本周轨道交通行业发生哪些重要的事情?又有哪些人工智能技术在轨道交通上的成功应用?快来跟随小编一起了解吧!
导读:欧盟“地平线2020”计划近期资助了一个名为“Nemo”的项目,目标是提供一种能够从列车上发现受损车轮或故障车轴的技术解决方案。噪声监测系统包括测量噪声的麦克风、捕捉铁盟标识号和制动类型的摄像头,以及将高噪声故障准确定位到特定货车车辆的其他仪器。

导读:受电弓/接触网关系是高速电气化铁路安全运行的核心关系之一,弓网系统较好的服役性能是保障高速列车可靠、安全运行的基本条件。高铁受电弓智能检测监测红外热像应用解决方案采用安装在电力机车上的网络型在线式红外热成像仪,在电力机车运行时对接触网电气设备关键节点进行连续不间断的温度状态监测,并将监测数据实时记录在存储器中,通过对实时监测到的目标温度数据进行分析处理,生成数据报告,定位接触网电气设备的故障点

导读:今年以来,西安局集团公司不断加大房建系统强基达标、创新发展力度,历时76天高效完成了沿线站区71个给水所的无人化改造,实现了给水所实时监控和远程自动控制,促进了集约化用工,加快了信息化建设,推动了现代化管理,为铁路高质量发展注入了强劲动力。

导读:成都地铁的智能防汛平台“水泵运行时间分析系统”实现了对水泵运行时间数据的智能分析,建立了分析场景模型,更新数据库,既可以实时调取历史数据,也能同步记录终端采集到的数据信息。界面不仅可以监测、查看全线路水泵运行情况,还能通过数据整合、计算,排列出全线路运行时间最多的10台水泵或最近一周运行时间最长的水泵泵组,实现从线路到具体站点、点位的分级监测管控和分重点辨识,提升设备故障可预见性,从而及时采取有效措施增强风险防范能力。

导读:中科院自动化所、北京工商大学和印度理工学院等单位联合发表最新的工业异常定位(检测)综述。20页综述,共计126篇参考文献! 本综述将工业异常定位方法根据不同的模型/方法进行分类和介绍,最新方法截止至2022年2月!同时,综述还包括了在完整MVTec AD数据集上的性能对比,并给出了多个工业异常定位的未来研究方向!

(2)YOLOU开源 | 汇集YOLO系列所有算法,集算法学习、科研改进、落地于一身!
导读:这里推荐一个YOLO系列的算法实现库YOLOU,此处的“U”意为“United”的意思,整个算法完全是以YOLOv5的框架进行,主要包括的目标检测算法有:YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv5-Lite、YOLOv6、YOLOv7、YOLOX以及YOLOX-Lite。同时为了方便算法的部署落地,这里所有的模型均可导出ONNX并直接进行TensorRT等推理框架的部署,后续也会持续更新。

导读:工业界科研与学生时代的科研有啥区别?如何正确的阅读 AI 论文?如何进行成果沉淀?如何撰写工业科研论文?实用的工具有哪些?
导读:你了解桥隧工、通信工、电力线路工、龙门吊司机、信号工、接触网工、镟轮工、地勤机械师、管道工、工务“蛙人”分别是干什么的吗?
(2)【案例】通过事故对火车相撞,火车的安全性究竟如何的思考?
导读:据央视新闻报道,4月14日下午1点左右,两列运煤火车在大秦铁路天津段相撞,17节车厢脱线,其中11节车厢坠落至铁路桥下。幸运的是,两列火车上均未搭载乘客,撞车并未导致人员伤亡,救援进展顺利。那么,火车行车的安全性如何?与哪些因素有关?火车相撞有多严重?为何会引发侧翻?

导读:雨季来临,北京局是如何安排各单位部门进行应对,避免安全隐患的?
