案例摘要
“星空”系统是一款基于人工智能技术的高铁供电4C检测智能分析系统，旨在提升高铁接触网设备的安全检测效率和智能化水平。京沪高铁作为中国高铁的名片，自2019年以来使用“星空”系统对京沪高铁接触网检测设备采集的图片分析过程中，发现了近五千余处各类问题，占供电专业发现接触网设备缺陷总量的89%，保障了京沪高铁连续五年无因接触网零部件问题造成的事故故障。“星空”系统与中国铁道科学研究院达成战略合作。目前济南局、呼局、铁科共计采购四台设备，技术服务承担着北京局、南昌局全部，上海局、武汉局及郑州局部分供电段，为全路15个供电段提供技术服务工作，例如京沪高铁、京广高铁、京张、京港、石济客专、杭长高铁等多条线路，总共分析了超50万公里的数据，产生了超100万的缺陷数据，保障了铁路运行安全。
实施背景
1.国外研究背景
铁路交通建设在国外起步较早，尤其是欧洲中大城市，铁路网络已较为成熟，积累了丰富的运营管理经验。然而，近一二十年，由于规划建设放缓及资金压力，国外在铁路运营管理智能化方面的研究和应用进展缓慢。特别是在电气化铁路检测方面，国外主要依赖动态检测技术，而国内已广泛应用4C静态检测数据来指导设备维修，国外在这一领域已落后于中国。
2.国内研究背景
截至2020年底，中国高速铁路总里程达3.79万公里，占世界高铁总里程的四分之三。随着高铁网络的密集化，接触网设备的安全问题备受关注。接触网是动车组电能输入的关键设备，其安全性直接关系到高铁的运行安全。传统的4C接触网检测系统依赖人工分析，存在工作量大、抗风险能力低、分析质量参差不齐等问题，亟需智能化解决方案。
实施目标
“星空”系统的研发目标是通过人工智能和大数据技术，解决传统4C检测系统中存在的以下问题：
降低人工工作量：通过智能分析系统，减少人工逐张分析图像的工作量。
提高缺陷检出率：通过深度学习、迁移学习等技术，提升系统对接触网设备缺陷的识别能力，显著提高检出率。
提升分析效率：通过优化算法和硬件结合，实现每秒≥10张图像的分析速度，显著提高分析效率。
统一分析标准：通过智能算法和业务流程的优化，确保分析结果的一致性和准确性，减少人为误差。
保障数据安全：通过本地化算法和物理隔离技术，确保数据的安全性，防止网络入侵。
建设内容
1.算法解决方案
系统通过深度学习算法的改进，解决了小目标背景融合、缺陷状态渐变等问题，提高了模型的泛化能力。具体技术包括：
多层次特征提取：通过改进的深度学习算法，系统能够处理不同分辨率的特征，捕获不同尺度的上下文信息，从而提升对小目标和渐变缺陷的识别能力。
通道剪枝技术：对模型进行轻量化处理，使其更适合高铁场景的实时检测任务。
迁移学习与强化学习：通过迁移学习，系统能够在数据不足的情况下，利用已有知识进行缺陷识别；通过强化学习，系统能够通过与环境的交互不断优化算法，提升智能化水平。
2.分析效率解决方案
通过优化算法与硬件的结合，系统实现了每秒≥10张图像的分析速度，显著提高了分析效率。系统能够24小时连续工作，自动对导入的图像进行分析，极大减少了人工干预。具体优化措施包括：
并行计算技术：利用GPU加速，实现大规模数据的并行处理。
分布式存储与计算：通过分布式架构，系统能够高效处理海量4C数据，确保分析的实时性和连续性。
3.质量控制解决方案
系统通过智能算法降低了缺陷审核的门槛，并通过业务流程和缺陷互检功能，确保了分析结果的统一性和准确性。系统还具备自动放大、对比缺陷图像的功能，进一步提升了分析质量。具体措施包括：
