顾 闻
（中铁大桥勘测设计院集团有限公司武汉分公司，武汉 430074）
摘要：该技术优化用于解决目前车站接/发列车作业和货检作业依靠人工全程盯控和主观判定的传统作业方式，存在的“拿不准”“强度高”“效率低”等问题。通过有效整合检测点采集数
据，综合运用图像智能识别、语音识别、热成像、机器学习算法及系统集成等技术，同时对列车运行状态及货车装载状态进行多方位、多角度、多类型的智能检测，实现对列车各项异常状态的自动识别、标注及语音报警。对全面提升接/发列车作业和货检作业的质量和效率，以及
保障铁路安全运输具有极其重要的意义。
关键词：智能化检测；图像处理智能算法；语音识别；异常状态自动标注；语音报警
中图分类号：U294.2 文献标志码：A 文章编号：1673-4440(2023)05-0048-05
Optimization of Intelligent Detection Technology for
Train Operation and Freight Train Loading States
Gu Wen
(Wuhan Branch, China Railway Major Bridge Reconnaissance & Design Institute Co., Ltd., Wuhan 430074, China) Abstract: The proposed technical optimization is used to solve such problems as "uncertainty", "high intensity" and "low efficiency" in the traditional operation mode of the current station train receiving and departure operations and railway cargo inspection operations relying on manual whole-process monitoring and subjective judgment. The various collected data at the detection points are effectively integrated, such technologies as intelligent image recognition, speech recognition, thermal imaging, machine learning algorithm and system integration are comprehensively utilized, and the train operation and freight train loading states are intelligently detected in the multiple-direction, multiple-angle and multiple-type manner, to achieve the automatic recognition and labeling of and voice alarming for various abnormal train states. This study has great significance for the comprehensive improvement of the quality and efficiency of train receiving and departure operations and freight inspection operation, and also the guarantee of the safety of railway transportation.
Keywords: intelligent detection; intelligent algorithm of image processing; speech recognition;
automatic labeling of abnormal state; speech alarming
DOI: 10.3969/j.issn.1673-4440.2023.05.010
收稿日期：2022-11-16；修回日期：2023-05-03
作者简介：顾闻（1982—），女，高级工程师，本科，主要研究方向：通信及信息化，邮箱：****************。1 概述货车报价及图片
接/发列车作业和货检作业在传统模式下，均
采用人工方式对列车的装载状态、运行情况等进行检查，并对发现的问题车采取相应处理措施。随着近年来信息技术在铁路上的大量运用，大部分车站的货检作业已由原来传统的“人检”转变为“机检”，通过货车装载视频监视系统实现了货车装载状态数据的实时、自动采集和远程监控。由于接/发列车作业和货检作业均需对列车的运行及装载状态进行检测，检测项点大部分是一致的，在作业点的布置上也有部分重合。根据中国国家铁路集团有限公司（以下简称“国铁集团”）对信息化建设坚持统一规划、统一标准、统一计划、统一建设的原则，以防止产生信息孤岛和重复建设在车站选择适当的地点建设一套列车运行及货车装载状态智能化检测系统，同时实现接/发列车作业和货检作业的智能化检测，既能提高两项作业的质量和效率，减低铁路运输安全风险，还能减少重复建设，降低建设费用。2 现有技术存在的问题
2.1 传统作业模式存在的问题
接/发列车作业和货检作业的传统模式均采用人工检测模式，因车速、夜间、天气、位置、经验和工作强度等因素，作业人员普遍存在“看不全”“看不清”“拿不准”“强度高”“效率低”“难管理”等现实问题，直接影响到接/发列车作业或货检作业质量。同时，由于人工检测大部分工作都需要在室外完成，并且需要临近线路作业，对作业人员的人身安全造成威胁。因接/发列车作业和货检作业引发的列车事故，会造成人员伤亡、财产损失以及铁路正常生产秩序被扰乱等严重后果。2.2 现有技术存在的问题
