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光电高斯以人工智能算法为核心 提升列车管控效率

随着中国铁路建设的高速发展,铁路货运将沿着提升“速密重”(运行速度、发车密度、载重重量)方向持续推进。作为铁路货运系统的重要组成部分之一,其信息化建设贯穿始终,包括铁路通信、运输调度指挥、运输生产组织、运输安全保障、行车安全控制、货车跟踪系统等,相关的通讯网络、终端设备和软件系统等在十二五期间的市场容量将快速发展。
近期接触到的新三板公司光电高斯,以人工智能算法为核心,自主开发了软件和硬件产品,面对千亿元级智能化升级改造大市场。
光电高斯现有产品分为两大类,人工智能产品和传统集成类产品。人工智能应用于铁路安全监测的应用模式主要包括两种:一是在现有人检的基础上,逐步利用机检替代人检,或者对现有的机检设备进行智能化升级;二是借助技术,填补和实现之前无法利用人检完成的动态、高精度、智能化的安全检测。
光电高斯的人工智能类产品主要有三种——车站列车运行安全监测预警系统、智能货运检查作业风险预警系统,和高铁列车接发安全预警系统。
光电高斯总经理闫殿武介绍,随着列车大面积提速、客运专线大力发展、线路运能的不断提升,以及运输市场的激烈竞争,目前传统的人工接车管理水平无法满足日益增长流量及速度要求,矛盾日益凸显。而在货运检查作业方面,全路货检站、货运站、局界口交接站主要依靠人工查看高清图像的方式来观察货物的装载状态。而高铁列车接发作业情况也类似,主要依靠传统的人工外勤接车作业,通过人眼监测乘客是否有危机行车安全的行为。
光电高斯开发的三个人工智能类产品基于通用的关键技术,如大数据、物联网、机器视觉、模式识别、深度学习、人工智能等,通过信息采集、智能分析、综合处理、综合预警和统计分析等关键环节,让机器替人,以解决人员少导致的监控不足的问题,提升管控效率。
光电高斯核心优势在于样本数量较大。闫殿武介绍,光电高斯多年积累下了超过5亿次的基础数据采集,沉淀出了包含各种典型识别项样本数近50万张,每张样本素材都是经过近千张原始素材人工筛选,预期在样本数据库方面有3-5年领先期。
闫殿武表示,智能化安全监测产品尚处于蓝海市场。不过以中车为代表的国有企业,具有人工智能相关技术,之前致力于研发“车载安全检测系统”,具有向“地面安全监控系统”扩展的倾向。

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