圖像識(shí)別技術(shù)在XB 箱監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

中鐵第五勘察設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司 田澤方

經(jīng)過(guò)智能化改造，鐵路信號(hào)室外基礎(chǔ)設(shè)備之一的XB箱成為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)。后臺(tái)維護(hù)終端自動(dòng)對(duì)這些節(jié)點(diǎn)進(jìn)行圖像采集，集中進(jìn)行圖像識(shí)別處理并給出識(shí)別結(jié)果。試驗(yàn)方案為提高現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備維護(hù)水平進(jìn)行了有益探索。

鐵路作為旅客出行以及貨物運(yùn)輸最主要的方式，信號(hào)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)將直接關(guān)系到鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩玔1]。鐵路信號(hào)系統(tǒng)的室外設(shè)備或接線，大多設(shè)置于鐵路沿線的信號(hào)變壓器箱（XB 箱）中。為了保證其正常運(yùn)行，電務(wù)部門采取日常養(yǎng)護(hù)和集中檢修相結(jié)合的方式預(yù)防故障，使設(shè)備處于良好的工作狀態(tài)[2]。既有XB 箱日常巡檢內(nèi)容包括接線端子是否緊固、防雷元件是否失效、工作電壓是否正常等。受多種制約因素影響，例如專業(yè)人員少、設(shè)備數(shù)量增多、作業(yè)地點(diǎn)分散、“天窗”維護(hù)時(shí)間短等，鐵路信號(hào)相關(guān)養(yǎng)護(hù)、巡檢工作的瑣碎、繁雜問(wèn)題日益凸顯，維修維護(hù)工作人員壓力大、勞動(dòng)強(qiáng)度高。而且在維護(hù)過(guò)程中容易出現(xiàn)故障定位不準(zhǔn)確、故障反饋不及時(shí)的情況，影響正常行車組織甚至造成事故。

隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等先進(jìn)技術(shù)的逐步成熟，已具備了通過(guò)智能技術(shù)提高軌道交通安全、降低工作強(qiáng)度和推進(jìn)智能化升級(jí)的基礎(chǔ)[3]。

1 圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用概況

在我國(guó)人工智能科技發(fā)展領(lǐng)域中，圖像識(shí)別是一項(xiàng)十分重要的研究項(xiàng)目，隨著我國(guó)科技的飛速發(fā)展，圖像識(shí)別技術(shù)得到了充分的發(fā)展[4]。傳統(tǒng)上，人工智能（或深度學(xué)習(xí)）開發(fā)流程極為冗長(zhǎng)，基礎(chǔ)設(shè)施的開發(fā)、搭建、調(diào)試往往要耗費(fèi)數(shù)月時(shí)間，期間透明性低，測(cè)試頻繁，效率低下，嚴(yán)重阻礙人工智能技術(shù)在行業(yè)中的推廣使用。

為了降低深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)的難度和入門門檻，簡(jiǎn)化開發(fā)過(guò)程，不少相關(guān)專家作出有意探索，推出了深度學(xué)習(xí)計(jì)算服務(wù)平臺(tái)：將識(shí)別技術(shù)算法本身進(jìn)行分類歸納、封裝，從而使開發(fā)人員能專注于對(duì)模塊內(nèi)的問(wèn)題抽象、模型建立以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)；而行業(yè)應(yīng)用人員專注于提煉需求，選擇、調(diào)用相關(guān)模塊，解決行業(yè)問(wèn)題。

深度學(xué)習(xí)計(jì)算服務(wù)平臺(tái)通過(guò)整合高性能計(jì)算、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能等多學(xué)科的關(guān)鍵技術(shù)，提供從訓(xùn)練到推理的一站式人工智能云計(jì)算應(yīng)用服務(wù)解決方案，大幅降低人工智能準(zhǔn)入門檻，提升人工智能研發(fā)效率，適應(yīng)了傳統(tǒng)行業(yè)智能化升級(jí)的需要。

2 智能化XB箱

新型智能XB 箱在既有XB 箱基礎(chǔ)上，內(nèi)部邊角處設(shè)置攝像設(shè)備，外部設(shè)置通訊模塊、太陽(yáng)能供電單元。原理框圖如圖1 所示，XB 箱外部通訊單元和供電單元如圖2 所示，XB 箱內(nèi)部攝像設(shè)備如圖3 所示。攝像設(shè)備（具有紅外攝像功能）、通訊單元和供電單元組成獨(dú)立子系統(tǒng)，與XB 箱既有設(shè)備無(wú)電氣連接。

