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高鐵“火眼金睛”是怎樣煉成的?

放大字體  縮小字體 發布日期:2021-12-21  來源:新京報  瀏覽次數:245
高鐵檢修
京滬高鐵維管員工利用作業車檢修接觸網設備。


       京滬高速鐵路,全長1318km,最早一班高鐵早上7:00出發,最晚一班高鐵晚上11:23到達。從2011年到2021年,京滬高鐵發送旅客的數量超過11億人次。

       凌晨0點至4:30,被稱為高鐵檢修的“天窗時間”,在這一時間段內,高鐵綜合維修人員往往要頭頂星空,扛著幾百斤的接地線,順著高鐵軌道,扶著長長的梯車爬上接觸網支柱旁,一顆螺絲一顆螺絲地檢查潛在的隱患,每處理掉一個隱患,乘客的生命安全就得到多一分保障。

       過去,完成一次人工全線巡檢,要花費3年的時間;后來,4C接觸網檢測車投入運營,拍照代替了人工巡視,讓檢測時間被縮短到一個季度一次,但是仍然需要依賴純人工方式完成每張照片的分析和判斷。直到2019年,當采用AI技術的“星空”智能分析系統在京滬高鐵全線應用后,借助AI技術分析已拍攝的照片,完成一次例行巡檢只需要短短4天。

       據商湯科技“星空”系統商務負責人馬駿介紹,中鐵電氣化局集團京滬高鐵維管公司、中鐵電化院、商湯科技從2017年開始,探索將AI技術應用到高鐵接觸網檢測領域。2021年8月以來,三方共同研發的“星空”4C(接觸網懸掛狀態監測裝置)智能分析系統,先后完成了國鐵集團工電部組織的6個鐵路局、13條線路接觸網4C圖像識別對比分析工作,取得顯著成果,“接觸網維修師傅每天在夜幕的星空中工作,無畏嚴寒酷暑、無懼艱險辛苦,守護了高鐵的安全運行,大家最終決定將智能分析系統命名為‘星空’”。

       從“望聞問切”到“看CT”

       “過去高鐵巡視員的工作就像中醫,需要‘望聞問切’,當4C設備上線后,高鐵就有了‘眼睛’,檢測人員的工作也變為了‘看CT’。”中鐵電化院副總工程師、京滬高鐵接觸網設計負責人黎鋒表示。

       高鐵運維的一個重要項目就是高鐵接觸網,其是沿鐵路線上空架設的向電力機車供電的輸電線路,包括供電桿、接觸線、吊弦等。接觸網會對列車的供電產生影響。今年5月,受大風天氣影響,高鐵接觸網掛異物,曾導致數十趟列車晚點、停運。

       4C接觸網檢測車車頂均勻分布了32個攝像頭,以80公里時速運行過程中依靠紅外感應,全方位對接觸網零件進行抓拍。在檢測車拍攝的圖片里,檢測工程師可以看出螺栓松動、絕緣子破損、吊弦斷裂等多種部件的顯性缺陷,仿佛“看CT”的醫生。在京滬高鐵維管公司,負責“看CT”的團隊有20人,每年需要分析約1200萬張圖片。

       對高鐵接觸網潛在隱患的檢測,往往需要工作多年、經驗豐富的檢測工程師進行判斷。“過去檢測工程師的培訓一般需要6到8年。”京滬高鐵維管公司檢測中心副主任朱海燕介紹。而且平均每人每年約60萬張圖片的瀏覽量對人的視力、心理等都是巨大考驗。
       
       有沒有一種方法,“老師傅”的經驗可以快速讓新手也學會呢?

