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          鐵路貨場(chǎng)巡檢 “智” 變!無(wú)人機(jī)專家攜全自動(dòng)化系統(tǒng)破解行業(yè)痛點(diǎn)

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          在鐵路貨運(yùn)的核心樞紐 —— 貨場(chǎng),股道巡檢是守護(hù)運(yùn)輸安全的 “最后一道防線”。但深耕行業(yè)多年的無(wú)人機(jī)巡檢專家深知,傳統(tǒng)人工巡檢模式早已難以適配現(xiàn)代貨場(chǎng) “班列密集、周轉(zhuǎn)頻繁” 的作業(yè)節(jié)奏:2-3 人配合僅能完成日均 50 條股道巡檢,效率低下;人員闖入股道區(qū)域易與調(diào)車(chē)作業(yè)沖突,安全事故占比高達(dá) 15%-20%;光照、天氣、疲勞等因素導(dǎo)致漏檢誤判,直接威脅列車(chē)編組安全。如今,這套自主研發(fā)的無(wú)人機(jī)預(yù)檢智能輔助系統(tǒng),正以 “無(wú)人化、智能化、可視化” 革新巡檢生態(tài),成為鐵路貨場(chǎng)安全管控的核心利器。

          專家洞察:三大行業(yè)痛點(diǎn),催生巡檢技術(shù)革命

          山東矩陣軟件工程股份有限公司作為深耕鐵路智能巡檢領(lǐng)域的先行者,我們深知傳統(tǒng)模式的桎梏本質(zhì)是 “人效、安全、精度” 的三重矛盾。人工巡檢依賴人力密集作業(yè),不僅難以應(yīng)對(duì)貨場(chǎng)規(guī)模化運(yùn)營(yíng)需求,更讓巡檢人員長(zhǎng)期暴露在機(jī)車(chē)通行、高空攀爬等風(fēng)險(xiǎn)中;而人工判斷的主觀性與局限性,使得車(chē)頂雜物、FTR 鎖頭狀態(tài)等關(guān)鍵隱患的識(shí)別精度極不穩(wěn)定。隨著智慧鐵路建設(shè)提速,貨場(chǎng)對(duì)巡檢技術(shù)的需求已從 “完成檢查” 升級(jí)為 “精準(zhǔn)防控”,無(wú)人機(jī)巡檢憑借 “覆蓋廣、效率高、無(wú)接觸” 的天然優(yōu)勢(shì),成為破解矛盾的最優(yōu)解。

          基于這一洞察,我們歷時(shí)多年打磨,推出適配鐵路貨場(chǎng)全場(chǎng)景的智能巡檢系統(tǒng)。該系統(tǒng)以大疆 M4TD 機(jī)場(chǎng) 3 套件為硬件底座,融合自研 AI 核心技術(shù),實(shí)現(xiàn)從任務(wù)下發(fā)到結(jié)果追溯的全流程自動(dòng)化,徹底重構(gòu)巡檢作業(yè)模式。

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          專家方案:全自動(dòng)化閉環(huán),重構(gòu)巡檢作業(yè)新流程

          作為無(wú)人機(jī)巡檢領(lǐng)域的技術(shù)標(biāo)桿,我們的系統(tǒng)以 “全流程自動(dòng)化 + 全場(chǎng)景智能化” 為核心,打造 “空天地” 一體化巡檢新格局。從架構(gòu)設(shè)計(jì)來(lái)看,系統(tǒng)構(gòu)建了 “感知 - 傳輸 - 分析 - 應(yīng)用 - 交互” 的完整鏈路,確保每一個(gè)環(huán)節(jié)都精準(zhǔn)高效。

          在作業(yè)流程上,調(diào)度值班員遠(yuǎn)程下達(dá)任務(wù)后,無(wú)人機(jī)即可自主起飛,沿預(yù)設(shè)航線完成定速巡航(精度 ±0.3m),通過(guò) 4K 高清攝像頭實(shí)時(shí)采集列車(chē)頂部及兩側(cè)影像。數(shù)據(jù)通過(guò)無(wú)線圖傳快速回傳至 AI 服務(wù)器,經(jīng) Matrix-LirsNet 深度學(xué)習(xí)模型分析,單車(chē)廂識(shí)別時(shí)延≤2s,可精準(zhǔn)識(shí)別車(chē)號(hào)、箱號(hào)及 10 余項(xiàng)安全隱患。異常信息將自動(dòng)標(biāo)注定位并觸發(fā)語(yǔ)音、彈窗報(bào)警,同步生成結(jié)構(gòu)化報(bào)告,實(shí)現(xiàn) “識(shí)別 - 報(bào)警 - 處置 - 追溯” 的閉環(huán)管理。

