智能系统高效辨认铁路卡车毛病

  科技日报讯 （刘侠 记者滕继濮 通讯员左荣敏）记者近来从我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”）得悉，该段已引进TFDS（卡车毛病轨旁图画检测系统）毛病智能辨认系统，用于铁路卡车检测。系统上线运营后，人作业业量减缩近90%，毛病辨认率提高近40%，检测上万个零部件的时刻只需3—5分钟。

  以往，TFDS的动态查看作业彻底依靠人工履行。每逢铁路卡车通过TFDS探测站时，电子摄像设备会敏捷捕捉并上传车底配件及车体侧部的动态图画至TFDS服务器。随后由专业的TFDS动态检车员对每一张图画做多元化的剖析，发现潜在的车辆毛病。据悉，成都北车辆段的TFDS动态检车员每日需审理的车辆图片数量高达150余万张。

  为了有用减轻作业人员的作业担负，逐步提高列车技能查看的功率与质量，成都北车辆段决议引进TFDS毛病智能辨认系统。对此，成都北车辆段数字运维车间技能员贾明勇说：“与以往‘难如登天’式的查看办法不一样，现在咱们只需对通过AI算法准确辨认后推送的毛病做复核即可。”该系统的运用，使得每位检车员每列车图片的剖析量从原先的600余幅锐减至100幅，作业量减少了近90%。一同，每列车的均匀技能查看时刻也从15分钟缩短至8分钟。

  据介绍，该系统采用了现在业界最大的视界预练习模型“盘古大模型”，可主动学习货运系统内各类卡车毛病图片样本，对卡车毛病完成主动辨认、主动总结部件特征、主动寻觅毛病规则。

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