鐵路4C檢測數據智能分析檢視原始碼討論檢視歷史
鐵路4C檢測數據智能分析鐵路4C檢測數據智能分析:商湯科技-京滬高鐵,作為人工智能軟件公司,商湯科技以「堅持原創,讓AI引領人類進步」為使命,「以人工智能[1]實現物理世界和數字世界的連接,促進社會生產力可持續發展,並為人們帶來更好的虛實結合生活體驗」為願景,旨在持續引領人工智能前沿研究,持續打造更具拓展性更普惠的人工智能軟件平台,推動經濟、社會和人類的發展,並持續吸引及培養頂尖人才,共同塑造未來。
簡介
商湯科技擁有深厚的學術積累,並長期投入於原創技術研究,不斷增強行業領先的全棧式人工智能能力,涵蓋感知智能、決策智能、智能內容生成和智能內容增強等關鍵技術領域,同時包含AI芯片、AI傳感器及AI算力基礎設施在內的關鍵能力。此外,商湯前瞻性打造新型人工智能基礎設施——SenseCore商湯AI大裝置,打通算力、算法和平台,大幅降低人工智能生產要素價格,實現高效率、低成本、規模化的AI創新和落地,進而打通商業價值閉環,解決長尾應用問題,推動人工智能進入工業化發展階段。
商湯科技業務涵蓋智慧商業、智慧城市、智慧生活、智能汽車四大板塊,相關產品與解決方案深受客戶與合作夥伴好評。
簡潔介紹案例
牽引電力是電氣化鐵路列車運行的重要動力裝置,是確保列車運行的前提條件;其中,接觸網是牽引供電系統的關鍵組成部分。接觸網懸掛狀態檢測監測裝置(4C)主要用於對接觸網懸掛系統的零部件實施高精度成像檢測,並基於數據分析結果,指導接觸網維修。京滬高鐵於2013年在濟南維管段率先引入4C檢測設備,並於2016年底,全線列裝4C檢測裝置,實現4C檢測常態化。為解決京滬高鐵接觸網檢測面臨的人工分析效率低、差異大、漏檢高等現實問題,中鐵電氣化局集團有限公司京滬高鐵維管公司攜手商湯科技組建聯合研發團隊,基於自研PSAC算法,採用「算法倉模式」,成功開發出「4C智能分析系統」。該系統基於視覺分析技術實現檢測智能分析,顯著提高「4C」圖像監測分析效率和質量,檢測效率提升20倍。不僅大大降低了檢測分析的勞動強度,提高4C圖像監測分析效率和質量,也開創了我國鐵路供電系統通過4C圖像智能分析識別接觸網零部件缺陷的先河,填補了我國4C智能檢測分析領域的空白,推動高鐵供電維管進入「智能時代」。
客戶背景
作為我國交通運輸技術從「追趕」實現「領跑」的成果典範,京滬高鐵自2011年6月30日開通以來,累計安全運送旅客超過13.5億人次,累計行程超過15.8億公里,單日開行旅客列車最高達到666列,單日最高發送旅客達到79.8萬人次,成為貫通東北、華北、華東的高鐵大動脈。2013年,京滬高鐵在濟南維管段引入4C檢測設備,並於2016年底,全線列裝4C檢測裝置,實現4C檢測常態化。
在4C檢測應用的過程中,京滬高鐵[2]運維部門逐漸發現,單純依靠人工分析仍然存在諸多突出問題:一是海量數據人工分析周期長;以京滬高鐵為例,每季度需分析300萬張圖片,20餘人加班加點才能在20天內完成分析。二是單調重複;每人每天要判定8000張圖片,約30萬個零部件,分析質量無法保證,且容易造成職業疾病。三是缺乏工具、判定標準差異性大;據相關測試,同樣300公里4C數據,兩組人分別分析重複率不超過15%。
參考文獻
- ↑ 人工智能的特點及應用,搜狐,2023-03-24
- ↑ 京滬高鐵第二通道,最強「輔助」的前世今生,搜狐,2023-06-30