AI赋能轨道巡检:智能设备助力轨道维护
谷歌的TrackInspect实验是全球公共交通领域逐步采用AI技术辅助轨道巡检的最新案例之一。WSP咨询公司轨道交通副总裁布莱恩·波斯顿(Brian Poston)表示,虽然纽约MTA的创新在于利用“振动和音频信号”检测轨道问题,但其他城市的地铁系统也在尝试安装传感器和摄像头,以自动测量轨道状态并实时标记异常情况。
这一技术的突破不仅依赖于机器学习的发展,还得益于更便宜、更小型的电池和处理器的应用。然而,美国联邦监管机构仍要求轨道设施必须进行人工巡检和维护,短期内这一标准不会改变。波斯顿指出:“在技术足够精准之前,人工检查仍然不可或缺。”
在纽约MTA的实验中,一位关键的人工检验员——MTA助理首席轨道官员罗伯特·萨尔诺(Robert Sarno),在日常工作之余,戴上降噪耳机,仔细聆听5至10分钟的轨道声音片段,以区分正常运行噪音和潜在故障信号。他手动标注“松动的接头”“松动的螺栓”“轨道缺陷”“轨枕问题”等异常情况,并将结果与现场巡检员拍摄的照片进行比对。
谷歌公共部门首席技术官克里斯·海因(Chris Hein)表示,虽然TrackInspect目前专为MTA开发,但该项目有望成为全球轨道安全领域的一项“成本更低、预防性更强”的新技术推动力。
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