基于5G图像快速传输的列车轨道高速智能巡检系统

目的:由于巡道检查工作纯作业的时间少,检测的项目多,检测的范围大且距离长,现有的以人工巡道检查的检测方式已经不能满足其要求,因此寻求提高检测效率的新手段势在必行。方法:通过在地铁列车上安装轨道高速智能巡检系统,利用5G(第五代移动通信技术)网络快速传输图像;通过深度学习算法实现轨面擦伤或掉块、波磨、光带异常、焊缝、弹条或螺栓缺失、弹条歪斜、弹条断裂以及轨道板裂纹和轨道异物等在线智能识别。结果及结论:在南昌地铁1号线近3个月的试用结果表明:该系统可检测钢轨顶面伤损、扣件缺陷、轨道板缺陷等病害和轨道异物。其识别率不小于95%,误报率不大于5%,识别率高、重复性好;同时,不占用天窗时间,可做到日日检,改变了传统巡道方式;对轨道结构表面状态的检查可做到全天候的检测,从而产生隐含的不可估算的经济效益和社会效益。