“AI检车”系统正式投入

发布时间：2023-12-19 07:57:08 所属栏目：动态来源：DaWei

导读： “AI检车”系统正式投入试用。该段对处于京广铁路、陇海铁路、京九铁路等干线位置的6个TFDS探测站进行了升级，采取“AI检车”作业，同时对“AI检车”识别预警

“AI检车”系统正式投入试用。该段对处于京广铁路、陇海铁路、京九铁路等干线位置的6个TFDS探测站进行了升级，采取“AI检车”作业，同时对“AI检车”识别预警的故障进行人工复核。

相较于人工检车，通过“AI检车”结合人工复核的方式：

作业时长由平均17分钟减少至14分钟；

作业人数由4-5人减少至2-3人；

故障识别准确率由98.26%提高至99.89%。

经过10个月的试用“AI检车”系统实现了以铁路货车拦停重点故障为主的400+余种故障的智能识别已大大优于人工作业效率更高、可靠性更强，当前已逐步推广到全国多个路局试用。

这套系统叫TFDS，即货车故障轨迹图像检测系统。一列货车只要从探测站通过，电子眼就会高速拍摄、动态采集车底配件和车体侧部状态等4800余张图像，实时传输到动态检车室。

为保证研发进度和效果，该段5T检测车间组建经验丰富的“专家”团队，结合近年典型故障案例，从故障分类、判断方式等方面提供数据，从而提升算法精准度、降低误报率。

对TFDS系统进行“AI训练”，采用的是目前业界最大的视觉训练模型华为云盘古CV大模型，其训练、推理速度均处于世界领先水平。此外，还有基于深度学习的神经网络训练模型，可以实现高精度的自适应学习。

同时，这套基于盘古大模型的“AI检车”系统根据大量的数据样本，自动总结部件特征，自动寻找分析故障背后的规律，并在实际试用中不断地持续改善分析效果，真正实现从整体到局部、再整体到局部故障细节特征的逐步精细识别。

TFDS检测遇到的另一个问题是故障样本稀缺。随着我国铁路安全水平的不断提升，很多故障已经极少发生，多数人都没有见过，但是这样的故障一旦发生通常都是大故障。对AI模型来讲，小样本无样本也会制约模型精度提升。

（编辑：东莞站长网）

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