铁路视觉安全解决方案
面向铁路局、车务段、工务段、车辆段、供电段等铁路单位，基于 CV 大模型平台、一见工业视觉 aPaaS、边缘计算和云边端协同能力，提供铁路场景下的智能识别、风险预警和安全监管能力
面临的现状及痛点
视频监控智能化不足
车站、沿线、车辆检测等场景已有大量视频和图像数据，但主要依赖人工轮巡，隐患发现不及时
识别场景复杂、准确率要求高
铁路场景涉及人员侵线、异物入侵、设备缺陷、车辆故障等多类风险，要求模型具备高检出率和低误报率
算法建设和运维成本高
传统视觉算法开发依赖专业算法工程师，模型训练、部署、迭代周期长，难以快速适配多专业场景
数据和算力分散
各专业系统独立建设，数据、模型和算力难以统一管理，容易造成重复建设和资源浪费
方案架构
方案优势
工业视觉平台成熟
基于一见工业视觉 PaaS 平台，沉淀上百个工业视觉算子模型，支撑铁路多场景快速落地
模型训练更轻量
依托视觉大模型能力，减少标注样本和训练周期，降低算法开发门槛
云边端灵活部署
支持路局级平台、车站级视觉应用中心、边缘盒子和端侧 SDK，适配集中或分散的视频点位
识别预警闭环
覆盖实时监控、任务识别、预警档案、统计分析、误报修正和处置闭环
算力统一纳管
支持私有云 / 混合云部署和异构算力集群管理，提升算力利用率和系统稳定性
行业场景经验丰富
已在站内人员安全、工务作业监测、货运列车识别、TFDS 图像分析等铁路视觉场景落地验证
应用场景
车站人员安全识别
识别站内人员异常行为、人员侵线、违规穿越、作业安全风险等，提升车站安全管控能力
车辆故障智能识别
面向 TFDS、TEDS、TVDS、装载高清等图像检测场景，识别车底异常、车厢异常、轮轨问题和装载状态
工务安全巡检
识别钢轨扣件缺陷、轨面擦伤、道床异物、漏缆卡具缺陷等，辅助线路巡检和隐患排查
铁路沿线灾害监测
对隧道口、边坡等区域进行视频监测，识别山体滑坡、落石、动物入侵、洪水泥石流等风险
供电设备视觉检测
对接触网、受电弓滑板、供电设备等图像视频进行智能分析，识别零部件缺陷和异物侵限
站台雨棚智能监测
识别雨棚异物侵入、板面变形、翻边、脱落等风险，减少人工登高巡检，提升预警效率
客户案例
某铁路局站内人员安全识别
基于 AI 算法和一见平台，对站内人员行为进行智能识别，隐患发现时间降低 40%–50%，识别准确率超过 95%。
某铁路局工务安全智能识别
通过 AI 技术对巡检人员作业过程进行安全监管，实时识别违规穿越铁轨、作业玩手机、大型机械作业、动物入侵等异常行为，识别率提升 39%–73%