近日，一则铁路事故令国人感到十分痛心：贵阳北至广州南的D2809次列车，行驶至榕江站进站前的月寨隧道内，发现线路异常，司机在5秒钟内采取紧急制动措施，列车撞上突发坍塌侵入线路的泥石流，滑行900多米后在榕江站脱线，司机不幸殉职。
 
　　无独有偶，2021年3月份，在鹰厦铁路线余家至肖家间K16+025处，3名小学生违反铁路安全法规，在钢轨上摆放石砟被列车碰撞碾压，造成列车停车。江西鹰潭市龙虎山镇中心小学和龙虎山景区管委会文教局主要负责人被约谈……
 
　　在铁路轨道上，包括自然灾害、人为因素等各种主客观因素导致的火车相撞、列车脱轨事故时有发生。那么，有什么办法去避免类似事故的发生吗？
 
　　针对于此，南京云创大数据科技股份有限公司(简称“云创大数据”)与中国铁塔股份有限公司江苏省分公司(简称“江苏铁塔”)，充分发挥各自技术资源优势，强强联合，推出了铁路病态非接触检测系统。
 
　　该系统利用人工智能技术，自动调用安装在铁轨沿线的高清智能摄像机，通过智能对焦拍摄，并在后端采用深度学习算法，对采集的图像信息进行智能分析，24小时实时识别发现轨道线路异常状况，及时消除安全隐患，从而提高铁路轨道巡检效率。
 
　　铁路病态非接触检测系统通过视频巡检与人工巡检相结合的方式，实现了轨道线路全天不间断巡检，并结合图像自动分析与预警信息推送，保证列车行驶安全。目前，轨道交通安全保障总体准确率已高达95%以上。
 

 

 
分析能力
 
　　支持分析的铁路病态有螺栓异常检测、轨缝异常检测、轨道掉块检测、轨枕裂纹检测、沿线标志异常检测、联结部件异常检测、轨道异物检测、异物侵入铁轨检测、人员私自闯入检测等。
 
　　● 螺栓异常检测
 
　　包括螺栓松动、脱落、缺失状态的检测，检测准确率高达93.72%，平均每张图像检测仅需0.31秒。经测试，该模型在多角度，不同尺度下均能够识别出螺栓的状态。模型分析效果示例如下：
 
 

 
 

 
 
　　● 轨缝异常检测
 
　　包括轨缝过大、轨缝顶死状态的检测，检测准确率高达92.4%，平均每张图像检测仅需0.4秒。
 
 

 
 

 
 
　　● 可定制实现功能
 
　　1.轨道掉块检测
　　2.轨枕裂纹检测（包括横纹、纵纹）
　　3.沿线标志异常检测（包括标志歪斜、模糊淡化等）
　　4.联结部件异常检测（包括护轨插片病态、轨距块病态等）
　　5.轨道异物检测（包括检修工具遗留等）
　　6.异物侵入铁轨检测（滑坡、塌方、泥石流、碎石等）
　　7.人员私自闯入检测等
 
 

 
 

 
 
 
 
系统优势
 
　　无需巡线员或专用车辆等设备，尽可能利用铁路沿线必要的设备，全线监视单元进行一次采集，即可获得铁路的各项状态指标。
 
　　前端设备利用自身的图像存储以及定时回传机制，能够将监视点的视频画面完整保存。支持中心平台远程调取录像视频及截图，便于实时查看和后续智能分析。
 
　　支持地图标注节点监视终端位置，支持多层级的电子地图关联显示，并可通过电子地图综合反映铁路区段的状况信息。
 

 
　　该系统可广泛应用于铁路、地铁、轻轨等交通领域，通过持续提供训练数据和改良建议，降低线路维护成本与运营风险，保证线路运行安全。
 
　　欢迎相关政企单位与我们合作！
 
　　联系人：左先生，18017566211（微信同号）