       讓新員工檢測效率超過“老師傅”

       在中鐵電氣化局京滬高鐵維管公司的“供電AI視覺分析研發中心”辦公室,不少檢測員正對著電腦查看4C系統拍攝的圖片,其中有不少是剛畢業的“90”后甚至“95”后。

       “我們最年輕的員工有剛畢業后今年7、8月份入職的,但在檢測零部件缺陷上,可能干的比擁有七八年經驗的老師傅還要好。”中鐵電氣化局“星空”系統負責人李曌宇說。

       這得益于采用商湯科技提供的AI視覺檢測分析技術的“星空”智能分析系統在京滬高鐵全線的應用。

       使用人工智能技術幫助判斷高鐵接觸網存在的問題,是一個重要的研究方向,可以極大減輕人工看圖的負擔。李曌宇介紹,2020年6月,“星空”系統完成人機對抗賽,驗證算法在小部件(螺母、開口銷)的檢測效果上顯著優于人工,產品檢測效率上達到人工效率的3倍。截至2021年6月,星空系統模型版本進行了5次升級,可識別101類零部件,57大類缺陷。

       與商湯科技合作應用人工智能技術的“星空”系統解決了人工看圖的幾大痛點,“檢測人員水平及分析標準參差不齊,在一次人人分組檢測測試中,不同組人看同一組圖片的最終重疊率僅有20%,這說明我們急需一個統一的標準;此外,除了龐大的圖片量,每張圖片存在30個以上的缺陷檢測點數,通過人工檢測需要對每個缺陷逐一放大分析,極易存在漏檢的風險。”李曌宇表示。

       引入“星空”系統后,在AI的幫助下,高鐵接觸網的圖片檢測以智能識別+人工復核的形式進行,檢出疑似缺陷數量可達到純人工數量的3到8倍。

       “火眼金睛”是怎樣煉成的?

       如果說4C設備讓高鐵長了一雙“眼睛”,那么“星空”系統則無異于將這雙眼睛鍛煉成了“火眼金睛”。

       做到火眼金睛,并非一朝一夕。“AI產品的落地,要將技術與行業知識、人工經驗相結合。星空系統在設計中,考慮了高鐵接觸網上百類零部件的安裝和緊固方法。產品設計上參照行業標準,結合專家經驗,將定義好的數據輸入計算機進行訓練,才能教會計算機識別缺陷。”商湯科技星空產品負責人肖旭介紹。

       “在算法技術上,為了適配高鐵接觸網的復雜場景,商湯融合了傳統視覺算法和深度學習算法,并使用超算平臺不斷迭代優化算法性能”,商湯科技“星空”算法研發負責人暴天鵬介紹:“比如吊弦斷裂這一個故障點,吊弦斷裂的樣本極度缺乏,如果采用傳統算法檢出率只能在73%,純深度學習檢出率在83%,最后我們將二者相結合,將檢出率增加到了95.37%;而對于吊弦硬彎缺陷的檢測,我們采取了多級篩選算法,確保吊弦硬彎的檢出率超過99%。”

       事實上,機器學習所需的運算量超乎常人想象,商湯科技系統架構副總監宋劍鋒表示,“目前梳理出來需要識別的接觸網缺陷項點高達上千種,這需要用到基于SenseCore商湯AI大裝置的超算平臺。該平臺由上萬塊專業GPU組成,一分鐘就可完成臺式電腦數年的運算。”

       隨著“星空”系統數據的不斷積累,也讓預測未來可能發生的故障成為了可能。“星空”系統可以準確定位每一根支柱的桿號,并建立數據檔案進行管理。“在分析出過故障的零部件時,可以回溯過去一段時間是否有即將出故障的趨勢,未來我們將可能提前預測可能發生的故障。”李曌宇說。

       “安全運行好不好,就看運維是不是高效,然而隨著高鐵的大規模建成開通,白天運行夜間檢修的高鐵運營模式,日益增大高鐵運營檢修壓力。”黎鋒表示,“也正是這些開發者們創造出的‘星空’系統,使得運維人員不再頭頂星空‘望聞問切’,而是可以有效利用‘天窗時間’對接觸網進行高效、精準維護,也讓檢測人員能在另一片‘星空’之下更好守護乘客的安全。”

       如今,“星空”系統已經在京滬高鐵全線應用,為高鐵的運行安全、旅客的出行便利,做著默默貢獻,也讓常年工作在“星空”下的維修人員多了一份安心和陪伴。對于中國高鐵智能化巡檢的未來發展,黎鋒表示:“我們將行業領先的AI技術賦能到高鐵接觸網檢修,精準助力中國高鐵實施預測性維修、提升高鐵品質,展現了中國企業的創造力和競爭力。未來隨著‘星空’系統的廣泛推廣,還將扎實助推中國高鐵走出去戰略。” 
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