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人工智能技術(shù)可以大幅預(yù)防列車事故

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這兩天,除了令人揪心的全球疫情,T179次列車的失事不禁讓人感嘆世事無常。

3月30日中午,從濟(jì)南開往廣州的T179次列車,在湖南郴州境內(nèi)發(fā)生側(cè)翻事故,有車廂脫軌,事故共造成一名值乘民警犧牲,4人重傷123人輕傷。

受連日降雨影響,當(dāng)時事故路段發(fā)生塌方。雖然列車司機(jī)在發(fā)現(xiàn)塌方事故后采取了緊急制動,但是列車仍然撞上了塌方體,同時車輪與鋼軌高速摩擦產(chǎn)生火花,導(dǎo)致第一節(jié)電車起火,部分車廂隨后發(fā)生側(cè)翻。目前,事故具體原因仍在調(diào)查中。

鐵路軌道線路設(shè)備常年裸露在露天環(huán)境中,在惡劣天氣和列車負(fù)載的作用下,設(shè)備技術(shù)狀態(tài)不斷發(fā)生變化,盡管有關(guān)路局工務(wù)部門已制定全面的維護(hù)計劃,定期安排巡線員、檢修員進(jìn)行巡檢,但由于現(xiàn)場巡檢情況無法復(fù)核的局限性以及設(shè)備在白天發(fā)生突變的概率性等(比如此次事故突發(fā)的塌方),難以100%發(fā)現(xiàn)與解決鐵路線路設(shè)備的異常情況。

慶幸的是,隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展與革新,鐵路安全巡檢也有了更為高效的智能化巡檢方案。正如云創(chuàng)大數(shù)據(jù)開發(fā)的鐵路病態(tài)非接觸檢測系統(tǒng),通過在鐵路線路設(shè)備前端安裝定點工業(yè)級高清智能攝像機(jī)進(jìn)行實時圖像采集,并在后端采用深度學(xué)習(xí)方法,對采集的圖像信息進(jìn)行智能分析,對鐵路線路設(shè)備異常狀態(tài)實時監(jiān)控,從而提高鐵路軌道巡檢效率。

可以說,鐵路病態(tài)非接觸檢測系統(tǒng)通過視頻巡檢與人工巡檢相結(jié)合,實現(xiàn)軌道線路全天不間斷巡檢,并結(jié)合圖像自動分析與預(yù)警信息推送,及時消除隱患,保證列車行駛安全。目前,軌道交通安全保障總體準(zhǔn)確率已達(dá)到95%以上。

與單純依靠人力巡檢相比,鐵路病態(tài)非接觸檢測系統(tǒng)的優(yōu)勢明顯:

  • 無需巡線員或?qū)S密囕v等設(shè)備,盡可能利用鐵路沿線必要的設(shè)備,全線監(jiān)視單元進(jìn)行一次采集,發(fā)送至平臺執(zhí)行分析即可獲得鐵路的各項狀態(tài)指標(biāo)。

    前端設(shè)備利用自身的圖像存儲以及定時回傳機(jī)制,能夠?qū)⒈O(jiān)視點的視頻畫面完整保存,支持中心平臺遠(yuǎn)程調(diào)取錄像視頻及截圖,便于實時查看和后續(xù)的智能分析。

  • 可以結(jié)合電子地圖功能,在地圖上標(biāo)注各節(jié)點監(jiān)視終端機(jī)的所在位置,以及所覆蓋路段的所有檢測到的鐵路病態(tài),支持多層級的電子地圖關(guān)聯(lián)顯示,并可通過電子地圖綜合反映鐵路區(qū)段的狀況信息。

具體而言,鐵路病態(tài)非接觸檢測系統(tǒng)當(dāng)前已支持分析的鐵路病態(tài)有螺栓異常檢測、軌縫異常檢測,開發(fā)完善中的檢測功能包括軌道掉塊檢測、軌枕裂紋檢測、沿線標(biāo)志異常檢測、聯(lián)結(jié)部件異常檢測、軌道異物檢測等。

1.螺栓異常檢測

包括螺栓松動、脫落、缺失狀態(tài)的檢測,檢測準(zhǔn)確率:93.72%,平均每張檢測耗費時間:0.31秒。經(jīng)測試,該模型在多角度,不同尺度下均能夠識別出螺栓的狀態(tài)。模型分析效果示例:

2.軌縫異常檢測

包括軌縫過大、軌縫頂死狀態(tài)的檢測,檢測準(zhǔn)確率:92.4%,平均每張檢測耗費時間0.4秒,分析效果示例如下:

3.其他可實現(xiàn)功能

在螺栓異常檢測、軌縫異常檢測之外,鐵路病態(tài)非接觸檢測系統(tǒng)還可實現(xiàn)對人員闖入、塌方、異物、鐵軌變形、水淹、沉降等異常情況的檢測,更多可實現(xiàn)功能具體如下:

  • 軌道掉塊檢測

  • 軌枕裂紋檢測(包括橫紋、縱紋)

  • 沿線標(biāo)志異常檢測(包括標(biāo)志歪斜,模糊淡化等)

  • 聯(lián)結(jié)部件異常檢測(包括護(hù)軌插片病態(tài),軌距塊病態(tài)等)

  • 軌道異物檢測(電子圍欄人員闖入檢測,軌道異物檢測等)

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