本项目核心业务为货车始发场故障检测算法的研发、优化与落地实施,聚焦货车始发编组环节的故障排查需求,通过技术创新解决人工排查效率低、隐患识别不全面的行业痛点,提升货运安全管理水平,强化行业技术竞争力。项目以实现货车故障精准、高效识别为目标,完成从算法研发、系统开发到部署交付的全流程落地,最终通过可研评审,为后续实际应用奠定基础。
牵头开展货车始发场故障检测算法研发与落地,采用Yolov8框架优化模型架构,添加动态稀疏注意力模块,完成12种核心故障的算法研发,确保故障识别率达100%。为满足货车始发编组高效检测需求,优化推理效率至单张70ms,牵头开发任务管理系统,设计多线程架构实现并行识别。完成模型INT8量化与华为AI开发版部署适配,编写Dockerfile并完成全流程算法交付。截至目前,项目已顺利通过可研评审,落地后可提升人工排查效率50%以上,有效降低货运安全隐患,强化行业技术竞争力。