原標題：智能系統高效識別鐵路貨車故障
科技日報訊 （劉俠 記者滕繼濮 通訊員左榮敏）記者近日從中國鐵路成都局集團有限公司成都北車輛段（以下簡稱“成都北車輛段”）獲悉，該段已引入TFDS（貨車故障軌旁圖像檢測系統）故障智能識別系統，用于鐵路貨車檢測。系統上線運營后，人工作業量縮減近90%，故障識別率提升近40%，檢測上萬個零部件的時間只需3—5分鐘。
以往，TFDS的動態檢查工作完全依賴人工執行。每當鐵路貨車經過TFDS探測站時，電子攝像設備會迅速捕捉并上傳車底配件及車體側部的動態圖像至TFDS服務器。隨后由專業的TFDS動態檢車員對每一張圖像進行分析，發現潛在的車輛故障。據悉，成都北車輛段的TFDS動態檢車員每日需審閱的車輛圖片數量高達150余萬張。
為了有效減輕作業人員的工作負擔，進一步提升列車技術檢查的效率與質量，成都北車輛段決定引入TFDS故障智能識別系統。對此，成都北車輛段數字運維車間技術員賈明勇說：“與以往‘大海撈針’式的檢查方式不同，現在我們只需對經過AI算法精確識別后推送的故障進行復核即可?！痹撓到y的使用，使得每位檢車員每列車圖片的分析量從原先的600余幅銳減至100幅，工作量減少了近90%。同時，每列車的平均技術檢查時間也從15分鐘縮短至8分鐘。
據介紹，該系統采用了目前業界最大的視野預訓練模型“盤古大模型”，可自動學習貨運系統內各類貨車故障圖片樣本，對貨車故障實現自動識別、自動總結部件特征、自動尋找故障規律。