马鑫邱育莲周文亮
近日，由中国铁道学会智能铁路委员会、中国铁道科学研究院集团有限公司等单位联合举办的“2024铁路人工智能算法大赛”在北京落幕。
本次大赛的题目是“铁路遗失物品服务方向的人工智能场景算法研究”。经过激烈角逐，中国铁路广州局集团有限公司信息技术所广铁信息二队研究的“基于视觉语言模型CLIP的遗失物品图文检索”算法，获得这项赛事特等奖。
传统的铁路遗失物品查找流程和滞留物品管理工作依赖人力。“大型交通枢纽站遗失物品问题尤其突出。”广铁信息二队成员、信息技术所软件研发二室助理工程师郑旭栋说。
据统计，今年1月至10月，广州南站共拾取了4300余台手机、2.6万余张身份证、1700余台电脑、3500余个行李箱、4800余个水杯等。
“这次人工智能算法就是将文字和图像信息有机结合，实现铁路遗失物品图文的精准匹配，提高找回率。”广铁信息二队队长、信息技术所软件研发二室助理工程师黄纯峰说。
广铁信息二队提交的参赛方案在50支队伍中识别准确率最高，复赛现场答辩亦表现最佳。“从车站工作人员在前台接收到旅客遗失物品信息，到凭记忆找寻确认该物品是否在货架或仓库里，用时大概3到10分钟，而我们研究的方案能将时间缩短至2秒钟。”广铁信息二队成员、信息技术所软件研发二室助理工程师张明威说。
研发过程充满挑战，其中证件类物品检索准确率是该团队遇到的一大难点。为解答好竞赛课题，广铁信息二队成员多次前往广州南站调研。他们结合现场实际，采取3项措施破解证件类物品检索准确率难题。
“通过一系列操作验证，我们证件卡类的检索错误率下降了14%。”信息技术所软件研发二室助理工程师、“周发明劳模和工匠人才创新工作室”骨干成员赵芊介绍。
“这次大赛是针对铁路具体业务痛点难点的应用型算法赛事，是服务构建现代化铁路科技创新体系的重要举措。”信息技术所主任张南飞介绍。
广州局集团公司信息技术所对人工智能的布局从2018年开始，初期以打造数据服务平台和数据资源管控平台等软硬件基础设施为主；2022年下半年开始人工智能算法的研究，主要围绕深度学习和机器学习算法开展研究；2023年紧跟大模型热潮，在人工智能算法应用方面有两年的技术和人员储备，为本次大赛取得优异成绩提供了坚实基础。
据了解，广州局集团公司《基于跨模态图文检索的铁路遗失物品查找技术研究》正申报国家铁路智能运输系统工程技术研究中心开放课题。从科研到落地，一个更加智能化、人性化的客运服务体系正逐步从构想走向现实。