发布时间:2024-12-05 20:30:48 来源: sp20241205
科技日报讯 (刘侠 记者滕继濮 通讯员左荣敏)记者近日从中国铁路成都局集团有限公司成都北车辆段(以下简称“成都北车辆段”)获悉,该段已引入TFDS(货车故障轨旁图像检测系统)故障智能识别系统,用于铁路货车检测。系统上线运营后,人工作业量缩减近90%,故障识别率提升近40%,检测上万个零部件的时间只需3—5分钟。
以往,TFDS的动态检查工作完全依赖人工执行。每当铁路货车经过TFDS探测站时,电子摄像设备会迅速捕捉并上传车底配件及车体侧部的动态图像至TFDS服务器。随后由专业的TFDS动态检车员对每一张图像进行分析,发现潜在的车辆故障。据悉,成都北车辆段的TFDS动态检车员每日需审阅的车辆图片数量高达150余万张。
为了有效减轻作业人员的工作负担,进一步提升列车技术检查的效率与质量,成都北车辆段决定引入TFDS故障智能识别系统。对此,成都北车辆段数字运维车间技术员贾明勇说:“与以往‘大海捞针’式的检查方式不同,现在我们只需对经过AI算法精确识别后推送的故障进行复核即可。”该系统的使用,使得每位检车员每列车图片的分析量从原先的600余幅锐减至100幅,工作量减少了近90%。同时,每列车的平均技术检查时间也从15分钟缩短至8分钟。
据介绍,该系统采用了目前业界最大的视野预训练模型“盘古大模型”,可自动学习货运系统内各类货车故障图片样本,对货车故障实现自动识别、自动总结部件特征、自动寻找故障规律。
(责编:罗知之、陈键)