隨著全球城市化進程的加速,軌道交通系統已成為現代城市交通的重要支柱。越來越多的城市依賴軌道交通來應對人口增長和交通壓⼒,這使得軌道交通的安全性與運營效率成為極關鍵的議題。為了確保乘客的安全與行車效率,智慧軌道交通技術的應用正日益受到重視。其中,AI異物偵測系統正在軌道安全領域中發揮著至關重要的作用。
傳統的軌道安全系統主要依賴⼈⼯檢測或簡單的感測器來識別軌道上的異物。然而,這些方法往往效率低下,且存在誤報或漏報的風險。在高速運行的列車與複雜的環境條件下,任何微⼩的異物(如落石、廢棄物、甚至動物)進入軌道,都有可能造成致命事故,對行車安全構成嚴重威脅。因此如何快速、準確地偵測並處理這些異物成為軌道安全的核⼼問題之一。
AI異物偵測系統的4大優勢
AI異物偵測系統的引入,可改變這一現狀。透過先進的深度學習演算法,這些系統能夠即時分析軌道上的影像數據,快速、準確地識別出潛在危險物體並及時觸發警報,這不僅⼤幅提升了軌道安全,還顯著降低了維護成本。同時,基於深度學習的AI偵測系統能夠在各種複雜的環境下運⾏,有效解決了傳統方法中的諸多局限性。
AI異物偵測系統的核心技術,在於即時影像處理與深度學習演算法的結合。系統主要依賴於高解析度的攝影機來捕捉軌道上的影像,並利用訓練有素的神經網路進行數據分析。這些神經網路經過⼤量數據的訓練,能夠快速學習並適應不同的環境變化,如光照條件、天氣變化和不同的地形特徵。利用深度學習的AI異物偵測系統具備以下幾項優勢:
- 高準確率:AI系統能夠準確區分異物與正常的軌道環境,減少了因誤報或漏報導致的 潛在風險。這一特性對於軌道安全至關重要,因為它能夠在最短的時間內發現問題並作出反應。
- 即時性(Real Time):由於系統能夠即時處理⼤量的影像數據,一旦發現異物,系統可以⽴即觸發警報並採取相應措施,防⽌事故發⽣。這種即時性在高速運⾏的列⾞環境中尤為重要,因為即使是幾秒鐘的延遲也可能導致嚴重後果。
- 高自動化:AI異物偵測系統運行過程中幾乎無需人為干預,能夠在無⼈監控的情況下 長時間穩定運⾏。這不僅減少了對⼈⼒資源的依賴,也提高了系統的穩定性和可靠 性。
- 成本效益:通過減少對人工檢測和維護的需求,AI異物偵測系統有效降低了運營成 本。從長遠來看,這不僅提升了軌道交通系統的效率,還為運營商節省了大量的資 源。
AI異物偵測技術率先於臨軌施工場域應用
2021年4月2日發生的太魯閣號碰撞上一輛從邊坡滑落到軌道上的工程車輛、導致了嚴重的傷亡事故後,AI異物偵測技術的重要性得到了極⼤的重視。事故發生後,鐵道局立即通函所有臨軌施工案場,要求增設必要的告警設備,以避免類似事故的再次發生。
雖然台鐵目前尚未於營運路線中全面導入AI異物偵測系統,但利用相同技術已陸續導入並實際應用於全台數個臨軌施工的案場,例如:桃園鐵路地下化(CH01等)、嘉義市區鐵路高架化(C611及C612標),以及台鐵東部幹線南平至萬榮雙軌化(C031標)…等多個工
程。在這些臨軌施工場域中,AI異物偵測系統扮演著電子圍籬的角色,即時偵測並預防⼈員、機具及異物侵入軌道,從⽽避免潛在的意外事故。
另於鐵路高架化施工中,亦有可能發生人員墜落事件,亦可採用深度學習之AI偵測技術,針對施工場域中是否有⼈員倒臥進行偵測,或許人員墜落無法百分之百預防,但若能即時偵測出⼈員出現倒臥時,即能於第一時間發現並進行救護,進而減少人員發生重大傷害的機率。
AI異物偵測將成智慧軌道交通標配
隨著AI演算法技術及硬體設備的持續進步,智慧軌道交通將迎來更多創新與變革,AI異物偵測系統也將不斷升級,以應對更加複雜的挑戰。預計未來系統將能夠融合多種數據源及各種偵測器,以進一步提高偵測的準確性和系統的可靠性。
此外,隨著5G技術的普及,AI系統將能夠更快、更高效地處理來自軌道環境的海量數據,實現更精細的安全監控與預警功能。這不僅將進一步提升乘客的出⾏安全,還將為軌道交通的智慧化發展提供更強有⼒的技術支撐。
未來,智慧軌道交通的發展方向不僅僅是提高安全性和效率,更是實現全方位的智能化管 理。AI異物偵測系統作為智慧軌道交通的重要組成部分,將在未來的軌道交通系統中發揮更加重要的作用。我們可以預見,在不久的將來,這些智能系統將成為每一個現代化軌道交通項目中的標準配置,為城市交通安全與效率的提升貢獻⼒量。