肤的发射率为0.96 (20度)。人体表面的温度与人体的辐射特性是密切相关的。通常情况下，人体皮肤的红外辐射波长范围在3~50 μm之间，而在9~10 μm波段范围内的辐射能量占总能量的绝大部分，并且这个波段能够避免波长范围内的光线被空气吸收。因此，选择9~10 μm波段的红外热像仪是合理的，它能够吸收人体辐射的绝大部分能量，能够比较准确地探测到人体表面的真实温度 [ 9 ]。 3.2.4. 热成像测温仪 如图3所示为红外测温系统的总体电路图。 红外测温模块用TMN901红外传感器，搜集信息是通过物体的辐射，引脚3连接P1.1，低电平有效，为输出引脚；引脚4连接P1.0，高电平有效，为接受引脚。LCD部分用LCD1602显示，它是一种专门用来显示字母、数字、符号等的点阵液晶模块。1602采用14脚接口，第1脚：GND接地；第2脚接5 V 图3. 红外测温系统电路总图 的电源正极；第4脚，RS为寄存选择，接P2.5；第5脚RW读写信号线接P2.6；第6脚E为使能端，接P2.7；第7~14脚D0-D7为8位双向数据端，接P0.0-P0.1。单片机上XTAL1、XTAL2、RST端口接的是单片机的最小系统包括：晶振电路和复位电路。 红外热成像测温仪就是实现热成像测温的精密仪器。就是通过采集人体发出的红外电磁波，将红外信号转化为电信号，再通过信号处理系统将辐射能量即温度转变为目标的视频热图像的一种技术。它将人体的热分布转变为图像，并在显示屏上通过不同伪彩显示出来，伪彩的不同代表温度不同从而得到人体的温度分布信息 [ 10 ]。将单片机内部电路图设按照电路图设计好后，再通过焊接技术做出来，再将外观做好就是市面上的这种样子。如图4为人体红外热成像仪。 图4. 红外热成像仪 3.2.5. 高温预警 在疫情下，将人的体温检测超过37.3℃作为触发报警的阈值。当有人感染疫情，一般情况下就会发烧，人体表面温度升高，人体所发射的辐射波发生变化 [ 11 ]。报警器是由一个三极管和一个蜂鸣器构成。当测得体温超过阈值(37.3)时，单片机接口会给出一个低电平，使三极管导通，从而使蜂鸣器鸣叫。如图5为高温预警电路图。 图5. 高温预警电路图
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user: 4. 结论 从19年到现在，由于新型冠状病毒的传播，给国家和人民都造成了极大的损失，此次疫情既是一场灾难也是一个警醒，是社会公共安全上的一个漏洞。面对疫情如果人体感染最容易检测的症状即为体温，所以从这一方面入手，对体温进行检测，就会得到很好的防控效果。市面上也相继研发出了很多体温检测仪，但是这种仪器的弊端就是要有工作人员进行直接的操控，即使工作人员保护的再紧密，也难逃被感染的风险；再者也做不到实时检测。针对这些测温时的局限性，我们设计的智能循迹体温监测仪，可以在事先确定好的路线中自动巡逻的基础上进行红外测温，将循迹和测温、自主报警合为一体，可靠、高效地解决了一些场所体温筛查检测问题，在一定程度上大大降低了医疗人员的投入，提高了疫情防控力度。
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user: 摘要 为了去除复杂的音频切分和强制对齐过程，并在噪音环境下充分发挥说话人发音过程中发音器官的视觉作用，本文提出了一种融合唇部特征的端到端的多模态语音识别算法。本文首先对说话人视频进行处理得到对应图像集，使用基于回归树的人脸对齐算法对图像集中发音的主要视觉部分进行特征提取，并与说话人的声学特征进行对齐融合得到新的特征，然后使用支持变长输入的端到端双向长短期记忆网络模型(DeepBiLstmCtc)对特征进行处理，输出对应的音素序列。实验结果表明该算法能有效地识别出视听觉信息中的音素序列，在噪声情况下也有一定的识别率提升。