          核心功能上,系統(tǒng)針對(duì)性解決貨場(chǎng)巡檢關(guān)鍵需求:定線巡航支持多條航線靈活預(yù)設(shè),適配不同股道與貨場(chǎng)布局;首車(chē)定位結(jié)合經(jīng)緯度坐標(biāo)自動(dòng)鎖定車(chē)輛位置,提升作業(yè)精準(zhǔn)度;車(chē)輛信息識(shí)別通過(guò)頂部與側(cè)面雙視角結(jié)合,確保車(chē)號(hào)、集裝箱號(hào)識(shí)別準(zhǔn)確率;而 “前三檢、后三檢” 等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的智能安全識(shí)別,更是筑牢行車(chē)安全防線。

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          專家技術(shù):AI 模型突破,鑄就精準(zhǔn)識(shí)別核心

          技術(shù)是巡檢專家的立身之本,我們自主研發(fā)的 Matrix-LirsNet 智能識(shí)別模型,堪稱系統(tǒng)的 “最強(qiáng)大腦”。該模型以殘差網(wǎng)絡(luò)為骨干,融合特征金字塔網(wǎng)絡(luò)(FPN),有效解決了大、小目標(biāo)識(shí)別的尺度難題,即使是微小的罐車(chē)螺栓未擰、集裝箱篷布繩未系等隱患,也能精準(zhǔn)捕獲。

          模型創(chuàng)新引入加權(quán)因子與調(diào)制因子優(yōu)化損失函數(shù),既平衡了正負(fù)樣本的貢獻(xiàn)權(quán)重,又讓模型更專注于難識(shí)別樣本,大幅提升異常識(shí)別精度。經(jīng)國(guó)鐵產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)驗(yàn)證,該模型在復(fù)雜環(huán)境下的識(shí)別準(zhǔn)確率遠(yuǎn)超行業(yè)平均水平,可覆蓋雜物、FTR 鎖狀態(tài)、集裝箱門(mén)朝向等 12 類核心檢測(cè)項(xiàng),且支持按需拓展,完全適配貨場(chǎng)多樣化巡檢需求。

          同時(shí),系統(tǒng)采用基于 Spring Cloud 的分布式微服務(wù)架構(gòu),支持高并發(fā)、高可用運(yùn)行,可與國(guó)鐵管控平臺(tái)無(wú)縫對(duì)接,實(shí)現(xiàn)任務(wù)下發(fā)、數(shù)據(jù)上傳的實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng),讓巡檢作業(yè)深度融入貨場(chǎng)業(yè)務(wù)流程。

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          家價(jià)值:四大維度賦能,重塑貨場(chǎng)安全生態(tài)

          經(jīng)過(guò)全國(guó)多個(gè)貨場(chǎng)實(shí)戰(zhàn)驗(yàn)證,我們的無(wú)人機(jī)巡檢系統(tǒng)已實(shí)現(xiàn)四大核心價(jià)值突破,成為貨場(chǎng)安全運(yùn)營(yíng)的 “得力助手”。效率方面,單趟班列巡檢僅需 15 分鐘,效率提升 5 倍以上,日均巡檢股道可達(dá) 250 條,輕松適配班列密集周轉(zhuǎn)需求;安全方面,徹底省去人工爬車(chē)、股道穿行等高危環(huán)節(jié),從根本上消除墜落、擠壓等安全隱患;精準(zhǔn)方面,AI 智能識(shí)別替代人工判斷,有效規(guī)避環(huán)境與人為因素干擾,漏檢誤判率大幅降低;覆蓋方面,無(wú)人機(jī)可抵達(dá)高垛貨物區(qū)、偏僻角落等人工難以觸及的區(qū)域,實(shí)現(xiàn) “全區(qū)域、無(wú)死角” 動(dòng)態(tài)管控。

          在關(guān)鍵區(qū)域巡檢中,系統(tǒng)更是展現(xiàn)出強(qiáng)大適配性:空線巡檢實(shí)時(shí)監(jiān)控線路安全,貨場(chǎng)巡檢覆蓋貨物堆放與設(shè)施狀態(tài),平交道口巡檢提前排查人員闖入、柵欄關(guān)閉異常等風(fēng)險(xiǎn),全方位守護(hù)貨場(chǎng)運(yùn)營(yíng)安全。

          山東矩陣軟件工程股份有限公司作為深耕鐵路無(wú)人機(jī)巡檢的專家,我們始終以 “技術(shù)創(chuàng)新守護(hù)運(yùn)輸安全” 為使命。這套智能輔助系統(tǒng)不僅是技術(shù)的結(jié)晶,更是對(duì)貨場(chǎng)巡檢需求的深度洞察與精準(zhǔn)回應(yīng)。未來(lái),我們將持續(xù)迭代技術(shù),拓展更多應(yīng)用場(chǎng)景,為智慧鐵路建設(shè)注入源源不斷的科技動(dòng)力。如果您的貨場(chǎng)正面臨巡檢效率低、安全風(fēng)險(xiǎn)高、識(shí)別精度不足等難題,不妨選擇專業(yè)的無(wú)人機(jī)巡檢專家,讓智能技術(shù)為貨場(chǎng)安全運(yùn)營(yíng)保駕護(hù)航,共同邁向 “無(wú)人化、智能化” 的巡檢新時(shí)代!


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