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以综合检测车、大型养路设备(捣固车、打磨车、清筛车等)和部分运营车辆为平台,对轨道线路(铁轨几何参数和表面擦伤,扣件、轨枕和道砟缺失破损等)、隧道桥梁(隧道内壁缺陷、管线脱落、超限形变等)和轨边弱电设备(信号灯、射频天线、道岔控制器等)等,采用视觉图像技术获取2D、3D、红外、紫外等多维度多尺寸图像及光谱信息,通过后期图像处理和深度学习等手段,实现对关键零部件的丢失与缺陷的智能识别。
采用视觉图像技术,对高速铁路的牵引供电系统进行多方位、全覆盖的综合检测监测(包括对高速接触网悬挂参数和弓网运行参数的检测,对接触网悬挂、腕臂结构、附属线索和零部件的检测,对接触网参数的实时检测,对动车组受电弓滑板状态及接触网特殊断面和地点的实时监测,对接触网运行参数和供电设备参数的实时在线检测等),获取2D、3D、红外、紫外等多维度多尺寸图像及光谱信息,通过后期图像处理和深度学习等手段,实现对关键零部件的丢失与缺陷的智能识别。
针对货车、客车、动车、机车、地铁、轻轨等各类轨道车辆,通过视觉图像技术,实时动态采集车辆的走形部(转向架、齿轮箱、电机、车轴、钩缓等)、侧部(三角锁、车窗、车厢、车号等)和顶部(瓷瓶、受电弓、碳滑板、空调等)关键位置,获取2D、3D、红外、紫外等多维度多尺寸图像及光谱信息,通过后期图像处理和深度学习等手段,实现对关键零部件的丢失与缺陷的智能识别。
针对车底检测(机场、车站、监狱、大型会场、部分停车场)、车身检测(检测站、二手车检测),路面桥梁隧道检测(检测车),车辆辅助驾驶等领域,采用视觉图像技术获取2D、3D、红外、紫外等多维度多尺寸图像及光谱信息,通过后期图像处理和深度学习等手段,实现对车辆外观的可视化自动化检测,路面、桥梁、隧道平整度与缺陷的智能识别,车辆前方行人、障碍物、红绿灯的智能识别。
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