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user: 1. 引言 语音是人与人之间最重要的交流方式之一，而自动语音识别(ASR)技术 [ 1 ] 实现了人和计算机之间的交互功能，计算机通过训练以及识别，将语音信息转换成相对应的命令或文本。人类对语音的识别过程实质上是一个多模态过程 [ 2 ]，其中的特征除了声音外，还涉及说话人口型、面部表情、手势等多个部分。在很多情况下唇部视觉信息与声学信息就有很强的互补性，具体地体现在一些音位的对比上，例如辅音/n/与元音/u/在声学信息的表征力较小 [ 3 ]，但是在唇部视觉信息的表征上更加显著。 传统语音识别技术比较单一地关注声学信息的研究，特别明显的一个缺点就是单模态语音识别鲁棒性比较差，在比较复杂的环境下，特别是噪音的情况下识别基本处于不可用状态 [ 4 ]。事实上通过唇动视觉信号和音频信号进行融合，多模态语音识别能较好地应对噪声环境并提高识别的正确率 [ 5 ]。 本文融合了视觉特征和声学特征，使用基于连接时序分类(CTC)算法 [ 6 ] 的端到端LSTM [ 7 ] 模型实现了对音素序列的多模态识别，避免了时域上复杂的切分和强制对齐过程。实验结果表明，本算法可以在避免切分和强制对齐的情况下，有效地完成音素序列的识别功能，并一定程度提高了识别正确率，在复杂环境下也有更强的鲁棒性。
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user: 3. 实验结果及分析 3.1. 实验配置 实验环境：1、win10+Ubuntu18.42、python3.63、tensorflow-gpu==1.14.0 4、gtx1080 本次实验采用的数据集为GRID数据集，语料库类型为标准英语，训练集与测试集的比例为9:1，两者没有重叠部分。每层LSTM均含有150个单元，实验前对2到5层的LSTM组成的模型进行对比，发现选取4层效果最佳，后续模型统一为4层LSTM。Batch size大小设置为64，epoch设置为500，learningrate设置为0.01。还有一个在噪声环境下的GRID数据集，对原有的数据集音频加上了的高斯白噪声。图8和图9分别是无噪声下的音频时域和频域图和高斯白噪声下的音频时域和频域图。 图8. 无噪声环境下的音频 图9. 高斯白噪声下的音频 3.2. 评价指标 计算实际序列与预测序列之间的平均Levenshtein距离，作为实验中的准确性指标，在结果图中用Ler表示，如式(13)所示。 Levenshtein距离，是指两个字符串之间，从一个字符串变成另一个字符串所需要的最小编辑操作次数。可以采用的编辑操作包括：插入操作、替换操作和删除操作。 Ler = 序 列 的 Levenshtein 距 离 实 际 序 列 长 度 (13) 测试集的准确率为所有序列准确率的平均值，如式(14)所示。 TestLer = ∑ Ler n × 100 % (14) 3.3. 实验结果及分析 为了对比算法的结果，分别在有无噪音环境下将单模态的语音mfcc处理训练结果与多模态训练结果进行比较。为了验证归一化方式的不同，对两种归一化在无噪声情况下也进行了对比。由图10和图11可以得知先归一化后特征融合loss值下降地更快，并且拥有更低的错误率，更高的识别率，原因为两个特征差异巨大，直接融合再归一化会互相影响数据的准确性。如表1所示，融合了唇部特征的多模态LSTM无论在有噪音还是无噪音情况下都比音频LSTM错误率更低，拥有更高的识别率。 Table 1 Comparison of experimental result 有无噪声 声学模型 错误率(%) 无噪声 有噪声 单模态LSTM模型 3.72328 47.7366 多模态LSTM模型 2.97117 36.4322 表1. 实验结果比较 图10. 先特征融合后归一化 图11. 先归一化再特征融合
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user: 4. 总结 本文提出了一种融合唇部特征的端到端的多模态语音识别算法，实验结果表明该算法能有效地识别出视听觉信息中的音素序列，在噪声情况下也有一定的识别率提升。该算法具有更强的鲁棒性，能应对更加复杂的环境，具有比较实际的意义，在以后的工作中会继续提高算法的识别准确率，并且加入纠错功能。
