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紐約地鐵試點新技術 用智能手機傳感器輔助軌道檢測

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軌道交通展消息 紐約市大都會運輸管理局(MTA)與谷歌合作開展了一項短期實驗,探索使用廉價、幾乎現成的技術來輔助軌道檢測工作。在此次實驗中,智能谷歌手機pixel被固定安裝在地鐵車輛的車廂內部和底部,通過加速計、磁力計和陀螺儀等傳感器,甚至外部麥克風,實時收集軌道狀態數據。

目前,MTA的軌道檢測主要依賴人工檢查,檢查員需要徒步巡檢紐約地鐵全長665英里的軌道,以排查斷軌、信號故障和水害等問題。此外,每年三次,MTA還會使用配備先進傳感器的“軌道幾何檢測車”收集更精確的基礎設施數據。而此次與谷歌公共部門(Google Public Sector)合作的實驗項目——TrackInspect,表明通過收集音頻、振動和位置信息,并結合人工智能預測模型分析,能夠有效輔助人工巡檢,提高效率。
實驗數據顯示,在為期四個月的測試中,該技術成功識別出92%的軌道缺陷位置。MTA方面表示,這項技術未來有望減少人工識別故障的工作量,使檢查員能夠更專注于維修,而非僅僅發現問題,從而提升軌道維護效率。
MTA主席德米特里烏斯·克里克洛(Demetrius Crichlow)表示:“未來,我們希望建立一個自動化、現代化的系統,以便快速發現軌道問題,并組織維修工作。”對于每天服務370萬名乘客的紐約地鐵而言,盡早發現故障并進行修復,可能意味著通勤者能夠按時到達目的地,而非因突發故障被困在車廂內。
克里克洛強調:“此次實驗的目標是在問題影響運營之前將其發現,從而減少突發故障導致的服務中斷。”MTA宣布,該項目將進入全面試點階段,谷歌將開發TrackInspect的正式版本,并交由軌道巡檢員使用。

AI賦能軌道巡檢:智能設備助力軌道維護

谷歌的TrackInspect實驗是全球公共交通領域逐步采用AI技術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的創新在于利用“振動和音頻信號”檢測軌道問題,但其他城市的地鐵系統也在嘗試安裝傳感器和攝像頭,以自動測量軌道狀態并實時標記異常情況。

這一技術的突破不僅依賴于機器學習的發展,還得益于更便宜、更小型的電池和處理器的應用。然而,美國聯邦監管機構仍要求軌道設施必須進行人工巡檢和維護,短期內這一標準不會改變。波斯頓指出:“在技術足夠精準之前,人工檢查仍然不可或缺。”

在紐約MTA的實驗中,一位關鍵的人工檢驗員——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,仔細聆聽5至10分鐘的軌道聲音片段,以區分正常運行噪音和潛在故障信號。他手動標注“松動的接頭”“松動的螺栓”“軌道缺陷”“軌枕問題”等異常情況,并將結果與現場巡檢員拍攝的照片進行比對。

在個人分析軌道音頻數據的過程中,薩爾諾的準確率達到80%以上,接近機器學習模型的水平。MTA內部人士甚至稱他為“軌道低語者”,認為他對軌道聲音的敏感度非同一般。經過他的標注和反饋,TrackInspect共收集了3.35億條傳感器數據,涵蓋1200小時的軌道音頻,并結合MTA軌道缺陷數據庫,訓練了約200個預測模型,進一步提高了檢測精度。

谷歌公共部門首席技術官克里斯·海因(Chris Hein)表示,雖然TrackInspect目前專為MTA開發,但該項目有望成為全球軌道安全領域的一項“成本更低、預防性更強”的新技術推動力。

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編輯:卓卓

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