周永華，高善兵，李玉東，費向超

（1.中國鐵路濟南局集團有限公司濟南西車輛段，山東 濟南 250117；2.中國鐵路濟南局集團有限公司，山東 濟南 250001；3.中國鐵路濟南局集團有限公司日照車輛段，山東 日照 276800）

目前，全路各技術交接作業(yè)場普遍采用室外人工檢查作業(yè)方式，對車輛按照規(guī)定的檢查范圍和質(zhì)量標準逐輛進行人工目視檢查，確認車輛各部件技術狀態(tài)是否符合運用要求。由于受人員素質(zhì)、技術水平、勞動強度、信息化程度等因素影響，車輛漏檢、漏修問題時有出現(xiàn)；另外受夜間作業(yè)、惡劣天氣等因素影響，加之無信息化手段進行預警，經(jīng)技術交接作業(yè)后車輛質(zhì)量難以保證；同時出現(xiàn)問題后，無車輛部件圖像等有效手段進行問題追溯和責任界定。借鑒列檢作業(yè)場利用TFDS 設備進行人機分工作業(yè)的方式，以及利用智能識別技術進行TFDS 通過作業(yè)，在專用線與接軌站間安裝TFDS 設備，同時利用智能識別技術進行技術交接作業(yè)，以此提高專用線技術交接作業(yè)質(zhì)量，優(yōu)化技術交接作業(yè)場人員，把住干線入口關。

1 TFDS 技術發(fā)展

為了解決鐵路貨車人工技術檢查作業(yè)存在的弊端，中國從2001 年開始研發(fā)貨車故障軌旁圖像檢測系統(tǒng)（TFDS）[2-4]。TFDS 是一套集高速數(shù)字圖像采集、大容量圖像數(shù)據(jù)實時處理和精確定位、模式識別技術于一體的智能系統(tǒng)，系統(tǒng)利用軌邊高速攝像機，拍攝通過的貨物列車車輛的底部和側部圖像，對抓拍到的圖像進行分析，判別有關故障，達到防止車輛發(fā)生危及行車安全故障上線運行的目的。該系統(tǒng)至今已發(fā)展至TFDS-3 型，同時隨著深度學習、AI技術的發(fā)展，車輛故障智能識別技術也日臻成熟，已在全路各大干線投入建設運用，是當前貨車運行安全監(jiān)控系統(tǒng)的重要手段和組成部分。

2 TFDS 智能識別技術

2.1 TFDS 智能識別技術原理

TFDS 故障智能識別采用基于深度學習的智能識別技術，對貨車識別對象以“輛”為單位，根據(jù)TFDS過車量可選擇“多對一”或者“一對多”的識別模式。現(xiàn)最新TFDS-3 型設備針對線陣相機采集列車圖像特點，設計了基于高斯擬合的圖像歸整化方法、改進的伽馬變換圖像增強方法，在圖像中定位車軸，消除傳統(tǒng)線陣相機采集圖像過程中因車輛調(diào)速使圖像產(chǎn)生畸變的問題，實現(xiàn)了識別對象的歸一化，從而改善圖像質(zhì)量。通過提取全路TFDS 識別不同車型、故障圖片擴增深度學習樣本庫，并進行故障樣本圖的還原，以此來實現(xiàn)基于深度學習技術的故障智能識別算法在全路95%以上車型的工程化應用。

2.2 TFDS 智能識別技術優(yōu)勢

基于現(xiàn)有TFDS 智能檢測技術的諸多優(yōu)勢，設計開發(fā)專用線鐵路貨車TFDS 智能技術交接平臺。該平臺應用安裝在鐵路線路上的車號、圖像采集等設備，在列車通過設備時自動采集通過列車的線陣圖像，傳輸至多GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理器）中，在平臺采集的線陣圖像的基礎上，綜合利用深度學習和AI圖像處理等技術手段，智能識別運行中的鐵路貨車車輛故障并進行預警，使技術交接作業(yè)質(zhì)量受人為和環(huán)境因素影響大大降低。同時基于“科技保安全”的工作理念，積極推進使用TFDS 對專用線鐵路貨車進行技術交接和安全把控，可以實現(xiàn)對專用線鐵路貨車技術狀態(tài)的可視化、智能化、信息化管理，以此來提升專用線交出車輛質(zhì)量。