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user: 摘要 基于车车通信列控系统是以车为主体的下一代列控系统。与采用集中控制方式的基于车地通信列控系统相比，基于车车通信列控系统是一套分散自律的列控系统。列车以ATS发送的运营计划为基础，通过与其他列车通信，获取其运行方向、位置等信息，进行移动授权的计算，保证行车安全。受限于系统通信能力，列车不可能与其他所有列车建立通信，因此车车通信模型是基于车车通信列控系统的核心技术之一。针对车车通信模型，本文提出了基于区域通信的车车通信模型。基于区域通信的车车通信模型是以列车为中心，将线路进行区域划分，分为直接通信区域、间接通信区域和无通信区域。处于直接通信区域的列车间将建立物理通信连接，处于间接通信区域的列车通过其直接通信区域的列车进行速度、位置、运行方向等信息的传递，从而保证在列车能够获取到同一路径方向上至少两列车的信息的前提下降低系统的通信负载。通过实验室系统样机测试证明，本文提出的基于区域连接的车车通信模型能够在降低系统通信负载的情况下实现车车通信问题，为后续工程应用提供理论和技术支撑，具有实际的应用价值。
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user: 1. 引言 列控系统是现代轨道交通保证安全、高效运营的核心系统，目前在城市轨道交通中得到大量应用的是基于车地无线通信的列控系统(CBTC， Communication Based on Train Control) [ 1 ]。CBTC系统也在应用中积累了大量的运用经验，安全性、可靠性等方面都已经达到了较高的水平。但是回看CBTC系统的技术特点、应用现状等，此系统还是有一些有待完善的地方：系统接口多，轨旁设备多、数据中转多、导致系统架构复杂、运维成本高、运营灵活度受限。针对上述问题，基于车车通信的列控系统(VBTC， Vehicle to vehicle communication Based on Train Control)孕育而生。基于车车通信的列控系统是以车载设备(VOBC)为主体的列控系统。车载设备(VOBC， Vehicle On Board Controller)收到列车自动监督子系统(ATS， Automatic Train Supervision)发送的运营信息，根据电子地图进行列车运行路径规划。同时，车载设备与其他列车建立通信获取其他列车的位置，通过OCS (Object Controller Service)控制道岔，完成移动授权计算，并根据移动授权控制列车运行 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。 车车通信模型是VBTC系统的关键技术之一，受限于通信网络，车载设备不可能与所有列车均建立通信连接，因此本文针对该问题，提出了VOBC通信区域的概念，将整个线路分为直接通信区域、间接通信区域和无通信区域。通过对通信区域的划分，能够使用较小的通信占用，完成必要的车车通信。
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user: 2. VBTC系统组成结构 基于车车通信的列控系统由列车自动监控子系统、列控车载子系统VOBC、地面控制单元服务器OCS、数据通信子系统(DCS， Digital Communication System)、应答器(Balise)、计轴、信号机设备组成，典型的VBTC系统架构如图1所示。 图1. VBTC系统组成结构 1) ATS ATS作为地铁运营行车指挥中心，起辅助调度人员编制运营计划并监督计划执行的作用。其业务内容包括3个主要方面：计划、监控和调整，此外包括如统计分析、车辆段维修等方面的辅助功能。 2) VOBC子系统 VOBC子系统是基于车车通信的列控系统的核心子系统，它在传统的CBTC系统的基础上增加了车车通信管理、运行路径搜索功能、移动授权计算功能、道岔控制功能，从而实现以车为主体的列车自动防护功能和自动驾驶功能。 3) OCS子系统 OCS子系统根据VOBC子系统发送的道岔控制命令、安全门控制命令进行道岔和安全门控制。OCS子系统还应具备采集站台紧急停车按钮(ESB)、站台自动折返按钮以及安全门的状态并发送给VOBC子系统，以实现紧急停车功能、自动无人折返功能以及车门和站台门联动功能。 4) 计轴 在IL等级下用于列车的占用检查。 5) 信号机 在IL等级下用于进路状态表示，提示司机控制列车。
