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成都局集团公司TrainEyes货车图像智能识别预警系统

项目背景
  近年来,随着铁路大面积提速和动车组的开行,对列车运行安全提出了更高的要求。而目前设备监视完全采用传统人工立岗外勤接车的作业模式,每天排查每列车辆是否存在20多种异常情况,近年来随着减员增效的逐步深入,基层站段一直受到劳动力资源补充不足的困扰,已经无法满足铁路快速发展和确保安全的需要。如果实现设备自动监视列车运行,可以节省大量人力。
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  TrainEyes货车图像识别预警系统覆盖成都铁路局新建铁路130个货运车站,覆盖100多种车型,故障报警准确率达到>99%,此外,系统通过构建“多个故障识别网络模型”和“故障全类别严格覆盖”两大设计技巧,让故障漏检率得到有效控制,确保了故障类别不会被漏报。该系统前期体育设计、试验局验证、大规模上线实施均由负责,按照铁路货检要求设定车辆故障区域(零部件),统一建立数据模型,根据故障和疑似故障进行分类报警。对于影响类车行车安全的故障实时报警。    

客户价值
智能识别报警提高了货检工作质量及效率,降低了工作人员的工作强度,最大程度地避免了故障遗漏现象。
提升货车运行监测能力,无须专人值守,系统自动将有故障车辆报警,并通知值班员及时处置,降低恶性事故的发生,为彩网创造经济效益。

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