檢視铁路4C检测数据智能分析的原始碼

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|<center><img src=https://p4.itc.cn/q_70/images03/20230214/0dc4fc0ae5eb4016b864b25e9f2940e3.jpeg width="300"></center>
<small>[https://www.sohu.com/a/640583727_257321 来自 搜狐网 的图片]</small>
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'''铁路4C检测数据智能分析'''铁路4C检测数据智能分析：商汤科技-京沪高铁，作为[[人工智能]]软件公司，商汤科技以“坚持原创，让AI引领人类进步”为使命，“以人工智能<ref>[https://www.sohu.com/a/658591835_120633759 人工智能的特点及应用]，搜狐，2023-03-24</ref>实现物理世界和数字世界的连接，促进社会生产力可持续发展，并为人们带来更好的虚实结合生活体验”为愿景，旨在持续引领人工智能前沿研究，持续打造更具拓展性更普惠的人工智能软件平台，推动经济、[[社会]]和人类的发展，并持续吸引及培养顶尖人才，共同塑造未来。

==简介==

商汤科技拥有深厚的学术积累，并长期投入于原创技术[[研究]]，不断增强行业领先的全栈式人工智能能力，涵盖感知智能、决策智能、智能内容生成和智能内容增强等关键技术领域，同时包含AI芯片、AI传感器及AI算力基础设施在内的关键能力。此外，商汤前瞻性打造新型人工智能基础设施——SenseCore商汤AI大装置，打通算力、算法和平台，大幅降低人工智能生产要素[[价格]]，实现高效率、低成本、规模化的AI创新和落地，进而打通商业价值闭环，解决长尾应用问题，推动人工智能进入工业化发展阶段。

商汤科技业务涵盖智慧商业、智慧[[城市]]、智慧生活、智能汽车四大板块，相关产品与解决方案深受客户与合作伙伴好评。

==简洁介绍案例==

牵引电力是电气化铁路列车运行的重要动力装置，是确保列车运行的前提条件；其中，接触网是牵引供电系统的关键组成部分。接触网悬挂状态检测监测装置（4C）主要用于对接触网悬挂系统的零部件实施高精度成像检测，并基于数据分析[[结果]]，指导接触网维修。京沪高铁于2013年在济南维管段率先引入4C检测设备，并于2016年底，全线列装4C检测装置，实现4C检测常态化。为解决京沪高铁接触网检测面临的人工分析效率低、差异大、漏检高等现实问题，中铁电气化局集团有限公司京沪高铁维管公司携手商汤科技组建联合研发团队，基于自研PSAC算法，采用“算法仓模式”，成功开发出“4C智能分析系统”。该系统基于[[视觉]]分析技术实现检测智能分析，显著提高“4C”图像监测分析效率和质量，检测效率提升20倍。不仅大大降低了检测分析的劳动强度，提高4C图像监测分析效率和质量，也开创了我国铁路供电系统通过4C图像智能分析识别接触网零部件缺陷的先河，填补了我国4C智能检测分析领域的空白，推动高铁供电维管进入“智能时代”。

==客户背景==

作为我国交通运输技术从“追赶”实现“领跑”的成果典范，京沪高铁自2011年6月30日开通以来，累计安全运送旅客超过13.5亿人次，累计行程超过15.8亿公里，单日开行旅客列车最高达到666列，单日最高发送旅客达到79.8万人次，成为贯通[[东北]]、华北、华东的高铁大动脉。2013年，京沪高铁在济南维管段引入4C检测设备，并于2016年底，全线列装4C检测装置，实现4C检测常态化。

在4C检测应用的过程中，京沪高铁<ref>[https://www.sohu.com/a/692826371_120392098 京沪高铁第二通道，最强“辅助”的前世今生]，搜狐，2023-06-30</ref>运维部门逐渐发现，单纯依靠人工分析仍然存在诸多突出问题：一是海量数据人工分析周期长；以[[京沪高铁]]为例，每季度需分析300万张图片，20余人加班加点才能在20天内完成分析。二是单调重复；每人每天要判定8000张图片，约30万个零部件，分析质量无法保证，且容易造成职业疾病。三是缺乏工具、判定标准差异性大；据相关测试，同样300公里4C数据，两组人分别分析重复率不超过15%。

==参考文献==
[[Category:500 社會科學類]]