公開日21 Aug 2025
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鉄道輸送は、最も経済的で二酸化炭素排出量の少ない輸送手段のひとつである。同セグメントは、加速する技術の進歩、人口動態の変化、持続可能性への関心の高まりに牽引され、急速な進化を続けている。
デジタル化とAI・デジタルサービスの導入は、 世界中の鉄道ネットワークの安全性、信頼性、効率性を確保する上で、ますます大きな役割を果たすようになっている 。
鉄道線路への初期投資は高額になりがちだが、線路の摩耗や損傷による事故の可能性を避けるため、定期的なメンテナンスも必要だ。1軸あたりの荷重が大きい貨物列車は摩耗が早く、より頻繁な点検が必要となる。
鉄道線路の健全性に影響する重要な要素である、積載量の増加と運行速度の向上に対する要求が高まる中、従来の線路検査アプローチがボトルネックになる可能性があります。コンピュータ・ビジョンに基づく検出技術と、データ・サイエンスに裏打ちされた手法を組み合わせることで、軌道の欠陥を検出・予測する新たな可能性が生まれ、より安全な鉄道輸送システムの実現につながります。
鉄道軌道の欠陥と修復
鉄道はさまざまな磨耗や損傷を受けます。これには以下が含まれます：
世界各地では、鉄道事業者ごとに異なる条件に基づき、さまざまな検査方法が採用されている。最も広く使われているのは手作業による検査で、訓練を受けた専門家が1日に5～6キロを検査する。
手動の軌道検査にトロッコを使うようになった鉄道会社もいくつかある。通常、小型のガスエンジンで駆動するこの小型車両は、時速25キロまで出すことができる。欠陥が発見されると、検査員はその欠陥と最寄りのマイルポスト、その他の関連情報を日誌に記録する。収集されたデータは、そのセクションを担当するメンテナンス・エンジニアに渡され、修理のスケジューリングが行われる。
スケジューリングは、欠陥の重大性に基づいて優先順位付けされる。
しかし、手作業によるデータ転送とスケジューリングが必要なため、修理にかかる時間が長くなり、脱線事故のリスクが高まる。手作業による検査では、1日にカバーできる線路の長さもごくわずかである。
しかし、鉄道線路の欠陥特定を自動化することは、依然として難題である。また、頭部を押しつぶしたような欠陥は、変形の深さを特定する必要がある。砂漠地帯では、さらに砂の堆積の高さを測定する必要があります。一方、レールの破損やレールの継ぎ目の欠陥のような一部の欠陥は、コンピュータ・ビジョン手法でしか検出できません。
LTTSのTrackEi™ソリューション
L&T Technology Services (LTTS)のTrackEi™は 、モジュラー・ブロックで構築されており、エンド・クライアントの要求に応じてさまざまなモデルに統合することができます。このソリューションには、高速マシンビジョンカメラと2Dレーザープロファイラの2つのメインビジョンセンサーがあります。
NVIDIA Jetsonプラットフォーム上で開発されたTrackEi™は、リアルタイム検出性能を強化するために軽量モデルを実行します。マシンビジョンカメラは、0～50fpsの速度でレール軌道上の表面欠陥のカメラ画像をキャプチャします。キャプチャfpsは、移動速度とFOV幅に基づいています。前処理後の画像はすべて、LTTSの特許取得済み（応用）アルゴリズムと、欠陥検出のための事前学習済みモデルに渡されます。
レーザープロファイラが使用可能な場合、TrackEi™はレーザ画像データも収集し続けます。しかし、これは、CPU/GPUパワーの最適利用を保証するため、ビジョンベースのシステムが欠陥検出をトリガーした場合にのみ処理されます。
欠陥が見つかった場合、画像と2Dレーザープロファイル、速度、位置タグ、その他の関連情報がレポートファイルとして保存されます。データネットワークにアクセスすることで、レポートファイルはクラウドプラットフォームに送信される。クラウドアプリはまた、欠陥の深刻度を調査した後に必要なアクションを取るために、登録された担当者に通知をトリガーします。
モデルトレーニングで将来に備える
TrackEi™にはキャプチャモードが内蔵されています。このモードを有効にすると、ソリューションが画像を撮影し、内部ストレージに保存します。データエンジニアはこれらの記録された画像を収集し、データのクリーニングとラベリングを行います。モデルは、Quadro P2000、A2000、RTX3060などのNVIDIA GPUカードを搭載したワークステーションを使用してトレーニングされる。頑健な研究により、可能な限り最高の精度、精度、再現率をもたらす最適なモデルが提供されている。
TrackEiTMモデルのハイレベルな仕様を以下に示します：
NVIDIAのGPUは、LTTSTrackEiTMの高度な機能を実現する上で重要な役割を果たしています。画像処理、トレーニング、解析を高速化することで、これらのGPUは、鉄道軌道の欠陥をタイムリーに検出し、緩和することを支援し、世界中の鉄道運行の安全性と信頼性の向上に貢献します。
