2018年|中车青岛四方所：打造人工智能为列车“体检”国内首次( 二 )

采访人员了解到,针对现场复杂环境下,图像中出现的各种干扰因素,研发团队研发了基于深度学习的目标检测和图像分割的故障识别算法,通过对深度学习模型结构的优化,仅使用少量故障样本和正常样本对模型进行训练,即可使算法具备良好的泛化能力,可对各种形态的故障进行有效识别。
同时,针对轨旁检测子系统在户外工作时,遇到的高低温、雨雪天气以及过车速度不均匀等问题,团队研制了具备抗日盲功能的3D线扫模组,能够有效克服阳光对成像的干扰,通过设计加热和吹扫的防雨雪外罩,保证设备能在雨雪等恶劣天气正常工作。
据悉,在项目研发过程中,形成了丰富的技术创新成果,共申请专利8项,发表论文4篇,获得软件著作权4项,形成了4项相关企业标准。基于人工智能技术的轨道车辆新型日检系统,为国内外首次在轨道车辆日常检修领域,应用人工智能及机器人技术,代表了轨道车辆日常检修的未来发展方向,大面积投入运用后,将对轨道车辆检修和管理方式产生革命性变化。
目前,该系统还在进行不断地优化调整,未来,中车青岛四方所希望,能不断提升科技自立自强能力,努力打造行业乃至世界“叫得响”的顶尖产品,以实际行动为中国轨道交通装备制造业振兴和实体经济发展贡献力量。
大众网·海报新闻采访人员刘宇昕青岛报道
来源：青岛新闻网