3 TFDS 技術交接智能平臺設計

TFDS 技術交接智能平臺主要由圖像采集子系統(tǒng)、故障智能識別子系統(tǒng)及TFDS 集中作業(yè)平臺子系統(tǒng)組成，各個系統(tǒng)在相應的運行環(huán)境下相互獨立運行并在綜合服務器中整合。

3.1 TFDS 運行條件

速度和時間：適應車速范圍為0～120 km/h，保護門開啟、關閉反應時間小于等于1.5 s；補償光源開啟關閉響應時間小于等于1 s。

主要硬件：車輪傳感器為KG50 型有源車輪傳感器；車號自動識別系統(tǒng)為車號智能識別裝置，符合GB/T 25340—2010《鐵路機車車輛自動識別設備技術條件》的有關規(guī)定，識別率大于99.9%；存儲服務器保存非故障列車圖像信息的時間不少于30 d，保存故障圖片及相關信息的時間不少于2 年。

技術指標：A 類故障識別率α大于99.99%，B 類故障識別率α大于95.00%，C類故障識別率α大于90.00%。單列車（50 輛）智能識別時間小于等于8 min，輛均誤報數(shù)時間小于等于4 件。

3.2 系統(tǒng)構架設計

3.2.1 圖像采集子系統(tǒng)

圖像采集子系統(tǒng)由軌旁設備和機房設備組成。軌旁設備包含車輪傳感器、AEI（Automatic EquipmentIdentification，鐵路車號自動識別系統(tǒng)）天線、圖像采集模塊等，用于采集圖像和車輛信息。

機房設備包含車輪傳感器處理裝置、系統(tǒng)控制模塊、AEI主機、圖像處理模塊及圖像存儲模塊，用于存儲圖像和車輛信息。

3.2.2 故障智能識別子系統(tǒng)

故障智能識別子系統(tǒng)利用多進程管理及所設計的軟件構架可以實現(xiàn)對車輛故障的智能識別，并將故障信息上傳至集中檢車平臺。

3.2.2.1 硬件架構

TFDS 技術交接智能平臺由圖像智能分析服務器、故障智能識別模塊組成。多個智能識別模塊可實現(xiàn)并行運行，并由進程集中管理。每臺GPU 對應一個后臺管理進程，進程開機時自動啟動并進行模塊初始化，等待識別任務。進行任務識別時，多機、多進程、多模塊可并行執(zhí)行識別任務，提高資源利用率及識別效率。

3.2.2.2 軟件架構

TFDS 技術交接智能平臺研究與開發(fā)整體架構如圖1 所示，分為框架、存儲、服務、網(wǎng)關、前端5 個層次。

圖1 平臺架構圖

框架：基于主流深度學習框架PyTorch 搭建智能識別平臺，可為智能識別提供多種運行時所需的環(huán)境及較高的推理性能。

存儲：通過數(shù)據(jù)庫和磁盤陣列實現(xiàn)對圖像和列車信息的數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)保護，并且為提升算法運行速度加裝顯卡內(nèi)存。

服務：根據(jù)軸距信息和部件的位置的先驗信息，獲得各部件的粗定位后，采用深度學習、圖像處理等方法對部件進行精準識別，并將識別出的故障信息錄入數(shù)據(jù)庫和上傳至TFDS 集中檢車平臺。

網(wǎng)關：規(guī)范統(tǒng)一對外接口，對外部數(shù)據(jù)和內(nèi)部數(shù)據(jù)進行隔離，減少對外暴露服務，以此增加系統(tǒng)的安全性，保障后臺服務及網(wǎng)絡安全性。

前端：向TFDS 集中檢車平臺子系統(tǒng)實時提供智能識別發(fā)現(xiàn)故障信息，實現(xiàn)系統(tǒng)與用戶的友好交互。

3.3 TFDS 集中檢車平臺子系統(tǒng)

TFDS 集中檢車平臺子系統(tǒng)采用經(jīng)典的B/S（Browser/Server，瀏覽器/服務器模式）架構設計，前端頁面主要負責支持用戶平時的日常工作，包括交接班、分組排班、智能分車、檢車、故障確認下發(fā)等工作。與其他子系統(tǒng)通過Socket 或Http 等方式進行數(shù)據(jù)通信，平臺采取后臺異步任務方式實現(xiàn)過車數(shù)據(jù)同步。

