双节”货物运输繁忙。
如何保证货运列车始终“在状态”
那就不得不提。
这一双双“火眼金睛”啦。
想象一下依靠强大的ai科技。
一列货运列车的上万个零部件
十几分钟内便可完成检查
tfds货车故障检测系统场景演示示意。
这个超厉害的“ai检车”系统。
是国铁集团郑州北车辆段使用的。
经华为云盘古大模型“ai训练”后的
tfds系统
轨旁探测站对运行中的货车进行高速拍照。
2023年12月，“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。
应用盘古大模型训练“ai检车”算法后。
tfds识别作业现场。
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
这个“ai检车”系统究竟啥来头？
这套系统叫tfds，即货车故障轨边图像检测系统。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。
传统的tfds系统，需要动态检车员及时分析每一张**，发现车辆故障隐患，并将故障部位**反馈至一线检车员。
ai训练”后的tfds系统，能够利用“ai”技术，实时分析采集的图像，自动识别各种不同类型的铁路货车故障。
为啥要对郑州北车辆段的
tfds进行“ai”升级？
1. 这里“太忙”
该段管内京广线、陇海线、京九线货物运输任务繁忙，5t检测车间的80个检测工位，每天要完成4万多辆货车、280多万张**的检查任务。
2. 重要课题落户
2023年，国铁集团货车事业部把tfds故障图像智能识别项目作为国铁集团第一批科研计划“揭榜挂帅”课题，指定郑州局集团公司郑州北车辆段5t检测车间作为该项目的试点单位，和华为公司、慧铁科技公司共同研究、联手推进tfds故障图像智能识别项目。
自此，“ai检车”系统升级试点“花落”郑州北车辆段。
“ai训练”后tfds系统有多厉害？
1. 专家博士联合推进
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。
2. 算法模型世界领先
对tfds系统进行“ai训练”，采用的是目前业界最大的视觉预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。
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，自动寻找故障规律，并在实际试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。
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。
郑州北站在段修车间模拟制造了大量的故障样本的同时，华为云基于小样本学习技术和样本生成技术，生成了大量的训练样本提升模型质量。
近年来铁路部门不断加大科技投入力度。
这些新设备、新技术的投用。
已经重塑了现场职工的作业模式。
期待未来有更多的科技手段。
应用到铁路运输生产各环节。
本文**自：中原铁路，版权归作者所有。
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