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鐵路貨檢,從“人工”到“智能”的跨越

ss ? 來源:美通社 ? 作者:美通社 ? 2020-10-16 14:31 ? 次閱讀

如果說高鐵技術的問世開啟了鐵路運輸的“速度革命”,那么人工智能技術的應用則將造就鐵路出行的“智能革命”。

鐵路運營管理作為鐵路信息現代化的最主要組成部分,其構成極為龐大復雜。鐵路運營管理信息系統包括運輸管理、車輛管理信、工務管理、物資管理、基建管理等數十個或大或小的子系統。要想在如此龐雜的系統中準確尋找到與人工智能技術的最佳的“觸點”,顯然并非易事。這需要對鐵路運輸業務有非常深刻的理解,同時需要對于人工智能技術有專業的把控力。哪怕是一個小的業務場景的智能化變革,其背后都折射著一個生態鏈條的進化。

鐵路貨檢,從“人工”到“智能”的跨越

對于任何一種轉型來說,描繪藍圖與實施構想都同樣重要。當快速捕捉智慧鐵路的切入場景后,專業的技術實力+有效的實現路徑,是夢想變為現實的前提。

浪潮與國內領先的某智慧車站整體解決方案供應商成功開發出“貨車裝載狀態高清智能檢測系統”,實現了貨檢作業由“人工時代”向“智能時代”的跨越。該系統主要通過高清彩色線陣掃描單元、速度傳感器、車號識別等設備,對行進中的鐵路貨運列車進行實時掃描監測,形成高清彩色圖像,并按車廂進行準確分割,可智能識別卷鋼偏移、中門開啟、車廂遺留物等檢測功能。以達到真實還原“檢車”現場的效果。同時運用深度學習機器視覺處理等人工智能領域先進技術,對貨檢過車圖像進行智能分析,最終實現視頻實時監測,影像智能識別,隱患自動報警,并在檢車結束后自動生成檢車報告,方便統計分析。

鐵路智慧轉型:貨車裝載狀態高清智能檢測系統成功開發

高效AI貨檢,AI算力20倍提效助攻

無論是客運系統的“智慧車站”,還是貨運系統的“智能貨檢”,都離不開強大算力的支撐。例如一列編組50列的貨車需要在幾分鐘之內完成車號、車輛信息、貨物信息的精準匹配,要求識別的精度要在平方厘米甚至平方毫米級別,最大的視頻拍攝分辨率可達8000×2048,每過1列貨車通過可能產生超過3GB的視頻數據,對如此大的數據量進行編解碼處理,同時還要實現毫秒級的精準圖像識別,這需要大量的AI算力進行承載。在圖像識別的AI推理端,通過浪潮AI算力平臺,每臺AI服務器可承載超過150 路全高清視頻流的解碼,并將可擴展的深度學習能力模塊,集成到視頻管線中,以提供創新的智能視頻服務,推理速度同比使用CPU平臺提速20倍以上。顯著提升了智能圖像識別的響應效率。

作為全球領先的人工智能計算服務商,浪潮擁有業內最強最全的人工智能算力機組,以及敏捷協作的AI資源平臺和即時交付AI算法工具平臺。浪潮將聯合業內眾多左右手合作伙伴進行開發創新和行業落地應用。

從5到50、500,產業AI放大器

浪潮與元腦生態伙伴在鐵路系統貨運專家推進鐵路智慧轉型的探索過程中,一方面場景化AI算法創新與高效的AI算力融合,煥發了強大的智慧動力,并已經在全國5個站點的智能客運、智能貨檢、智慧車站等多個場景中落地應用;

“元”是一個具有神奇色彩的文字,或許這其中也蘊含著他們對產業AI化的美好期許:一元復始,萬象更新,孕育無限可能。

好的開始是成功的一半,在智慧車站方案取得成功落地的同時,我們更多的思考是如何把成果進一步復制,如何從5個推廣到50個、500個。元腦生態平臺成為了產業AI加速推廣的放大器。借助元腦生態合力,將我們領先的AI計算能力與核心生態伙伴形成合力,為智慧鐵路創造更大的市場空間。

責任編輯:xj

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