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user: 3. 车车通信模型 3.1. VOBC通信区域定义 将整个线路作为一个线路网，形成一个无向图，VOBC通信区域则是以自身节点为中心，所有与之存在直接流向关系的列车以及与这些列车存在直接流向关系的列车。因此，VOBC通信区域分为：直接通信区域、间接通信区域和无通信区域，如图2所示。 图2. VOBC通信区域示意图 1) 直接通信区域 在无向图中与本列车有直接连接关系的列车形成的区域。在这个区域内的列车需要建立直接的通信连接，定义这些列车为直接通信列车(DCT， Direct Communication Train)。 2) 间接通信区域 本列车的直接通信列车(DCT)存在直接连接关系的列车形成的区域。在这个区域内的列车定义为间接通信列车(ICT， Indirect Communication Train)。间接通信列车的信息由直接通信列车传输给本列车。 3) 无通信区域 线路上除直接通信区域和间接通信区域的区域为无通信区域，定义在这些区域的列车为无通信列车(NCT， No Communication Train)。 上述三种列车均是无线通信正常的列车，因此，定义无线通信故障或非通信列车为通信故障列车(CFT， Communication Failure Train)。 以下面站场图为例，说明直接通信区域、间接通信区域和无通信区域。 图3. 站场示意图 根据图3生成的无向图关系如图4所示。 图4. 基于图3生成的无向图 以图3和图4中的列车14为例： 列车14的DCT列车包括：列车6、列车7、列车11、列车12、列车15、列车16； 列车14的ICT列车包括：列车1、列车2、列车8、列车9。 以图3和图4中的列车11为例： 列车11的DCT车包括：列车6、列车7、列车8、列车12、列车14、列车15； 列车11的ICT列车包括：列车1、列车2、列车3、列车9、列车16。 通过以上两个举例， 判断本列车的DCT列车的原则如下： 以本列车为中心点，对无向图进行广度优先遍历，本列车所有相邻节点(第一层节点)上的列车为本列车的DCT列车。 判断本列车的ICT列车的原则如下： 本列车所有DCT列车的DCT列车为本列车的ICT列车。即以本列车为中心点，对无向图进行广度优先遍历，本列车所有第二层节点上的列车。 当某列车既是DCT列车又是ICT列车时，应按照DCT列车进行处理，即与之建立直接通信连接。 3.2. DCT列车搜索算法 DCT算法由初始化模块、本地搜索模块、常规搜索模块、道岔搜索模块、循环搜索模块和主函数构成。 1) 初始化模块 初始化模块实现的功能有：加载电子地图、刷新范围内所有列车位置、初始化本车所在位置。 2) 本地搜索模块 本地搜索模块实现的功能有：计算本车所在轨道区段所有其他列车与本车的相对位置，根据计算所得相对位置将距离本车最近的上行和下行方向列车记为DCT列车，并根据本车上行或下行方向上是否存在DCT列车确定列车的初始搜索方向。搜索原则采用直股优先原则，即优先搜索道岔直股(尖轨—直轨)。 3) 常规搜索模块 常规搜索模块以起始轨道区段为起点，根据确定的搜索方向依次对轨道区段进行搜索，确定轨道区段上是否存在其他列车。若存在其他列车，则搜索终止，将此列车ID加入DCT列车列表，本次搜索终止；若搜索到终点后仍未找到其他列车，本次搜索终止。搜索终止后，输出搜索中经过的所有轨道区段ID、道岔ID及DCT列车列表。 4) 道岔搜索模块 根据常规搜索模块提供的本次搜索所经过的所有轨道区段ID、道岔ID，计算下一次搜索的起始轨道区段ID列表(即道岔弯轨)。 5) 循环搜索模块 依次调用常规搜索模块和道岔搜索模块，直至遍历所有可达的轨道区段，输出多次搜索中找到的所有DCT列车ID。(图5) 图5. DCT列车搜索流程图
