高鐵“火眼金睛”是怎樣煉成的？
采用AI技術的“星空”智能分析系統在京滬高鐵全線應用，完成一次例行巡檢從原來的3年縮短到4天
京滬高鐵維管員工利用作業車檢修接觸網設備。
接觸網是沿著鐵路軌道上方架設的無備用供電系統，為高鐵列車傳送電能。
京滬高速鐵路，全長1318km，最早一班高鐵早上7:00出發，最晚一班高鐵晚上11:23到達。從2011年到2021年，京滬高鐵發送旅客的數量超過11億人次。
凌晨0點至4：30，被稱為高鐵檢修的“天窗時間”，在這一時間段內，高鐵綜合維修人員往往要頭頂星空，扛著幾百斤的接地線，順著高鐵軌道，扶著長長的梯車爬上接觸網支柱旁，一顆螺絲一顆螺絲地檢查潛在的隱患，每處理掉一個隱患，乘客的生命安全就得到多一分保障。
過去，完成一次人工全線巡檢，要花費3年的時間；后來，4C接觸網檢測車投入運營，拍照代替了人工巡視，讓檢測時間被縮短到一個季度一次，但是仍然需要依賴純人工方式完成每張照片的分析和判斷。直到2019年，當采用AI技術的“星空”智能分析系統在京滬高鐵全線應用后，借助AI技術分析已拍攝的照片，完成一次例行巡檢只需要短短4天。
據商湯科技“星空”系統商務負責人馬駿介紹，中鐵電氣化局集團京滬高鐵維管公司、中鐵電化院、商湯科技從2017年開始，探索將AI技術應用到高鐵接觸網檢測領域。2021年8月以來，三方共同研發的“星空”4C(接觸網懸掛狀態監測裝置)智能分析系統，先后完成了國鐵集團工電部組織的6個鐵路局、13條線路接觸網4C圖像識別對比分析工作，取得顯著成果，“接觸網維修師傅每天在夜幕的星空中工作，無畏嚴寒酷暑、無懼艱險辛苦，守護了高鐵的安全運行，大家最終決定將智能分析系統命名為‘星空’”。
從“望聞問切”到“看CT”
“過去高鐵巡視員的工作就像中醫，需要‘望聞問切’，當4C設備上線后，高鐵就有了‘眼睛’，檢測人員的工作也變為了‘看CT’?！敝需F電化院副總工程師、京滬高鐵接觸網設計負責人黎鋒表示。
高鐵運維的一個重要項目就是高鐵接觸網，其是沿鐵路線上空架設的向電力機車供電的輸電線路，包括供電桿、接觸線、吊弦等。接觸網會對列車的供電產生影響。今年5月，受大風天氣影響，高鐵接觸網掛異物，曾導致數十趟列車晚點、停運。
4C接觸網檢測車車頂均勻分布了32個攝像頭，以80公里時速運行過程中依靠紅外感應，全方位對接觸網零件進行抓拍。在檢測車拍攝的圖片里，檢測工程師可以看出螺栓松動、絕緣子破損、吊弦斷裂等多種部件的顯性缺陷，仿佛“看CT”的醫生。在京滬高鐵維管公司，負責“看CT”的團隊有20人，每年需要分析約1200萬張圖片。
對高鐵接觸網潛在隱患的檢測，往往需要工作多年、經驗豐富的檢測工程師進行判斷?！斑^去檢測工程師的培訓一般需要6到8年?！本哞F維管公司檢測中心副主任朱海燕介紹。而且平均每人每年約60萬張圖片的瀏覽量對人的視力、心理等都是巨大考驗。
有沒有一種方法，“老師傅”的經驗可以快速讓新手也學會呢？
讓新員工檢測效率超過“老師傅”
在中鐵電氣化局京滬高鐵維管公司的“供電AI視覺分析研發中心”辦公室，不少檢測員正對著電腦查看4C系統拍攝的圖片，其中有不少是剛畢業的“90”后甚至“95”后。
“我們最年輕的員工有剛畢業后今年7、8月份入職的，但在檢測零部件缺陷上，可能干的比擁有七八年經驗的老師傅還要好?！敝需F電氣化局“星空”系統負責人李曌宇說。
這得益于采用商湯科技提供的AI視覺檢測分析技術的“星空”智能分析系統在京滬高鐵全線的應用。
