地铁轨道现场扣件巡检数据
DIP2025000007194
杭州申昊科技股份有限公司
首次登记
3年
2025-06-10 10:10:32
制造业
待交易
501
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在地铁运营中,轨道扣件的状态直接关系到列车运行的平稳性与安全性。通过工电隧综合巡检机器人采集地铁轨道的扣件巡检图像,结合AI算法分析轨道左右侧的扣件设备状态,判断扣件中弹条或螺栓是否松动、缺失、断裂等状态,实现轨道两侧扣件的状态预警与报警,为列车的安全、稳定运营提供了有力保障。
通过实时上传采集地铁轨道的扣件巡检图像,分析轨道左右侧的扣件设备状态,实现轨道两侧扣件的状态预警与报警,具体过程: (1)数据采集:机器人在以15km/h的运行下,预设线扫相机采样频率、采样间隔、行车方向等信息实时采集轨道两侧的扣件图像; (2)数据处理:将采集的扣件图像传输至算法识别模块,算法进行深度学习YOLOv8目标检测模型进行扣件中的弹条、轨距块、螺栓等设备的检出。针对弹条进行深度学习Unet++分割网络的处理,判断弹条的完整性,是否存在缺失、松动等状态。针对轨距块同样进行分割网络的处理,判断轨距块是否存在缺失状态。针对螺栓需结合深度信息判断螺栓时候存在松动状态。 (3)将判断分析后的扣件设备(弹条、轨距块、螺栓等)状态值上传至界面进行结果展示,实现扣件设备的预警与报警,1为预警,0为不预警,便于现场人员快速判别设备的状态是否异常; (4)同时可根据采集所得的数据按天、月、年等时间维度进行趋势分析,形成安全报表数据。
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