诚信创新数据赋能智能科技

作为引发多个领域颠覆性变革的前沿技术，大数据和人工智能技术在列车上有哪些应用？ 本期紧随公司车头报智能科技学科团队专题报道，走进“诚信创新，数据赋能——智能科技”。 我们来听听课题组长彭昌是怎么说的。

常鹏博士对列车智能传感网络进行了深入的集成设计和验证，匹配了能够捕捉部件故障和劣化状态的传感方法，实现了应变、损伤、声音、图像。 同时，他设计了一种基于光纤光栅的压力传感器。 基于传导波技术的结构构件健康监测传感器网络实现了结构构件的疲劳累积、潜在损伤萌生和扩展的全局状态感知。

于进博士深耕数据分析和挖掘，利用数据让高压设备“说话”，掌握其当前真实状态，实现故障的精准诊断和预测。 先后开发了基于视频的受电弓运行状态检测模型、基于声音、红外/阳光多源数据融合的电缆终端、绝缘子、避雷器等异常检测模型，并在CR450、城际、智能动车组中得到部署等型号产品可以有效降低运维成本，提高高压设备的运维质量。

孔海鹏博士致力于掌握基于计算机视觉的核心检测技术，实现线扫描图像“采集-拼接-校正-裁剪-定位-处理”的全流程图像分析。 基于开源Pytorch框架，开发了360度螺栓、铭牌、失锁、异物检测的深度学习模型。 完成擎4、擎6厂内图像数据处理与分析，以及擎4现场应用，掌握核心技术话语权，提升智能化运维水平。

现代传感、人工智能等技术已进入快速发展期，但在工业领域的工程应用中存在诸多技术问题。 智能化学学科将抓住机遇、迎接挑战，持续推进新型传感技术应用，深入研究数据价值挖掘和分析建设。 模式，加快智能技术“落地”应用，提升企业数字化发展质量和赋能。