本报广州7月21日电（苏子龙黎书琴周坚赵文煦）7月9日10时，在广州北车辆段TFDS（铁路货车故障轨旁图像检测系统）智能检车中心，大屏幕地图实时显示着货物列车经过该段管内TFDS探测站的图像。该段5T运用车间动态检车员王猛刚紧盯屏幕，查看TFDS高速摄像机拍摄的列车关键部位图片。
每张图片都带有显眼的绿色方框和文字提示。王猛刚放大图像扫描细节，迅速判断“状态正常”，转向下一项。自5月TFDS智能识别系统运行以来，这样的高效检车作业场景已成为常态。
该智能识别系统利用人工智能技术，自动识别日均超百万幅TFDS图像数据，并标注疑似故障部位，仅将关键图像推送至动态检车员复核。
“长时间盯着大量的部件图，看得人眼睛花，压力非常大，生怕漏掉一个隐患。”王猛刚坦言。人工检车模式时，每名动态检车员每班需人工审阅超3万幅图像，如今，他们仅需复核系统智能筛选出的约2500幅高度疑似故障图像。
该段5T运用车间副主任何世科介绍：“系统在5分钟之内即可完成对一列货物列车所有车辆配件的精准‘体检’，列车故障识别能力实现了飞跃。智能检车系统还实现了A类关键故障零漏报。”
系统高准确率源于持续优化的智能模型。自2023年4月起，广州北车辆段“江乐劳模工匠创新工作室”与华为展开联合攻关，将数十年来积累的故障案例和检车经验输入系统。“这些真实样本是AI升级的关键‘养料’。”创新工作室负责人江乐说。
历经两年多攻关、17个版本迭代，这套能识别67种车型、438类故障的模型成功上线。目前，TFDS集中作业平台已实现中国铁路广州局集团有限公司43个TFDS探测站的图片数据接入，覆盖了全局集团公司管内所有货车的TFDS智能识别作业。