保障铁路基础设施的安全性与可靠性，需要准确、高效且客观的检测工具。
为满足这些要求，铁路基础设施监测与维护领域的一家领先企业选择 ADTS 作为技术合作伙伴，共同开发安装在铁路检测小车上的 轨道影像系统，用于先进的轨道状态监测。
挑战
项目需要一套能够实现以下目标的解决方案：
- 对钢轨、扣件和轨枕进行全面的视觉检测；
- 具备高度灵活性，无需专用检测车辆即可运行；
- 减少对人工上道检测的依赖；
- 将视觉检测转化为支持维护规划的数字化、数据驱动流程。
ADTS 解决方案
ADTS 开发了一套铁路检测小车用轨道影像系统，采用 Full Track 模式配置，可在小车运行过程中获取整个轨道区域的高分辨率图像。
系统集成了：
- 3 个高分辨率 HRSW 成像单元；
- 通过编码器实现基于距离的同步；
- 用于采集、分析和诊断的专有 Ahmes 软件；
- 用于自动缺陷检测的人工智能算法。
最终形成了一套紧凑而强大的检测平台，适用于真实运营现场。
从采集到分析
在检测运行过程中，系统持续采集与行驶距离同步的图像。
专有 Gilgamesh 软件负责管理整个采集流程，确保：
- 数据具备准确的空间一致性；
- 实时监控系统状态；
- 对图像和元数据进行结构化、安全存储。
采集数据随后通过 ADTS 诊断平台 Ahmes 进行分析，可实现：
- 高分辨率视觉复核；
- 沿铁路线路按位置导航；
- 基于 AI 的缺陷自动检测与分类；
- 生成可共享、可用于决策的数字报告。
检测内容
系统可自动检测并分类：
- 钢轨表面缺陷（裂纹、压溃、轮烧、异常轨缝）；
- 缺失、损坏或旋转的扣件；
- 劣化、缺失或被部分覆盖的轨枕。
AI 模型还可根据客户的运行需求进一步定制和训练，随时间持续提升检测准确率。
优势
该解决方案帮助客户实现：
- 执行更快速、更安全的检测，减少上道人员需求；
- 获得更高的检测客观性和结果可重复性；
- 支持预防性和预测性维护策略；
- 部署灵活平台，便于集成到现有工作流程中。