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紐約地鐵試點(diǎn)新技術(shù) 用智能手機(jī)傳感器輔助軌道檢測(cè)

2025年03月05日 15:14 | 來(lái)源： 城市交通網(wǎng) · 閱讀量： 1,425
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軌道交通展消息 紐約市大都會(huì)運(yùn)輸管理局（MTA）與谷歌合作開(kāi)展了一項(xiàng)短期實(shí)驗(yàn)，探索使用廉價(jià)、幾乎現(xiàn)成的技術(shù)來(lái)輔助軌道檢測(cè)工作。在此次實(shí)驗(yàn)中，智能谷歌手機(jī)pixel被固定安裝在地鐵車輛的車廂內(nèi)部和底部，通過(guò)加速計(jì)、磁力計(jì)和陀螺儀等傳感器，甚至外部麥克風(fēng)，實(shí)時(shí)收集軌道狀態(tài)數(shù)據(jù)。

目前，MTA的軌道檢測(cè)主要依賴人工檢查，檢查員需要徒步巡檢紐約地鐵全長(zhǎng)665英里的軌道，以排查斷軌、信號(hào)故障和水害等問(wèn)題。此外，每年三次，MTA還會(huì)使用配備先進(jìn)傳感器的“軌道幾何檢測(cè)車”收集更精確的基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)。而此次與谷歌公共部門(mén)（Google Public Sector）合作的實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目——TrackInspect，表明通過(guò)收集音頻、振動(dòng)和位置信息，并結(jié)合人工智能預(yù)測(cè)模型分析，能夠有效輔助人工巡檢，提高效率。
實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，在為期四個(gè)月的測(cè)試中，該技術(shù)成功識(shí)別出92%的軌道缺陷位置。MTA方面表示，這項(xiàng)技術(shù)未來(lái)有望減少人工識(shí)別故障的工作量，使檢查員能夠更專注于維修，而非僅僅發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，從而提升軌道維護(hù)效率。
MTA主席德米特里烏斯·克里克洛（Demetrius Crichlow）表示：“未來(lái)，我們希望建立一個(gè)自動(dòng)化、現(xiàn)代化的系統(tǒng)，以便快速發(fā)現(xiàn)軌道問(wèn)題，并組織維修工作。”對(duì)于每天服務(wù)370萬(wàn)名乘客的紐約地鐵而言，盡早發(fā)現(xiàn)故障并進(jìn)行修復(fù)，可能意味著通勤者能夠按時(shí)到達(dá)目的地，而非因突發(fā)故障被困在車廂內(nèi)。
克里克洛強(qiáng)調(diào)：“此次實(shí)驗(yàn)的目標(biāo)是在問(wèn)題影響運(yùn)營(yíng)之前將其發(fā)現(xiàn)，從而減少突發(fā)故障導(dǎo)致的服務(wù)中斷?！盡TA宣布，該項(xiàng)目將進(jìn)入全面試點(diǎn)階段，谷歌將開(kāi)發(fā)TrackInspect的正式版本，并交由軌道巡檢員使用。

AI賦能軌道巡檢：智能設(shè)備助力軌道維護(hù)

谷歌的TrackInspect實(shí)驗(yàn)是全球公共交通領(lǐng)域逐步采用AI技術(shù)輔助軌道巡檢的最新案例之一。WSP咨詢公司軌道交通副總裁布萊恩·波斯頓（Brian Poston）表示，雖然紐約MTA的創(chuàng)新在于利用“振動(dòng)和音頻信號(hào)”檢測(cè)軌道問(wèn)題，但其他城市的地鐵系統(tǒng)也在嘗試安裝傳感器和攝像頭，以自動(dòng)測(cè)量軌道狀態(tài)并實(shí)時(shí)標(biāo)記異常情況。

這一技術(shù)的突破不僅依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，還得益于更便宜、更小型的電池和處理器的應(yīng)用。然而，美國(guó)聯(lián)邦監(jiān)管機(jī)構(gòu)仍要求軌道設(shè)施必須進(jìn)行人工巡檢和維護(hù)，短期內(nèi)這一標(biāo)準(zhǔn)不會(huì)改變。波斯頓指出：“在技術(shù)足夠精準(zhǔn)之前，人工檢查仍然不可或缺?！?/p>

在紐約MTA的實(shí)驗(yàn)中，一位關(guān)鍵的人工檢驗(yàn)員——MTA助理首席軌道官員羅伯特·薩爾諾（Robert Sarno），在日常工作之余，戴上降噪耳機(jī)，仔細(xì)聆聽(tīng)5至10分鐘的軌道聲音片段，以區(qū)分正常運(yùn)行噪音和潛在故障信號(hào)。他手動(dòng)標(biāo)注“松動(dòng)的接頭”“松動(dòng)的螺栓”“軌道缺陷”“軌枕問(wèn)題”等異常情況，并將結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)巡檢員拍攝的照片進(jìn)行比對(duì)。

在個(gè)人分析軌道音頻數(shù)據(jù)的過(guò)程中，薩爾諾的準(zhǔn)確率達(dá)到80%以上，接近機(jī)器學(xué)習(xí)模型的水平。MTA內(nèi)部人士甚至稱他為“軌道低語(yǔ)者”，認(rèn)為他對(duì)軌道聲音的敏感度非同一般。經(jīng)過(guò)他的標(biāo)注和反饋，TrackInspect共收集了3.35億條傳感器數(shù)據(jù)，涵蓋1200小時(shí)的軌道音頻，并結(jié)合MTA軌道缺陷數(shù)據(jù)庫(kù)，訓(xùn)練了約200個(gè)預(yù)測(cè)模型，進(jìn)一步提高了檢測(cè)精度。

谷歌公共部門(mén)首席技術(shù)官克里斯·海因（Chris Hein）表示，雖然TrackInspect目前專為MTA開(kāi)發(fā)，但該項(xiàng)目有望成為全球軌道安全領(lǐng)域的一項(xiàng)“成本更低、預(yù)防性更強(qiáng)”的新技術(shù)推動(dòng)力。

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編輯：卓卓

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