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以綜合檢測車、大型養路設備(搗固車、打磨車、清篩車等)和部分運營車輛為平台,對軌道線路(鐵軌幾何參數和表面擦傷,扣件、軌枕和道砟缺失破損等)、隧道橋樑(隧道內壁缺陷、管線脫落、超限形變等)和軌邊弱電設備(信號燈、射頻天線、道岔控制器等)等,採用視覺圖像技術獲取2D、3D、紅外、紫外等多維度多尺寸圖像及光譜信息,通過後期圖像處理和深度學習等手段,實現對關鍵零部件的丟失與缺陷的智能識別。
採用視覺圖像技術,對高速鐵路的牽引供電系統進行多方位、全覆蓋的綜合檢測監測(包括對高速接觸網懸掛參數和弓網運行參數的檢測,對接觸網懸掛、腕臂結構、附屬線索和零部件的檢測,對接觸網參數的實時檢測,對動車組受電弓滑板狀態及接觸網特殊斷面和地點的實時監測,對接觸網運行參數和供電設備參數的實時在線檢測等),獲取2D、3D、紅外、紫外等多維度多尺寸圖像及光譜信息,通過後期圖像處理和深度學習等手段,實現對關鍵零部件的丟失與缺陷的智能識別。
針對貨車、客車、動車、機車、地鐵、輕軌等各類軌道車輛,通過視覺圖像技術,實時動態採集車輛的走形部(轉向架、齒輪箱、電機、車軸、鈎緩等)、側部(三角鎖、車窗、車廂、車號等)和頂部(瓷瓶、受電弓、碳滑板、空調等)關鍵位置,獲取2D、3D、紅外、紫外等多維度多尺寸圖像及光譜信息,通過後期圖像處理和深度學習等手段,實現對關鍵零部件的丟失與缺陷的智能識別。
針對車底檢測(機場、車站、監獄、大型會場、部分停車場)、車身檢測(檢測站、二手車檢測),路面橋樑隧道檢測(檢測車),車輛輔助駕駛等領域,採用視覺圖像技術獲取2D、3D、紅外、紫外等多維度多尺寸圖像及光譜信息,通過後期圖像處理和深度學習等手段,實現對車輛外觀的可視化自動化檢測,路面、橋樑、隧道平整度與缺陷的智能識別,車輛前方行人、障礙物、紅綠燈的智能識別。
400-8291996
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