【案例】新基建下星环科技城轨智能视频分析系统建设

我国目前城轨云以 IaaS 云为主，重点关注资源管理方向，发展整体还处于初步阶段。在新基建的数字化浪潮下，改善企业管理云建设快于生产云平台建设的现状，加深云计算与大数据、人工智能技术的深度融合，对推动轨道交通数字化发展具有重要意义。

问题与需求

在地铁行驶过程中，接触网是主要供电设备，电力机车通过接触网取得电能。电力牵引时，强大的动力所需要的电流必须通过机车或动车顶部的受电弓从接触网上受流，而受流的方式又是采取电力机车或动车组的受电弓通过一对接触面与接触网的接触线在滑动接触中实现电流传递。接触网的性能和安装质量若出了问题，使接触线的接触面稍有不良，就可能产生电弧和火花；如果线路不平顺，机车发生振动或摇晃，也会影响受电弓的稳定性而导致接触不良，从而影响行车安全。

目前检测方式仍大多采用人工巡检，每天需要消耗大量人力，整体工作效率不高，且巡检周期较长。因此，亟需一款视频智能分析应用，结合人工智能模型对设备监控视频进行智能分析，对异常状态进行智能识别，以减轻维护人员工作负载，提升巡检效率。

星环科技针对如上问题开发了基于视频识别的弓网火花检测系统，根据火花发生频次和位置来评价地铁线路健康状况。该系统使用非接触式的测量方法，即采用检测离线电弧的方式，极大提高了检测安全性，同时又具有成本低、可靠性高的特点，能够及时发现隐患，克服弓网接触中存在的一些问题，保证弓网处于良好的工作状态，对保障列车运行安全具有重要意义。

解决方案

星环科技视频分析系统主要利用人工智能技术对视频进行图像识别和智能分析，能够通过可视化界面拖拉拽的形式实现各类视频、图片和音频等数据的异常自动识别，并能够与结构化数据进行关联分析。智能视频分析系统架构如下：

星环科技智能视频分析系统架构图

星环打造的视频智能分析系统能够将结构化数据和非结构化数据进行解析和融合，结合可视化的数据分析展示，最终形成结构化的数据报表。全视解析主要分为如下几大模块：

• 作业管理模块：用于管理每次的作业，如一天的视频数据；

• 输入模块：用于上传和管理结构或非结构化数据，如车辆行驶中的弓网视频、站点详细信息、车辆行驶记录等；

• 解析模块：用于对管理用于对数据进行分析的模型；

• 加工模块：用于对解析后的数据根据需要进行进一步的处理及融合；

• 结构化输出模块：用于以结构化数据的形式对处理结果进行批量输出；

• 可视化模块：将解析过程通过可视化图表进行展示，使工作人员能够全面地了解并把控解析过程。

主要科技创新

重点突破

星环科技运用人工智能的方法训练视频识别模型，使用视频识别代替人工去识别火花发生时间和发生频次，并结合地理位置信息定位火花发生位置，再利用聚类分析结合位置信息评估整条线路的健康状况。

创新点

（1）人工智能方法训练视频识别模型，实时判断火花产生时间、大小、位置，机器代替人工，节约人力成本，提高效率；

（2）视频数据能够与位置信息数据进行关联分析，视频识别出火花与位置信息进行结合确定火花发生的位置；

（3）视频识别系统具有开放性，不仅支持弓网视频分析还可以通过其他场景模型训练支持其他视频智能分析，如隧道裂缝、鼠患、安全帽佩戴、陌生人等场景。

应用效果

1、智慧检修

星环科技利用深度学习算法和人工智能建模技术，结合特定应用场景，构建智慧检修模型，对视频进行图像识别和智能分析。视频智能分析应用支持可视化界面拖拉拽的形式实现各类视频、图片和音频等数据的异常自动识别，并能够与结构化数据进行关联分析，实现智慧检修。

2、降本增效

星环科技视频分析系统实现了弓网燃弧视频识别，通过对整个线路打火的次数及火花大小进行聚类分析，为接触网检修提供了指导依据，通过视频识别和及时报警大大提升了工作效率，相较于传统依靠人工等方法显著节约了人力成本，建立起了一套完整的燃弧质量健康评价体系。

3、功能拓展

星环科技视频系统具有开放性，不仅支持了弓网视频分析，还通过其他场景模型训练支持了其他视频智能分析，如隧道裂缝、鼠患、安全帽佩戴、陌生人入侵识别等场景。

星环科技 Sophon Edge 边缘计算落地场景

星环科技借助新一代信息技术，建设了基于新型城轨大数据云平台的智能视频分析系统，助力轨道交通实现融合化、统一化、数字化、智能化的基础设施建设。未来，星环科技还将继续发挥自身大数据、容器云及智能分析前沿技术优势，进一步加速轨交行业的数智化转型。

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