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本文转自：人民铁道报

“4C智能云”是由中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所、中铁电气化局集团有限公司及中国铁路南昌局集团有限公司共同打造的高性能4C图像智能识别系统。

作为供电安全检测监测系统（6C系统）大数据分析系统的重要组成部分，该产品依托先进的改进型视觉架构，创新性融合多尺度特征提取与多算法协同技术，能够精准定位接触网各类零部件并识别其外观状态，在接触网4C图像智能识别领域实现突破性进展。

“4C智能云”构建了高效、便捷的智能分析模式，使人工分析工作量减少85%；打通了“检测—分析—克缺”的快速通道，危重缺陷从检测到克缺的响应时间由20天缩短至1天，有力支撑了接触网运维向精准化、智能化转型。

产品优势

缺陷识别精准：覆盖1300+缺陷，整体识别准确率超95%。

兼容各类线路：支持高铁、普铁等不同速度等级线路的接触网零部件外观状态的精准识别。

数据协同高效：基于6C大数据分析系统，一点部署、全路共享。

算法快速迭代：应用反哺算法，持续累积样本驱动算法升级。

技术现状

技术底座：自主知识产权AI训练框架，核心神经网络1207层。

算法体系：基于强监督、半监督学习、传统算法与深度学习融合构建算法仓，为每类4C缺陷匹配最优算法。

功能模块：涵盖数据上传、智能分析、结果审核与缺陷库四大核心模块，提供4C图像数据的传输、存储、智能识别及统计的全链路服务。

应用业绩

试 点 应 用：自2024年起，在中国铁路哈尔滨、郑州等10个局集团有限公司26条线路开展试用，累计完成6971公里的4C图像智能分析。

规模化落地：近两年，为中国铁路南昌、广州及武汉局集团有限公司137条普铁及高铁线路提供4C智能分析服务，累计分析里程达14.5万公里，准确识别出补偿绳未入槽、定位支座裂纹等高危缺陷，极大地提升了安全隐患发现的时效性和准确性。

算法持续迭代：应用过程中累计收集16.5万余张高质量4C图像样本，依托用户反馈及数据闭环机制，算法升级周期明显缩短。2025年新增吊弦线夹螺母异常、中锚绳断股等

6类缺陷识别能力，24类既有缺陷识别精度同步提升。