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预测性维护

人工智能搭乘着铁轨实现轨道检查自动化

自动化检测

轨道交通是世界上最受欢迎的交通方式之一,尤其是在人口密度高的城市中心,成群的人们挤在地铁往返于城镇。正如你所想象的那样,将数百吨或数千吨重的机车和轨道车送到两根钢梁上,这就使得持续的安全检查成为重中之重。

但你知道大多数这些检查,包括火车轨道的检查,仍然是人工进行的吗?

正确。大多数轨道检查,即使在美国,仍由人进行目视检查,检查人员在轨道上行走或行驶,定期停下来检查状况,测量轨距,并检查轨道紧固件是否适当安全。这项检查在全世界花费的时间难以想象。

借助人工智能和计算机视觉技术的所有最新发展,自动化检查解决方案可以取代人工检查员,从而节省了时间、降低了成本,并且提高了视觉轨迹检查的覆盖率。也就是说,如果人工智能系统设计得足够好到能够承受铁轨的严苛要求的话。

自动化轨道安全人工智能检查

以轨道紧固件检查为例: 一个人工智能检查系统包括安装在机车下方的高清摄像头,一个对钢轨紧固件角度进行分类的人工智能模型,以及一台边缘计算机,该计算机可以监控每一个钢轨紧固件的完整性,然后将异常推断传回运营中心,以便在必要时派遣技术人员 (图 1)。

Moxa 轨道紧固件检查系统图
图 1。一个简单的轨道紧固件检查系统就可以消除人类目检轨道的低效性。(来源: Moxa Inc.

这比派人定期检查铁轨紧固件要有效得多,最重要的是,搭载自动检查系统的火车一开始就已经朝着这个方向行驶了。而且这不仅能够准确地检测到问题,还有助于尽可能确保乘客和货物在安全的路线上行驶。

当然,这听起来比实际情况简单得多。一个像这样的系统需要高度精确的定制人工智能模型;在边缘运行的足够处理能力;在有限的资源上运行的足够效率;以及符合 EN 50155 等标准在恶劣环境中工作多年的能力。

满足所有这些要求的解决方案就不会从火车后面剥离下来。

轨道上的眼睛

意识到潜在的好处,亚洲的一家火车运营商寻求了工业计算机领先提供商 Moxa Inc., 和 V2406C 系列 Multi-WWAN 轨道计算机制造商的帮助。

V2406C 是一款符合 EN 50155:2017 和 EN 50121-4 标准的车载兼路旁铁路计算机,专为用于重型数据处理任务而设计,已作为车载闭路电视和 NVR 存储和视频处理平台部署在列车上。基于第 7 代英特尔® 酷睿 处理器技术, V2406C 具有在机车车辆环境中工作长达 15 年所需的 -40ºC 至 +70ºC 的宽温度支持,以及在不消耗资源的情况下持续运行的功耗。

但是,为了实现轨道紧固件用例所需的 90% 以上准确性, V2406C 还需要进一步改进。它所需要的略微调整是通过英特尔® 发行版 OpenVINO 工具套件和英特尔® Movidius 视觉处理单元 (VPU) 加速模块提供的。

OpenVINO 工具套件自动优化在 Caffe、TensorFlow、PyTorch 或 MXNet 等框架中开发的人工智能模型,以便在包括 Movidius VPU 在内的一系列英特尔芯片硅片上部署。在轨道紧固件检查系统中,这些 VPU 是通过将两个加速模块插入 V2406C 系列上的 mPCIe 插槽来集成的。然后,OpenVINO 套件随后被用于压缩 Moxa 和系统集成商设计的自定义轨道紧固件分类算法,以使其适合 V2406C 系列的 32 GB 车载 DDR4 RAM。

由此产生的人工智能检查算法在 Movidius VPU 上执行,以实时识别角度超过 18 度的异常轨道紧固件,从而产生精度超过 90% 的分类。

回到正轨

今天,列车运营商将来自 V2406C AI 检查系统的推断结果记录在两个热插拔 HDD/SSD 存储扩展驱动器上,然后在列车返回后在运营中心查看行程数据。但是还有计划来利用 V240C 的两个 mPCIe 无线扩展插槽和四个 SIM 卡插槽提供的冗余 LTE/Wi-Fi 连接,将推断结果和定位数据从路边列车无线传输回控制中心。

通过将这种边缘情报与中央枢纽联系起来,列车运营商可以将人类检查员转变为维护技术人员,而这些技术人员只需被派往需要立即关注的特定轨道段。借助通过人工智能技术实现的自动化检查,其结果将是轨道状况会更好、延误更少并且运营成本更低。

 

本文由 insight.tech 的副主编 Christina Cardoza 编辑。

作者简介

Brandon is a long-time contributor to insight.tech going back to its days as Embedded Innovator, with more than a decade of high-tech journalism and media experience in previous roles as Editor-in-Chief of electronics engineering publication Embedded Computing Design, co-host of the Embedded Insiders podcast, and co-chair of live and virtual events such as Industrial IoT University at Sensors Expo and the IoT Device Security Conference. Brandon currently serves as marketing officer for electronic hardware standards organization, PICMG, where he helps evangelize the use of open standards-based technology. Brandon’s coverage focuses on artificial intelligence and machine learning, the Internet of Things, cybersecurity, embedded processors, edge computing, prototyping kits, and safety-critical systems, but extends to any topic of interest to the electronic design community. Drop him a line at techielew@gmail.com, DM him on Twitter @techielew, or connect with him on LinkedIn.

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