AI技术检车保障货车安全
本报郑州5月14日电 （孙帅 于培培 李伟）故障发现率提高至99.78%、上万个零部件8分钟就能检测完毕、区段内货车中转数量较往年同期增长17.5%……近日，在中国铁路郑州局集团有限公司郑州北车辆段5T检测车间，检测工位的电脑上不停地接收着铁路货车的待检图像。工位前，检车员通过新引入的“AI检车”系统从容地进行故障图片复检作业。
“80个检测工位，每天要完成4万多辆货车、280多万张图片的检查任务，平均每人每天要处理3.5万余张，这些车辆只有取得我们车间给出的‘健康体检报告’，才能正常通行。”5T检测车间主任杨跃伟介绍，这几年，随着铁路货车不断提速重载，列检工作面临着新的挑战。
郑州是京广、陇海两条铁路干线的交会点，是中部地区承东启西、连接南北的重要交通枢纽。郑州北车辆段负责管内京广、陇海、京九铁路货物列车检修工作，生产任务繁重。
3年前，中国国家铁路集团有限公司货车事业部把TFDS故障图像智能识别项目作为全路第一批科研计划“揭榜挂帅”课题，指定由郑州北车辆段5T检测车间作为该项目的试点单位，与两家科技公司对接，共同研究、联手推进TFDS故障图像智能识别项目。该系统采用目前业界最大的视野预训练模型“盘古CV”，可深度学习网络和大量数字样本，自动总结部件特征，自动寻找故障规律，并在实际运用中持续改善分析效果，实现从整体到局部、再到故障细节特征的逐步精细识别。
“遇到运输高峰，每天排队待检车辆达200多列，制约着货车运输通过效率。”杨跃伟说，“经过近一年的测试调校，我们升级的这套货车故障轨边图像检测系统，采取‘AI检车+人工复核’的模式，故障发现率提升至99.78%，作业效率提高30%，检车员瞪着眼睛、盯着屏幕、抹清凉油提神的岁月已成往事。”
据了解，传统的列检方式，需要检测人员及时分析TFDS系统采集的每一张图片，发现故障隐患，将故障部位图片反馈至一线检车员。引入AI技术后的TFDS系统，能够对采集图像进行实时自主分析，自动识别400多种故障，列检工作从“肉眼看图”向“智能识别”转变。
“‘AI检车’系统的引入让铁路货车运行更加安全高效，为‘货运增量提质提供安全保障。”郑州北车辆段党委书记苗全山说。
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