1）智能化程度不足
目前，虽然部分编组站的货检作业已经逐渐采用信息化技术手段解决传统作业模式中的“看不全”“看不清”“难管理”以及人员“作业安全”等问题，但由于对货车装载异常状态的判断仍然是采用人工盯控，凭经验主观判定的方式，需要室内人员长时间观看电子屏幕并做出判断，因为视觉疲劳、经验不足造成的漏判和误判问题依然存在。作业人员“拿不准”“强度高”“效率低”等问题还没有得到有效解决。
2）信息共享存在壁垒
铁路列车运行状态与货车装载状态的检测均单独建设信息系统，各信息系统间数据无法共享，形成信息孤岛。即使两项检测中部分检测项点一致，仍然需要单独建设现场采集设备，造成资源的浪费。3 智能化检测技术优化
列车运行及货车装载状态的智能化检测技术优化，能有效整合检测点采集的各项数据，综合运用图像智能识别、语音识别、热成像、机器学习算法及系统集成等技术，同时对列车运行状态及货车装载状态进行智能检测，通过自动采集高清图像及数据智能分析，取代目前人工全程盯控和主观判定的现状，实现对货物位移、门窗开启、篷布飘起、车厢异物、货物自燃、车辆运行异音、列尾装置丢失等异常状态的自动识别、标注及语音报警。3.1 检测作业需求分析
接/发列车作业和货检作业需要对列车的运行及装载状态进行检测，检测作业的项点统计如表1所示。
由表1可以看出，接/发列车作业和货检作业主要检测项点大部分都是针对列车运行状态及货车装载状态。货检作业中针对货车押运人的检测项需要对人员进行检测，超载、偏载、偏重等检测前均已采用超偏载仪及轨道衡设备进行检测，以上共5个项点均不作为系统检测项点。
3.2 优化系统功能
列车运行及货车装载状态的智能化检测技术优化后，能同时满足接/发列车作业和货检作业各项检测项点的需求，通过室外检测装置采集高清图像、视频及各类数据，对列车运行及货车装载状态进行自动识别及判别，并对异常状态进行自动报警，提醒作业人员采取相应措施处理，充分体现信息系统自动化、智能化、智慧化的特点。
表1 检测作业项点统计
语音自动报警、图像数据查询、数据统计分析、集中实时监控等功能，其中涉及智能识别标注功能的主要检测项点统计如表2所示。
3.3 检测点位
接/发列车作业要求作业人员在规定地点注视列车运行情况和货物装载状态，完成接送列车；货检作业要求作业人员在货车到站后对货车进行各项货检作业；以上作业均要求在列车出站前进作业的需求，检测设备安装地点应选择设置在车站进站信号机附近，并且不会对信号机造成遮挡的位置，确保对所有进站列车进行实时检测，不会出现漏检现象。
3.4 系统架构
在室外检测点安装线阵相机、面阵相机、热红外相机、激光雷达、拾音器等数据采集装置实现数据的自动采集；安装采集服务器、算法服务器等数
据处理装置进行数据预处理和智能分析；通过光缆通道将数据传输至后端存储服务器进行集中存储；
值班人员通过终端实现实时监控、快速查询及自动报警功能。信息系统总体架构如图1所示。
图� 信息系统架构
Fig.1 Structure of information system
数据采集系统
交换机
交换机
交换机
音箱激光雷达
线阵相机
面阵相机红外相机拾音器
3.5 检测设备布置及数据采集
根据检测项点的需求，运用多种类型的设备进
行数据采集。通过高清线阵相机和高清面阵相机，采集车辆的高清图片和图像；通过雷达采集车辆的轮
廓云信息；通过热红外相机采集车轮温度信息；通过车号识别设备采集货车车号。同时，由于采集的数据涉及车辆顶部、车辆两侧、车轮等多个方位，安装检测设备的基础设施需要满足能够覆盖以上方
位的需求，选用门型钢结构桁架安装线路两侧及顶部的检测设备。室外检测设备布局如图2所示。
Fig.2 Layout of detection equipment
高清线阵相机高清线阵相机
补光灯补光灯
补光灯补光灯
热红外相机
高清线阵相机补光灯
面阵相机
激光雷达3.6 智能化检测
通过线阵高清图像扫描、动态曝光、图像分
割、图像增强及编解码等技术对运行中的列车进行实时扫描，每辆车形成顶部、左右车体、左右走行部共5张完整图片；通过拾音器采集列车运行时的声音形成音频数据；系统再通过模式识别、语音识别、热成像、深度学习等技术对图片和音频数据进
行风险点检测，对检测出的风险点自动标注及语音
报警，提醒值班人员及时、准确地针对告警问题，按照规定采取相应措施。列车顶部及两侧高清图像采集情况如图3所示，车轮部位红外成像情况如图
4所示，状态异常自动标注及语音报警情况如图5所示。
表2 智能检测项点统计
图� 列车顶部及两侧高清图片
Fig.3 High-resolution images of train top and sides
图� 车轮部位红外成像
Fig.4 Infrared imaging of wheels
图� 状态异常自动标注及语音报警
Fig.5 Automatic labeling of and speech alarming for abnormal states
4 结论
本系统适用于各车站的接/发列车作业和货检
作业，采集的高清图像、视频以及精准的数据，通
过图像智能识别、语音识别，热成像、机器学习算
法及系统集成等技术，实现接/发列车作业和货检作业由“机检”代替“人检”、“动态检测”代替
“静态检测”的转变，能够更实时地展现列车运行状态和货车装载状态，更准确的针对异常状态进行智能判定及语音报警，更充分地保障作业人员的人身
安全。从而全面提升检测作业质量，降低作业人员工作强度，减少因室外检测作业和误检、漏检造成的安全事故，为铁路安全运输提供保障。同时，本系统能够同时兼顾对列车运行状态和货车装载状态的智能化检测功能，在保障铁路运输安全的基础上，积极响应国铁集团对信息化建设的“四统一”原则，避免重复建设造成的浪费。
下一阶段，本系统可以针对双线过车时列车内
侧检测数据缺失的问题方面进行优化，解决因线间距不足，无法在线路间安装检测设备，造成双线同
时过车时检测数据采集不全的问题，提升数据采集的完整性和准确率，进一步完善本系统的智能化检测功能。
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