4月29日下午，北京鐵路官微發文稱，京滬高鐵因接觸網掛異物，導致部分列車晚點運行，鐵路部門緊急處理，運行秩序正逐步恢復。

圖1：北京鐵路官微截圖

軌道交通運輸及安全關系著國計民生，有時會受限于人工效率，無論是安全檢查還是“事故”處理都需要耗費大量時間。拿地鐵巡檢和安全防護來說，如果采用人工靜態檢查的方式完成鋼軌損害檢測，保障列車安全行駛。每天每條線路安排 10 ~ 20 名軌道檢修工凌晨就進入隧道步行檢修，每小時也只能檢測 5 公里軌道線路。不僅人工成本高、作業效率低，還存在“人身安全隱患、無客觀標準、原始數據無詳實記錄、夜間作業難免漏檢”等諸多弊端。

專注于軌道交通領域行業解決方案的飛槳技術伙伴成都國鐵電氣設備有限公司，采用產業級開源深度學習平臺百度飛槳PaddleDetection等套件解決了AI算法難題，研發了一套“軌道在線智能巡檢系統”，實現了對軌道巡檢圖片的實時檢測。該系統可同時安裝到工程作業車和運營電客車上，能夠在不影響電客車正常行駛的情況下，全天候對軌道缺陷實施智能判斷。

圖2：算法結構

軌道安全檢查都查什么呢？軌道表面主要有肥邊、扣件缺失、扣件傾斜、擦傷、波磨、軌道裂紋以及剝離掉塊、疲勞裂紋等傷害瑕疵類型。

圖3：軌道表面常見損傷

常見的軌道表面傷害檢測一般是，先利用工務巡檢車上的成像裝置對軌道進行高清成像，再采用人工的方式進行檢查，但這種方式存在效率低、滯后性強等問題。而基于飛槳的“軌道在線智能巡檢系統”安裝在綜合檢測車底，在檢測車行駛過程中，對軌道表面及其緊固件進行掃描成像，同時利用邊緣嵌入式GPU設備，實時檢測軌道表面及其緊固件缺陷。檢測結果通過車內展示系統呈現，并由分析人員最終確認缺陷結果，形成缺陷報表。

圖4：從左至右依次為巡檢車、車底軌道巡檢設備和后臺檢測系統

該系統在某市地鐵路段，已通過檢測，效果喜人。總測試長度 40770 米，檢測速度30FPS/路：

1）螺栓缺失：12/753 提升至 12/39；

2）彈條破損：5/691提升至3/12；

3）彈條缺失：32/1001提升至29/73，其中3個缺陷被分類到了彈條破損；

4）枕木裂縫: 35/155 提升至 32 /67；5） 彈條移位：63/111。

圖5：軌道檢測圖片

地鐵運營公司領導評價說：“軌道在線智能巡檢系統通過替代人工巡檢，大大降低了人力成本，實現了軌道巡檢過程中的“安全、高效、精準”的目標，從而推動了地鐵交通安全領域的智能化創新。”

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