3.4 平臺關鍵技術

3.4.1 圖像信息采集技術

充分利用TFDS-3 型設備的關鍵技術，采用高速工業(yè)線陣掃描攝像機作為拍攝單元，使用紅外線性激光光源作為拍攝補償光源，提高它抗沙塵、雨雪、陽光的干擾能力，同時使拍攝圖像白夜、遠近亮度保持一致。

3.4.2 故障智能識別技術

平臺通過建模拓展，目前可智能識別65大類故障，根據(jù)軸距信息和部件位置的先驗信息，獲得各部件的粗定位后，采用深度學習、圖像處理等方法對部件進行識別。部件檢測定位算法需要首先訓練一個用于部件定位的分類器。經(jīng)過對各種類型車輛檢測的相關調(diào)研，首先將部件的故障進行分類，建立標準樣本圖庫，在訓練過程中，樣本圖庫中的正樣本和反樣本在經(jīng)過預處理和特征提取后，訓練形成該部件的分類器，在后續(xù)的檢測定位過程中，經(jīng)過同樣的預處理和特征提取算法后，由先前訓練好的分類器進行分類，最后依據(jù)分類結果確定是否存在故障。對于一幅TFDS 圖像，固定一個掃描窗口，將整幅TFDS 圖像掃描一遍后，依據(jù)每一個掃描窗口的分類結果，便可實現(xiàn)對部件的精確定位。

以滾動軸承前蓋螺栓丟失故障識別為例，其檢測流程如圖2 所示。

圖2 滾動軸承前蓋螺栓丟失檢測流程圖

輸入圖片在2 類候選框中進行檢測，選取丟失類置信度最高的候選框，如果丟失類候選框的置信度高于設定閾值則輸出報警；計算軸端螺栓類候選框的置信度高于設定閾值數(shù)量，如果個數(shù)小于3，則輸出報警，其余情況不報警。識別過程中，首先讀取軸承前蓋子圖像，隨后輸入檢測網(wǎng)絡模型，輸出正常類，若未識別出故障，則系統(tǒng)不對圖片進行突出顯示；如若系統(tǒng)識別出該圖片存在故障，則會將該圖片故障部位突出顯示，如圖3 所示。

圖3 滾動軸承軸端螺栓檢測結果圖

4 平臺應用效果

該平臺應用效果具體如下：①減輕了作業(yè)人員的勞動強度，有效提高了工作效率，縮短了技檢時間，提高了車輛交接質(zhì)量，保障貨物列車安全運行；②實現(xiàn)對過車信息、車輛部件圖像、故障圖像及處理信息等數(shù)據(jù)的精確采集上報，保障對損壞車輛問題的質(zhì)量追溯，加強愛車管理工作；③TFDS 智能識別技術的運用，擺脫作業(yè)人員因業(yè)務素質(zhì)、工作環(huán)境等因素對作業(yè)質(zhì)量帶來的影響，確保車輛故障被及時發(fā)現(xiàn)并得到處置，嚴控專用線交出車輛技術狀態(tài)，防止事故、故障車輛進入國鐵線路運行；④在減少技術交接作業(yè)站停時間、減少貨車周轉(zhuǎn)時間和提高貨車運輸效率的同時，提升專用線鐵路貨車技術交接作業(yè)質(zhì)量和運用管理的現(xiàn)代化水平，確保車輛運輸安全暢通。

5 結束語

專用線鐵路貨車TFDS 智能技術交接平臺，在利用TFDS 最新型設備采集線陣圖像基礎上，綜合利用深度學習和AI圖像處理等技術和多智能識別模塊并行運行，為專用線交出車輛，實現(xiàn)智能識別車輛故障。該平臺在專用線的投入試用，能夠?qū)崿F(xiàn)將人工技術交接作業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)槭覂?nèi)對報警圖片進行復核，現(xiàn)場對故障進行專項處置。通過這一技術可以消除人員素質(zhì)、環(huán)境因素等的影響，顯著提高作業(yè)質(zhì)量。同時大幅降低現(xiàn)場作業(yè)人員的需求和工作量，提高了勞產(chǎn)率，節(jié)約了用工成本，實現(xiàn)減員增效。綜上所述，專用線鐵路貨車TFDS 智能技術交接平臺的應用，對提高車輛技術交接作業(yè)質(zhì)量和工作效率具有重要意義，把住干線入口關，為鐵路貨運增量和運輸安全暢通提供保障。