中新网成都2月4日电 题:春运幕后“故障捕手”:在百万张图像中为高铁“把脉”
记者 王鹏
春运期间,中国铁路成都局集团有限公司成都动车段内,TEDS监控中心屏幕上,成千上万张黑白图像高速滚动,记录着一列列高铁动车组驶入车站时的“身体状态”。与此同时,键盘敲击声、鼠标滚轮声交织在一起,构成中国春运幕后的紧张节奏。
春运期间,中国铁路成都局集团有限公司成都动车段TEDS监控中心内,工作人员逐帧分析海量图像。记者 刘忠俊 摄动态检车员何虹璐坐在屏幕前,目光紧紧追随着图像的变化。她的岗位不在站台,也不在车厢,却与高铁的安全息息相关――她和同事们被称为春运幕后的“故障捕手”。
在成都动车段,TEDS系统(动车组运行故障动态图像检测系统)自2015年正式投用后,高铁动车组不再需要全部回场才能检查。列车进站瞬间,安装在铁轨上的高清摄像设备,便能对关键部位进行全覆盖拍摄,海量图像实时回传,由动态检车员逐帧分析。“说起来简单,就像找茬一样。”何虹璐说,“但我们找的是安全隐患”。
春运期间,这项工作被推向极限。何虹璐说,预计高峰期每天需完成约655个标准组作业,总计处理图像约131万张,平均每名检车员每天要在10万余张图片中,找出极少数存在异常的画面。大多数图片看似完全相同,真正的风险却往往隐藏在细微反光、毫米级偏差之中,“就像在数据的大海里捞针”。
一次分析作业中,何虹璐注意到某动车组头罩底板螺栓位置出现异常反光。她立即上报核查,现场复检发现该部位确实存在被击打痕迹,隐患被及时消除。“图片不会说话,但异常的图片会‘报警’。”她说。
刚进入TEDS监控中心时,何虹璐也曾无所适从。密密麻麻的图像、高强度的节奏,她一度连快捷键都记不全。十余年的经验积累,她逐渐练就“火眼金睛”,不仅熟悉各车型的结构特征,也能迅速捕捉细微差异,“图片是有生命的,异常就像身体发出的信号”。
春运期间,中国铁路成都局集团有限公司成都动车段TEDS监控中心内,工作人员逐帧分析海量图像。记者 刘忠俊 摄这份敏锐,来自长期高负荷的坚守。动态检车员实行24小时轮班制,长时间盯屏幕让眼睛干涩、流泪。“上厕所、休息都要掐着列车进站的空隙来安排。”何虹璐说,“哪怕放过一颗螺栓、一根铁丝,都可能为动车组安全埋下隐患。”
数据显示,2025年成都动车段通过图像分析方式提前消除近千起安全风险隐患。与此同时,人工智能也开始加入这场“数据侦查”。自2025年9月起,成都动车段逐步引入智能识别算法。今年1月,动车组非转向架区域进入人机协同运行阶段,系统先对图像进行初步筛选、标记异常点,再由人工进行最终判断。
“人工智能对我们来说不是替代,而是并肩作战。”何虹璐说,在人工智能辅助下,单节车厢作业时间由180秒缩短至120秒,整体效率提升约三分之一。
临近中午,监控中心依然被键盘敲击声、鼠标滚轮声填满。一名动态检车员用纸巾擦去因眼睛疲惫而流下的眼泪,继续在屏幕间来回“扫描”。远方的铁道线上,一列列高铁动车组正安全飞驰。(完)
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