缺陷互检机制：通过多轮审核和交叉验证，确保缺陷识别的准确性。
标准化流程：系统内置了统一的缺陷判定标准，减少了人为因素对分析结果的影响。
4.系统主要功能
智能纠正杆号及历史缺陷对比：系统能够智能纠正杆号，并与历史缺陷数据进行对比，掌握设备运行状态及演变过程。
漏检数据分析：系统能够快速分析漏采集的支柱和吊弦图片数据，优化检测车的拍摄设备。
数据智能分析：系统能够自动识别出1%的疑似缺陷零部件，排除99%的正常零部件。
缺陷销号功能：系统支持缺陷入库后的销号操作，完成缺陷的闭环管理。
数据档案管理：系统能够管理所有任务的档案信息，支持修改、删除和暂停/开启等操作。
工作台操作功能：系统提供缺陷图片的放大、缩小、明暗调节等功能，支持缺陷标记和改判操作。
缺陷库管理：系统支持对缺陷进行筛选，按档案编号、局、段、线等条件进行筛选。
下载管理：系统实时展示下载进度，并提供下载文件的详细信息。
实施效果
1.应用案例
自2019年以来，“星空”系统在京沪高铁的应用中，累计发现了近5000处各类问题，占供电专业发现接触网设备缺陷总量的89%，保障了京沪高铁连续五年无因接触网零部件问题造成的事故故障。系统还与多个铁路局达成合作，为全路15个供电段提供技术服务，累计分析了超50万公里的数据，产生了超100万的缺陷数据。
2.经济效益
“星空”系统自应用以来，不仅节约了人工成本，还通过设备销售和技术服务支持，累计完成合同额近5000万元。预计未来在国铁集团内部的市场规模将达到亿级，地铁市场也将持续发展。
3.社会效益
提升隐患发现能力：系统发现的隐患和缺陷提升了3-8倍，显著减少了铁路运行故障，保障了铁路运行安全。
促进运维模式转变：系统实现了从单一图片分析向大数据趋势分析的转变，推动了铁路运维从“周期修”向“状态修”的转型。
推动高铁智能化：系统的应用促进了高铁智能运营，推动了中国高铁的数智升级。
4.获得荣誉
“星空”系统拥有100%的软件著作权和十余项发明专利，先后获得北京市职工创新一等奖、北京市发明创新大赛二等奖、中国中铁科创特等奖、国铁青创奖等荣誉，并入选50例中国数字经济产业示范样本之一。
未来展望
1.技术升级
多模态融合技术：未来将进一步提升系统对图片、视频等多模态数据的融合分析能力，增强对接触网设备状态的全面感知。
对抗性攻击防御：通过研究更具鲁棒性的深度学习模型，提升系统在面对对抗性攻击时的防御能力。
知识图谱扩展：进一步完善接触网设备的知识图谱，提升系统对复杂缺陷的识别和推理能力。
2.市场扩展
国铁集团内部推广：随着系统在高铁领域的成功应用，未来将进一步推广至国铁集团内部的其他线路，预计市场规模将达到亿级。
地铁市场开拓：系统在地铁领域的应用潜力巨大，未来将逐步拓展至城市轨道交通领域。
3.用户反馈与优化
用户培训与支持：通过定期培训和用户反馈收集，不断优化系统的用户体验和功能设计。
持续迭代升级：根据用户需求和行业发展趋势，持续进行系统升级，确保技术的领先性和实用性。
总结
“星空”系统通过人工智能和大数据技术的应用，显著降低了人工4C图像分析的工作量，减少了人工成本，提高了分析效率，保障了铁路运行安全。系统的成功应用不仅推动了高铁供电维管的智能化转型，还为铁路行业的智能化发展提供了样板和标杆。未来，随着技术的不断优化和市场需求的增长，“星空”系统将在铁路行业中发挥更大的作用，推动中国高铁的智能化、数字化发展。
