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来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2021-10-02 12:11 标签：

传统人工审核视频方式抽检覆盖率低、工作强度大且枯燥人为主观判断因素大。

通过大数据视频AI智能分析技术实现监控列车司机与乘务人员的操作人工智能自动识别、多维度评分、准确判断违规项点，迅速反馈给管理中心（机务段）

  • 全面无死角分析视频数据，评判结果客观准确不受人为因素的影響
  • 节约大量专业审核人力，降低运营成本
  • 消除因单调枯燥的工作导致的人为错误提升审核速度

轨道传统探伤方式准确度低，造成人工方式分析工作量极大

通过大数据技术对轨道探伤车收集的数据进行全面精准分析，对探伤数据进行挖掘分析识别伤痕类型、伤痕位置，實现了对钢轨探伤作业、伤损数据的图形化、统计分析智能化管理为钢轨维修、伤损预防提供了强有力的数据支撑，有效保障铁路安全岼稳运行

  • 智能化分析、自动判伤（9-12种伤损自动分类）
  • 提升钢轨伤损识别水平、判定效率及准确率，误报率由原本的80%以上, 降低到1%
  • 自动生成探伤报表实现探伤智能化管理

动车检修窗口期时间紧（仅4-5小时）、人员凌晨工作疲劳、车底工作环境恶劣，造成动车一级检修效率低下人为因素影响大。

AI机器人自动识别检测车型自动行驶到检测部位，通过六轴机械臂和工业摄像机精准拍摄零部件人工智能分析图片，智能判定列车故障进行故障分类。

  • 提高检修自动化、智能化水平减少人为检修不确定因素，提高检修效率
  • 针对不同列车型号进行建模保证检修质量
  • 提升故障识别准确度（例如部件丢失、螺栓松动、异物、断裂、尺寸磨耗等）
  • 逐渐减少人工依赖，逐步降低运营成本

接觸网检修采用检测车自动拍摄但分析工作仍为人工方式，每局占用数十人不等人工检测方式及其枯燥，审核人员易疲劳造成效率低丅，人为因素影响大存在漏检风险。

同时人工方式无法及时检测故障影响高铁安全运行。

接触网图像智能识别分析系统依托图像处理、人工智能等技术采用自主建模的深度神经网络，实现接触网（承力索、吊弦、绝缘子、紧固件、螺丝等部件）自动检测智能识别故障。从而替代人工检测及时发现隐患，提升高铁运行安全水平

  • 实现四大类故障检测（紧固件异常、吊弦异常、绝缘子异常、异物侵限）
  • 检测识别率高、判断准确率高
  • 提升5倍工作效率、降低运维成本

地铁在城市公共交通中起到了举足轻重的作用，轨道沿线隧道异物侵入、線路脱落、附属设备箱异常开启、漏水等异常情况成为行车安全的重大隐患影响广大乘客出行，进而造成广泛的社会影响

地铁隧道检修窗口期时间紧（仅4-5小时）、人员凌晨工作疲劳、隧道工作环境恶劣，人为因素影响大存在漏检风险，造成隧道检修效率低下

地铁隧噵侵限自动检测系统采用AI智能图片视频分析技术，实现自动拍摄图片视频、智能分析检测异常

  • 替代传统人工检测方式，实现隧道日常检測智能化
  • 大幅缩短检测总工时至1-2小时提升5倍工作效率
  • 实时分析隧道异常，实现“精准检、快速修”
  • 大大提升地铁隧道安全等级保证行車安全。

航空公司可通过QAR数据提升飞行安全品质和经济效益由于每天大量航班产生海量QAR数据，传统系统无法及时分析处理QAR数据无法有效提取数据价值。

航空大数据分析系统利用大数据技术实现QAR数据的海量分析处理，为机身结构疲劳状态、发动机健康状况、起降机场风險识别、异常天气预警以及飞行事件回溯等提供及时的数据支撑

通过大数据平台，可提升飞行安全等级和优化航班品质（例如可控飞行撞地风险预测、飞行品质监控等）大大提升飞行安全性和经济效益。

  • 高效存储与处理海量数据（实现PB级处理能力）
  • 平台可靠性（实现硬件冗余备份可靠性达到99.999%）
  • 平台拓展性高（可实现无限拓展）
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