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user: 4. 模型仿真及验证 为了验证车车通信模型的正确性，本文首先以图3站场图为例进行模型仿真验证。对17辆列车进行搜索，搜索结果如表1所示。 Table 1 The DCT search resul 列车ID DCT列表 1 [ 6 ] 2 [ 7 ] 3 [ 8 ] 4 [ 9 ] 5 [ 10 ] 6 [14， 7， 11， 12， 15， 1] 7 [14， 6， 11， 12， 15， 2] 8 [11， 3] 9 [12，4] 10 [5，13] 11 [8， 14， 6， 12， 7， 15] 12 [9， 15， 14， 11， 6， 7] 13 [17， 15， 10] 14 [16， 11， 6， 12， 7， 15] 15 [17， 13， 12， 14， 11， 6， 7] 16 [ 14 ] 17 [15， 13] 表1. 17辆列车的DCT列车搜索结果 为了验证车车通信模型的可用性，本文以重庆轨道交通3号线为仿真线路，并搭建半实物仿真环境，进行模型和功能性验证。测试内容主要包括：ATS功能、OCS功能、VOBC功能、系统追踪间隔功能、系统网络通信功能。 半实物仿真环境包括：1套ATS、1套OCS、3套VOBC、1套DSU、1套轨旁设备仿真、3套车载仿真，半实物仿真环境架构如图6所示。 图6. 半实物仿真测试平台架构图 通过仿真测试验证，本文设计的车车通信模型能够满足系统实时性和功能的需求，车载设备的运行周期不超过200 ms。基于车车通信的列控系统能够达到正线追踪60秒的正线追踪间隔，网络负荷不超过50%，实现了基于车地通信的CBTC系统的所有功能。
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user: 5. 结论 车车通信模型是基于车车通信的列控系统的关键技术之一。本文针对车车通信模型问题，提出了基于区域通信的车车通信模型。本文设计的车车通信模型采用无向图将列车的通信区域划分进行划分，直观的反应列车之间的关系。通过模型验证和系统仿真测试，本文提出的车车通信模型能够减少车车通信连接数量，减小系统通信负荷，满足基于车车通信的列控系统的通信需求，实现列车自动防护和自动驾驶功能，具有理论和实际工程应用价值。
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user: 摘要 曲线啸叫噪声是轨道交通车辆通过小半径曲线时产生的长而尖啸似的噪声，其通常较轮轨滚动噪声大10~30 dB，因此更加令人难以忍受，受到国内外学者广泛研究。目前研究中提出的曲线啸叫噪声产生机理包括轮轨摩擦曲线下降形成机理和模态耦合形成机理。针对这两种形成机理进行详细阐述，并综述两种形成机理相关的预测研究。综述表明：两种曲线啸叫噪声的形成机理均有其合理性，且两种形成机理可以共同作用导致曲线啸叫噪声产生。通过深入了解曲线啸叫噪声的形成机理及特性，可为曲线啸叫噪声的有效控制提供参考，对城市轨道交通发展及轨道交通环境噪声污染治理具有重要意义。
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user: 1. 引言 曲线啸叫噪声是轨道交通车辆产生的一种最喧闹和最扰民的噪声源，其是轨道车辆通过小半径曲线时发出的一种长而尖啸似的噪声，它的产生与车轮某一阶共振模态对应的振动形式有关，主要由列车通过曲线时轮轨接触区的非稳态横向力激励而成。曲线啸叫噪声产生时，靠近车轮处的声压级可以达到130 dB，距离轨道中心线7.5 m处的声压级可以达到100~110 dB [ 1 ]，通常较轮轨滚动噪声大10~30 dB，因此曲线啸叫噪声较轮轨滚动噪声更加令人难以忍受。 目前曲线啸叫噪声机理及预测研究中，主要提出了两种与轮轨接触横向蠕滑力相关的曲线啸叫的形成机理：轮轨摩擦曲线下降形成机理和模态耦合形成机理。