盘古大模型,跑在铁路上算法样本探测站

“双节”货物运输繁忙,如何保证货运列车始终“在状态”,那就不得不提这一双双“火眼金睛”啦。想象一下依靠强大的AI科技,一列货运列车的上万个零部件,十几分钟内便可完成检查。

这个超厉害的“AI检车”系统是国铁集团郑州北车辆段使用的经华为云盘古大模型“AI训练”后的TFDS系统。

2022年12月,“AI检车”系统正式投入试用。该段对处于京广铁路、陇海铁路、京九铁路等干线位置的6个TFDS探测站进行了升级,采取“AI检车”作业,同时对“AI检车”识别预警的故障进行人工复核。

相较于人工检车,通过“AI检车”结合人工复核的方式:

作业时长由平均17分钟减少至14分钟作业人数由4-5人减少至2-3人故障识别准确率由98.26%提高至99.89%

经过10个月的试用“AI检车”系统实现了以铁路货车拦停重点故障为主的400+余种故障的智能识别已大大优于人工作业效率更高、可靠性更强,当前已逐步推广到全国多个路局试用。

这个“AI检车”系统究竟啥来头?

这套系统叫TFDS,即货车故障轨边图像检测系统。一列货车只要从探测站通过,电子眼就会高速拍摄、动态采集车底配件和车体侧部状态等4800余张图像,实时传输到动态检车室。

传统的TFDS系统,需要动态检车员及时分析每一张图片,发现车辆故障隐患,并将故障部位图片反馈至一线检车员。

“AI训练”后的TFDS系统,能够利用“AI”技术,实时分析采集的图像,自动识别各种不同类型的铁路货车故障。

为啥要对郑州北车辆段的TFDS进行“AI”升级?

这里“太忙”

该段管内京广线、陇海线、京九线货物运输任务繁忙,5T检测车间的80个检测工位,每天要完成4万多辆货车、280多万张图片的检查任务。

重要课题落户

2021年,国铁集团货车事业部把TFDS故障图像智能识别项目作为国铁集团第一批科研计划“揭榜挂帅”课题,指定郑州局集团公司郑州北车辆段5T检测车间作为该项目的试点单位,和华为公司、慧铁科技公司共同研究、联手推进TFDS故障图像智能识别项目。

自此,“AI检车”系统升级试点“花落”郑州北车辆段。

“AI训练”后TFDS系统有多厉害?

专家博士联合推进

为保证研发进度和效果,该段5T检测车间组建经验丰富的“专家”团队,结合近年典型故障案例,从故障分类、判断方式等方面提供数据,从而提升算法精准度、降低误报率。

算法模型世界领先

对TFDS系统进行“AI训练”,采用的是目前业界最大的视觉预训练模型华为云盘古CV大模型,其训练、推理速度均处于世界领先水平。

同时,这套基于盘古大模型的“AI检车”系统根据大量的数据样本,自动总结部件特征,自动寻找故障规律,并在实际试用中持续改善分析效果,实现从整体到局部、再到故障细节特征的逐步精细识别。

TFDS检测遇到的另一个问题是故障样本稀缺。随着我国铁路安全水平的不断提升,很多故障已经极少发生,多数人都没有见过,但是这样的故障一旦发生通常都是大故障。对AI模型来讲,小样本无样本也会制约模型精度提升。

郑州北站在段修车间模拟制造了大量的故障样本的同时,华为云基于小样本学习技术和样本生成技术,生成了大量的训练样本提升模型质量。

近年来铁路部门不断加大科技投入力度这些新设备、新技术的投用已经重塑了现场职工的作业模式,期待未来有更多的科技手段应用到铁路运输生产各环节。

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