使用人工智能技術幫助判斷高鐵接觸網存在的問題，是一個重要的研究方向，可以極大減輕人工看圖的負擔。李曌宇介紹，2020年6月，“星空”系統完成人機對抗賽，驗證算法在小部件(螺母、開口銷)的檢測效果上顯著優于人工，產品檢測效率上達到人工效率的3倍。截至2021年6月，星空系統模型版本進行了5次升級，可識別101類零部件，57大類缺陷。
與商湯科技合作應用人工智能技術的“星空”系統解決了人工看圖的幾大痛點，“檢測人員水平及分析標準參差不齊，在一次人人分組檢測測試中，不同組人看同一組圖片的最終重疊率僅有20%，這說明我們急需一個統一的標準；此外，除了龐大的圖片量，每張圖片存在30個以上的缺陷檢測點數，通過人工檢測需要對每個缺陷逐一放大分析，極易存在漏檢的風險?！崩顣子畋硎?。
引入“星空”系統后，在AI的幫助下，高鐵接觸網的圖片檢測以智能識別+人工復核的形式進行，檢出疑似缺陷數量可達到純人工數量的3到8倍。
“火眼金睛”是怎樣煉成的？
如果說4C設備讓高鐵長了一雙“眼睛”，那么“星空”系統則無異于將這雙眼睛鍛煉成了“火眼金睛”。
做到火眼金睛，并非一朝一夕?！癆I產品的落地，要將技術與行業知識、人工經驗相結合。星空系統在設計中，考慮了高鐵接觸網上百類零部件的安裝和緊固方法。產品設計上參照行業標準，結合專家經驗，將定義好的數據輸入計算機進行訓練，才能教會計算機識別缺陷?！鄙虦萍夹强债a品負責人肖旭介紹。
“在算法技術上，為了適配高鐵接觸網的復雜場景，商湯融合了傳統視覺算法和深度學習算法，并使用超算平臺不斷迭代優化算法性能”，商湯科技“星空”算法研發負責人暴天鵬介紹：“比如吊弦斷裂這一個故障點，吊弦斷裂的樣本極度缺乏，如果采用傳統算法檢出率只能在73%，純深度學習檢出率在83%，最后我們將二者相結合，將檢出率增加到了95.37%；而對于吊弦硬彎缺陷的檢測，我們采取了多級篩選算法，確保吊弦硬彎的檢出率超過99%?！?/p>
事實上，機器學習所需的運算量超乎常人想象，商湯科技系統架構副總監宋劍鋒表示，“目前梳理出來需要識別的接觸網缺陷項點高達上千種，這需要用到基于SenseCore商湯AI大裝置的超算平臺。該平臺由上萬塊專業GPU組成，一分鐘就可完成臺式電腦數年的運算?！?/p>
隨著“星空”系統數據的不斷積累，也讓預測未來可能發生的故障成為了可能?！靶强铡毕到y可以準確定位每一根支柱的桿號，并建立數據檔案進行管理?！霸诜治龀鲞^故障的零部件時，可以回溯過去一段時間是否有即將出故障的趨勢，未來我們將可能提前預測可能發生的故障?！崩顣子钫f。
“安全運行好不好，就看運維是不是高效，然而隨著高鐵的大規模建成開通，白天運行夜間檢修的高鐵運營模式，日益增大高鐵運營檢修壓力?！崩桎h表示，“也正是這些開發者們創造出的‘星空’系統，使得運維人員不再頭頂星空‘望聞問切’，而是可以有效利用‘天窗時間’對接觸網進行高效、精準維護，也讓檢測人員能在另一片‘星空’之下更好守護乘客的安全?！?/p>
如今，“星空”系統已經在京滬高鐵全線應用，為高鐵的運行安全、旅客的出行便利，做著默默貢獻，也讓常年工作在“星空”下的維修人員多了一份安心和陪伴。對于中國高鐵智能化巡檢的未來發展，黎鋒表示：“我們將行業領先的AI技術賦能到高鐵接觸網檢修，精準助力中國高鐵實施預測性維修、提升高鐵品質，展現了中國企業的創造力和競爭力。未來隨著‘星空’系統的廣泛推廣，還將扎實助推中國高鐵走出去戰略?！?/p>
文/羅亦丹
本版圖片/受訪者供圖
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