AI智能识别赋能轨道机车检修手持巡检APP开发定制 - 九宸智能
本案例聚焦于大型设备检修场景中的普遍痛点，如“检修过程难追溯、关键部件易漏检、设备与部件信息人工核对易错、现场影像留存上传难”等问题。 我们为轨道交通领域某主流型号电力机车的检修作业，定制开发了一款手持智能巡检终端应用。该应用通过以下核心功能，实现了“任务下发-现场作业-过程留痕-数据上传”的全流程闭环管理：任务化与标准化：作业人员通过工号登录后，系统以标准化的检查清单形式，引导其逐项完成对关键部件的巡检，有效防止漏检。AI智能识别：内置AI视觉识别引擎，可自动识别并核对机车车号、部件编码，并支持人脸识别验证操作员身份，大幅降低人工核对的出错率。过程强留痕：支持在检修过程中进行视频录制和拍照，所有影像资料与具体的检修任务自动绑定，确保每一项操作都有据可查。数据可靠上传：设有稳定的上传队列管理机制，支持断点续传和失败重试，保障了现场采集的影像数据能够完整、可靠地回传至管理后台。 该方案为轨道交通、电力能源等对安全合规有极高要求的行业客户，提供了一个可靠的数字化检修留痕标杆解决方案。
该客户是一家负责铁路机车检修与安全保障的核心单位，下设多个检修车间及班组，服务于一线的机车检修人员、质检人员及管理人员。其检修对象覆盖了机车走行部、连接装置等各类关键部件。 近年来，铁路等重资产行业的设备检修普遍面临以下共性问题： 过程追溯难：传统纸质记录缺乏影像佐证，事后难以复核，责任难以界定。 存在漏检风险：检查项依赖人工记忆和勾选，容易漏检如走行部、连接装置等关键部件，存在安全隐患。 信息核对易错：人工识别机车编号、部件信息全凭经验，一旦录错，会导致检修数据张冠李戴。 数据上传不可靠：现场录制的影像文件体积大，加上作业环境网络不稳定，上传时常失败或丢失。 作业规范性不足：缺乏标准化的任务流程与可靠的身份核验手段，现场作业行为难以有效约束。 该客户同样面临这些挑战，迫切希望借助手持智能终端与 AI 识别能力，实现“任务下发 - 现场作业 - 过程留痕 - 数据上传”的全流程数字化闭环，以满足行业极高的安全合规要求。 解决方案 针对上述痛点，我们为客户定制开发了一款机车检修手持智能巡检应用，其核心功能包括： 任务驱动的标准化作业：检修人员凭工号登录终端，即可查看分配给自己的检修任务列表，其中清晰标注了待检设备型号、编号、位置及状态。进入任务后，系统以标准清单形式引导作业人员逐项检查关键部件（如走行部、连接装置等），并实时标记检查状态，有效杜绝漏项。 多场景 AI 智能识别：应用内置了先进的 AI 视觉识别模块，能够实现： 车号识别：自动识别设备编号并与当前任务进行关联校验。 部件识别：辅助识别关键部件，确保检修对象准确无误。 人脸识别：用于核验作业人员身份，确保操作合规。 强关联的影像留痕：支持在作业现场进行高清视频录制和拍照。所有采集的影像文件都会自动与具体的检修任务、部件进行强关联绑定，形成完整的数字化证据链。 可靠的文件上传管理：设有独立的上传管理模块，清晰展示进行中、已完成的上传队列及文件状态（上传中 / 排队中 / 失败）。对于上传失败的文件，支持一键重试，并提供本地文件管理功能。 灵活的系统配置：后台可灵活配置影像上传策略（如上传后是否本地删除）以及视频任务的间隔时间等参数，以适应不同场景的管理需求。 项目成果 该项目已完成应用核心功能的开发与部署，并在实际作业环境中进行了验证。它成功地为轨道交通、电力、能源等对安全合规有严苛要求的行业，提供了一个可复制的数字化检修留痕标杆解决方案。