计算机视觉在铁路运营中的应用

用于维护任务的轨道系统中的物体检测

随着欧洲铁路交通的持续增长，对可靠的基础设施监控的需求变得至关重要。为了确保轨道安全平稳运行，必须定期检查其磨损、损坏和错位情况。这需要检查数千公里的轨道，发现早期缺陷迹象，以免造成代价高昂的中断或事故。视觉人工智能提供了一种有效的方法来自动化和增强这一检查流程。

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例如，在荷兰，铁路网络绵延数千公里，持续监测和维护轨道是一项艰巨的任务。虽然人工检查仍然很重要，但速度慢、劳动强度大，而且经常中断服务。为了解决这个问题，我们引入了计算机视觉系统来实时检查轨道状况。

安装在行驶列车上的摄像头会连续捕捉高分辨率图像。然后，经过训练的 Vision AI 模型会分析这些图像，以检测轨道错位、部件磨损或损坏以及缺失的零件。

持续自动化的监控使检查不仅速度更快，也更加准确。维护团队可以优先检查最需要关注的区域，减少不必要的检查。因此，运营商能够降低运营风险，减少延误，并提高整体安全性，同时不中断日常服务。

利用人工智能推动铁路基础设施的更安全运营

在大型铁路项目中，维护现场安全是最持久的挑战之一。在中国武汉城市轨道交通网络建设中尤其如此，由于工地繁忙，工况瞬息万变，需要持续的监督。

传统上，安全检查依赖于人工观察，这通常意味着风险仅在事故发生后才能被发现。为了缩短响应时间并降低风险，研究人员引入了一种由计算机视觉驱动的实时安全监控系统。

施工现场安装了超过240个高清摄像头，持续记录施工活动。现场使用人工智能模型处理视频片段，这些模型不仅能够检测人员何时进入危险区域，还能识别附近设备是静止还是运动——这是评估实时风险的重要因素。当检测到不安全行为时，系统可以立即向现场主管发送警报。

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使用 Vision AI 进行铁路监控

除了改进维护和安全检查外，计算机视觉还被用于实时监控铁路轨道是否存在入侵行为。这是一个严重的问题，仅 2023 年美国就报告了 995 起与铁路相关的死亡事故。其中许多事故涉及未经授权进入轨道，而传统的监控方法往往在这一领域受到限制。

为了解决这一问题，美国铁路部门开始采用计算机视觉解决方案。这些系统使用实时视频，并由人工智能模型进行分析，以检测非法侵入、轨道阻塞和潜在的信号违规等事件。通过识别这些问题，该系统可以帮助团队在服务中断或安全受到威胁之前快速做出响应。

与按设定间隔进行的人工检查不同，计算机视觉系统能够持续、实时地监控整个网络。检测到威胁时，系统会立即向操作员发送警报，以便快速、有针对性地做出响应。这可以提高态势感知能力，加快干预速度，并减少可避免事件造成的延误。

利用 Vision AI 监控食品安全

每天，火车和车站都要准备和供应数百万份餐食，卫生是重中之重。在印度，印度铁路餐饮和旅游公司 (IRCTC) 管理着世界上最大的铁路食品网络之一。

直到最近，卫生检查仍是人工进行的，这使得难以持续监控每个厨房。为了提高效率和可靠性，IRCTC 引入了一套视觉人工智能系统，可以实时监控食品安全实践。

该系统连接到厨房和食物准备区现有的闭路电视摄像头。它使用经过训练的人工智能模型来发现常见的卫生问题，例如员工不洗手、手套或发网缺失，或工作站不干净。

自推出以来，该系统帮助提高了卫生标准，使工作人员更容易掌握食品安全，同时花更多时间专注于准备饭菜，而不仅仅是检查程序。