研究背景与问题

随着铁路运输的快速发展，铁路安全成为社会关注的焦点。然而，传统的铁路入侵检测系统在处理海量视频数据时，面临着传输效率低、检测精度不足等问题。这些问题的存在，不仅影响了铁路运营的安全性和效率，也给铁路管理部门带来了巨大的挑战。

研究方法

为了解决上述问题，本研究提出了一种基于视频Transformer的自适应语义通信框架。该框架的核心在于传输与任务高度相关的语义特征，并通过集成信道自适应模块，实现面向特定任务的高效且鲁棒的语义信息传输。具体方法如下： 1. 采用视频Transformer模型对铁路场景视频进行特征提取，提取出与入侵检测任务高度相关的语义特征。 2. 设计信道自适应模块，根据传输环境和任务需求动态调整传输参数，优化语义信息的传输效率。 3. 结合语义特征和信道自适应模块，构建自适应语义通信框架，实现高效且鲁棒的铁路入侵检测。

核心结果

在构建的铁路真实场景视频数据集上，通过实验验证了所提出框架的有效性。实验结果表明： 1. 与传统方法相比，该框架在保证检测精度的同时，显著提高了视频数据的传输效率。 2. 信道自适应模块能够根据不同场景动态调整传输参数，有效降低了误检率。 3. 所提出框架在真实场景中的应用，为铁路入侵检测提供了新的技术手段，提高了铁路运营的安全性。

结论与意义

本研究提出的基于视频Transformer的自适应语义通信框架，为铁路入侵检测提供了一种高效且鲁棒的技术解决方案。该框架不仅提高了视频数据的传输效率，还降低了误检率，为铁路运营安全提供了有力保障。此外，该研究为语义通信技术在其他领域的应用提供了有益的参考和借鉴，具有重要的理论意义和应用价值。