解决方案
方案概述
Summarize

智能铁路解决方案是以轨边动态视频为基础,以“智能硬件+AI算法”为核心,聚焦铁路列车运维场景,对列车外观可视图像进行全维的智能分析,实现列车车号识别、集装箱号码识别、货运列车异常状态检测、列车性能标记识别、列车关键部件异常检测等,助力动车、机辆、货运、城市轨道交通等列车运维的智能化发展。

方案架构
Architecture
方案亮点
Bright spot

支持全车型车号识别

01

高铁:复兴号、和谐号等主力车型
机车:电力机车、内燃机车等60余种车型
地铁:A型列车、B型列车等
货车: 敞车、棚车、厢式车、平车、集装箱车等
动车:和谐号、复兴号、动和号、城际动车等
集装箱:20英尺、40英尺、45英尺、53英尺等型号

异常检测精度高

02

对采集的车体视频和图片进行分析,实时捕捉并识别车身的细微变化,对复杂和多样的异常状态进行精准检测。涵盖多个检测项点和故障类型,关键性故障检出率高,能应对随机多样的环境变化。

模块化设计

03

采用模块化设计,具备高度的灵活性和可定制性。不同模块分别实现多种功能,包括视频采集模块、车号识别模块和异常检测模块等。用户可以根据具体需求自由选择并组合模块,以满足不同场景的应用需求,从而显著提升系统的灵活性、适用性和扩展性。各模块之间通过标准化接口高效对接,确保系统在各项功能上能够无缝协作,全面支持智慧铁路的智能化升级。

产品市场覆盖面广

04

在多个路局的高速铁路、重载铁路、普速铁路等不同类型的铁路网络中得到了广泛应用,产品覆盖全国50多个城市和地区。无论是在高速铁路的高速度、高频次要求下,还是在重载铁路的高负荷运输中,产品都能提供精确的识别与异常检测。通过与多个路局的合作,已经证明了产品在不同铁路系统中的适应能力与可靠性,具备了广泛的市场适用性和长远发展潜力。

行业专属算法库

05

针对铁路行业特定需求,开发专属的算法工具和框架,形成专属算法库。支持图像更新与标注训练,确保随着数据的不断积累和更新,算法模型能够始终保持高效和准确。用户可以根据实际需求提供新的图像数据,通过持续的训练过程,系统能够适应不同场景中的各种变化和异常情况,从而不断提升检测能力和判断精度。

应用场景
Scenario
车号识别
列车关键器件异常状态检测(丢失、变形)
裂纹检测
异物检测
车号识别
列车标记识别
货运列车异常状态检测
异物检测
集装箱号码识别
箱型识别
集装箱箱体异常检测
铅封异常检测
相关案例
Case

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