傳統(tǒng)人工審核視頻方式抽檢覆蓋率低、工作強(qiáng)度大且枯燥。人為主觀判斷因素大。
通過視頻AI智能分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)監(jiān)控列車司機(jī)與乘務(wù)人員的操作，人工智能自動(dòng)識別、多維度評分、準(zhǔn)確判斷違規(guī)項(xiàng)點(diǎn)，迅速反饋給管理中心（機(jī)務(wù)段）。
- 全面無死角分析視頻數(shù)據(jù)，評判結(jié)果客觀準(zhǔn)確，不受人為因素的影響
- 節(jié)約大量專業(yè)審核人力，降低運(yùn)營成本
- 消除因單調(diào)枯燥的工作導(dǎo)致的人為錯(cuò)誤，提升審核速度
- 提高列車運(yùn)行的安全性
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接觸網(wǎng)檢修采用檢測車自動(dòng)拍攝，人工事后分析的方式逐幀對接觸網(wǎng)狀態(tài)進(jìn)行檢查，各個(gè)路局耗費(fèi)大量的人力及時(shí)間進(jìn)行接觸網(wǎng)檢測的相關(guān)工作。受限于拍攝角度，審核人員疲勞狀態(tài)等主觀及客觀因素，審核效率低下，人工易疲勞等問題亟需解決，避免漏檢風(fēng)險(xiǎn)。
對于接觸網(wǎng)狀態(tài)的檢測往往關(guān)系到鐵路的安全運(yùn)營和人民生命財(cái)產(chǎn)安全，異常目標(biāo)上報(bào)的時(shí)效性就顯得尤為重要，是接觸網(wǎng)檢測的重中之重。
接觸網(wǎng)圖像智能識別分析系統(tǒng)依托圖像處理、人工智能等技術(shù)，采用自主建模的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)接觸網(wǎng)（承力索、吊弦、絕緣子、緊固件、螺絲等部件）自動(dòng)檢測，智能識別故障。從而替代人工檢測，及時(shí)發(fā)現(xiàn)隱患，提升高鐵運(yùn)行安全水平。
- 實(shí)現(xiàn)四大類故障檢測（緊固件異常、吊弦異常、絕緣子異常、異物侵限）
- 檢測識別率高、判斷準(zhǔn)確率高
- 提升5倍工作效率、降低運(yùn)維成本
- 保障高鐵運(yùn)行安全
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地鐵在城市公共交通中起到了舉足輕重的作用，軌道沿線隧道異物侵入、線路脫落、附屬設(shè)備箱異常開啟、漏水等異常情況成為行車安全的重大隱患，影響廣大乘客出行，進(jìn)而造成廣泛的社會(huì)影響。
地鐵隧道檢修窗口期時(shí)間緊（僅4-5小時(shí)）、人員凌晨工作疲勞、隧道工作環(huán)境惡劣，人為因素影響大，存在漏檢風(fēng)險(xiǎn)，造成隧道檢修效率低下。
地鐵隧道侵限自動(dòng)檢測系統(tǒng)采用AI智能圖片視頻分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)拍攝圖片視頻、智能分析檢測異常。
- 替代傳統(tǒng)人工檢測方式，實(shí)現(xiàn)隧道日常檢測智能化
- 大幅縮短檢測總工時(shí)至1-2小時(shí)，提升5倍工作效率
- 實(shí)時(shí)分析隧道異常，實(shí)現(xiàn)“精準(zhǔn)檢、快速修”
- 大大提升地鐵隧道安全等級，保證行車安全。
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