典型文献
轨道交通AI应用开放平台
文献摘要：
业务数据量不足、缺乏AI应用开发专业知识、终端计算能力弱等因素严重制约了我国轨道交通智能化产品的快速工程化落地.为此,文章构建了轨道交通AI应用开放平台,其打通了模型训练、边缘计算、云边协同等关键环节,提供一站式、全流程的AI应用开发解决方案.该平台在云端,从数据标注、算法设计、模型训练及应用生成等多个维度构建AI开发工具链;在边缘端,以模型推断优化为核心,实现高效推理;通过云边协同机制,实现数据回传和模型部署.由于无人驾驶矿用卡车采用与轨道交通机车相似的自动驾驶技术,因此文章以矿用卡车无人驾驶视觉感知应用为例进行验证.结果表明,采用AI应用开放平台进行应用开发,可以解决业务主体缺乏模型设计、集成与部署专业能力的问题和专业人才短缺的不足,开发部署时间可从常规的3～4个月缩短至1个月;针对石头、矿卡等目标的视觉检测模型测试集平均准确率达到0.988,实现了优秀的感知性能.
文献关键词：
边缘计算;模型训练;云边协同;AI应用开放平台;视觉感知
中图分类号：
作者姓名：
林军;刘悦;王泉东;游俊;丁驰;刘任
作者机构：
中车株洲电力机车研究所有限公司,湖南 株洲 412001
文献出处：
引用格式：
[1]林军;刘悦;王泉东;游俊;丁驰;刘任-.轨道交通AI应用开放平台)[J].控制与信息技术,2022(01):64-70
A类：
无人驾驶矿用卡车
B类：
开放平台,业务数据,数据量,应用开发,计算能力,工程化,通了,模型训练,边缘计算,云边协同,一站式,云端,数据标注,算法设计,维度构建,开发工具,工具链,边缘端,协同机制,数据回传,模型部署,通机,机车,自动驾驶技术,此文,视觉感知,模型设计,人才短缺,开发部,石头,矿卡,视觉检测,检测模型,模型测试,测试集,平均准确率,感知性
AB值：
0.391689
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