典型文献
基于5G的编组站咽喉区异常检测系统
文献摘要：
针对编组站咽喉区存在的道岔异物入侵、工器具遗留等问题,研究并实现一种基于无监督学习的智能视觉异常检测系统.运用第5代移动通信技术(5G)切片技术实现咽喉区4?K超高清视频的传输,通过运营商用户面功能(UPF)下沉实现数据不出站,保障网络安全.针对异常的不确定性,采用无监督学习的师生特征金字塔匹配算法,通过比较教师模型与学生模型的得分,实现咽喉区异常识别.该系统在怀化西编组站现场试验取得良好效果,能够有效提高咽喉区的安全防范能力.
文献关键词：
编组站;咽喉区;智能视觉;异常检测;无监督学习;第5代移动通信技术(5G)
中图分类号：
作者姓名：
钟昊;柴金川;宗孝鹏
作者机构：
佳讯飞鸿智能科技研究院 人工智能应用技术研究所,北京 100044;中国铁道科学研究院集团有限公司 国家铁道试验中心,北京 100015
文献出处：
引用格式：
[1]钟昊;柴金川;宗孝鹏-.基于5G的编组站咽喉区异常检测系统)[J].铁路计算机应用,2022(07):51-57
A类：
B类：
编组站,咽喉区,异常检测,道岔,异物入侵,工器具,遗留,无监督学习,智能视觉,移动通信技术,切片技术,超高清视频,运营商,商用,用户面功能,UPF,沉实,不出,保障网络,特征金字塔,匹配算法,学生模型,异常识别,怀化,现场试验,良好效果,安全防范
AB值：
0.331528
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