圖1 智能XB 箱原理框圖Fig.1 Schematic diagram of intelligent XB-box

圖2 通訊單元和供電單元Fig.2 Communication unit and power supply unit

圖3 攝像設(shè)備（右上）Fig.3 Camera(at the upper right corner)

3 試驗(yàn)方案

近期，在現(xiàn)場(chǎng)站點(diǎn)進(jìn)行試驗(yàn)，對(duì)既有XB 箱進(jìn)行智能化升級(jí)改造，新增設(shè)備配置情況如表1 所示。

表1 設(shè)備配置表Tab.1 Equipment configuration table

本次試驗(yàn)項(xiàng)目維護(hù)終端采用深度學(xué)習(xí)計(jì)算服務(wù)平臺(tái)。借助平臺(tái)快速搭建了“XB 箱人工智能維護(hù)試驗(yàn)”環(huán)境：將智能XB 箱聯(lián)網(wǎng)，對(duì)其進(jìn)行圖像采集、識(shí)別故障并報(bào)警，實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)的快速應(yīng)用。智能XB 箱維護(hù)系統(tǒng)的示意圖如圖4 所示。

圖4 智能XB 箱維護(hù)系統(tǒng)Fig.4 Maintenance system of intelligent XB-box

日常工作時(shí)，將智能XB 箱設(shè)置為定時(shí)抓拍箱內(nèi)設(shè)備圖像并上傳，維護(hù)終端對(duì)上傳照片進(jìn)行圖像識(shí)別，包括限定邊界內(nèi)是否有線頭松脫、設(shè)備溫度監(jiān)測(cè)等內(nèi)容。如果識(shí)別結(jié)果出現(xiàn)超出設(shè)定限值情況，維護(hù)終端將發(fā)出警示，維護(hù)人員可調(diào)取原始圖片人工確認(rèn)。

4 試驗(yàn)結(jié)果

本次試驗(yàn)持續(xù)1 個(gè)月，共采集圖像400 余張，其中某次拍攝圖像如圖5 所示，對(duì)應(yīng)紅外圖像如圖6 所示。線頭松脫識(shí)別：現(xiàn)場(chǎng)注入試驗(yàn)用例30次，識(shí)別次數(shù)30次、告警30次，識(shí)別準(zhǔn)確度100%；器材溫度監(jiān)測(cè)：通過(guò)紅外信息識(shí)別，對(duì)XB 箱內(nèi)BG1-150 型變壓器進(jìn)行溫度監(jiān)測(cè)，溫度識(shí)別精度5℃，其中連續(xù)4 天溫度記錄如圖7 所示。

圖5 拍攝圖像Fig.5 Capture image

圖6 紅外圖像Fig.6 Infrared image

圖7 連續(xù)4 天溫度記錄Fig.7 Temperature record for 4 consecutive days

5 結(jié)語(yǔ)

XB 箱智能化改造方案合理，自帶電源，與原設(shè)備之間無(wú)電氣連接，便于改造施工；智能維護(hù)終端易于部署，識(shí)別功能良好，可進(jìn)一步提升軌道交通的運(yùn)營(yíng)質(zhì)量，提高設(shè)備維修效率、降低設(shè)備運(yùn)維成本[5]。在后續(xù)工作中，可針對(duì)設(shè)備的固定、安裝及防護(hù)等工藝進(jìn)行提升，便于設(shè)備長(zhǎng)期可靠地工作于室外環(huán)境。

引用

[1] 王晴雯,張振海.基于知識(shí)圖譜的信號(hào)設(shè)備故障診斷方法[J].鐵道標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì),2022,66(12):149-156.

[2] 楊棟,馬志強(qiáng),任建新.二維碼技術(shù)在信號(hào)設(shè)備維護(hù)中的應(yīng)用[J].鐵道通信信號(hào),2019,55(2):67-69.

[3] 鄒定鋒.信號(hào)智能化維護(hù)系統(tǒng)在城市軌道交通的應(yīng)用[J].交通世界,2022(18):64-67.

[4] 李麗亞.人工智能中圖像識(shí)別技術(shù)的發(fā)現(xiàn)與應(yīng)用研究[J].長(zhǎng)江信息通信,2022,(1):134-136.

[5] 盧思杰.基于智能運(yùn)維的通信、信號(hào)設(shè)備維修系統(tǒng)的探索與研究[J].城市軌道交通研究,2021,24(11):6-13.