铁路人工智能平台设计及关键技术研究

人工智能日益融入经济发展各个领域,并对各行各业的运行方式产生深远影响。伴随着人工智能大模型的不断发展与应用,对数据、算法、算力等方面均提出了更高的要求。目前,人工智能已在铁路行业多个领域发挥重要作用,但铁路人工智能应用在平台能力、技术体系和业务应用建设中还存在一些问题。文章分析铁路人工智能的应用现状及需求,提出铁路人工智能平台的建设目标,设计铁路人工智能平台的总体架构及功能,研究铁路人工智能平台关键技术,对促进人工智能在铁路行业的系统应用具有积极意义。

铁路计算机视觉大模型研究

研究铁路计算机视觉大模型关键技术及其应用,对统筹和促进铁路人工智能发展具有深远意义。文章依托铁路人工智能平台的算力与大模型支撑组件,提出从基础大模型到铁路计算机视觉大模型,再到铁路计算机视觉场景大模型的架构设计思路。基于基础大模型,设计模型训练框架,运用模型剪枝和多尺度推理技术保障推理速度与精度,完成铁路计算机视觉大模型的构建;提出铁路计算机视觉大模型的应用场景,并选取线路环境安全管控智能识别场景对该大模型能力进行验证。实验结果表明,铁路计算机视觉大模型在复杂背景下的微小目标检测方面表现卓越,具有较好的应用前景,将在铁路运输安全、移动装备检测、铁路客货运服务等业务领域发挥更加重要的作用。