随着城市轨道交通网络日益密集与运营负荷的不断加重，轨道设施的健康状态直接关系到整个线路的运行安全与效率。传统的依赖人工巡检与事后分析的运维模式，在实时性、准确性和覆盖频率上已难以满足现代地铁运营的安全保障需求。在此背景下，行业正积极利用人工智能、物联网和边缘计算等前沿技术，推动工务运维体系向“实时感知、智能诊断、主动预警”的智慧化方向演进，旨在实现对轨道状态的全程动态监控与精准管控。
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客户应用需求
高精度、实时化、智能化的轨道检测系统
在地铁工务智慧运维系统中，轨道检测的核心任务是实现高精度数据采集与智能化缺陷识别分析。这不仅对算法和系统提出高要求，更对底层的边缘计算硬件提出了明确且严苛的功能性需求：
✔ 强大的AI算力支撑：必须具备足够的运算能力，以在车载端实时运行复杂的深度学习模型，确保缺陷识别准确率高于95%。
✔ 多源异构数据接入与同步能力：需提供丰富的高速I/O接口，能够同步接入多路传感器数据，并具备硬件级同步功能，确保数据时空一致性。
✔ 高速实时处理与低延迟：在列车80km/h及以上高速运行中，必须实现海量图像数据的实时采集、处理与分析，全程低延迟，杜绝丢帧，以满足“边检边判”的需求。
✔ 灵活的扩展性与集成性：采用模块化设计，便于接口扩展，能兼容多种通信协议（如CAN、以太网等），适配不同车型和检测设备的集成需求。
解决方案
基于Orin处理器的BRAV-7131边缘计算机
BRAV-7131是一款搭载NVIDIA Jetson AGX Orin模组的高性能边缘计算机，具备最高275 TOPS的AI算力，其强大的功能性完美契合了轨道交通车载智能检测系统的严苛需求。部署于工务智慧运维系统的车载轨道综合检测平台上，承担轨道检测车辆的前端数据采集、智能处理与实时分析任务。在列车高速运行环境下实时处理海量数据，实现“边采集、边分析、边决策”的智能检测模式，从而显著提升轨道检测效率和数据价值。
🔹多源数据采集能力
BRAV-7131具备5路LAN、4路USB、4路COM及2路CAN接口等IO接口，能够轻松同步接入多套4K 高清工业相机、激光轮廓仪和惯性测量单元（IMU）等外设采集设备，对钢轨、道岔、扣件、轨枕、道床等轨道关键部件进行同步高清成像。
🔹 强大的算力实现智能图像处理与边缘侧实时识别
BRAV-7131基于NVIDIA Orin平台强大的GPU算力(最高 275 TOPS AI性能)，在车载端直接运行深度学习模型，对采集的轨道图像进行实时智能分析。客户的车载轨道综合检测系统采用卷积神经网络（CNN）和目标检测算法，通过BRAV-7131实现对轨道表观缺陷（如裂纹、掉块、松动、异物侵限等）的自动识别和标注，识别准确率可达 95% 以上。同时，对识别结果与行车信息（里程、区间、车号、线路、时间等）实时融合，生成结构化数据，直接服务于后端运维系统。
🔹 边缘智能分析与快速决策
支持完整的边缘计算架构，在列车端完成数据预处理、病害初筛与告警触发，实现“采集-分析-决策”的闭环，大幅缩短病害响应周期。
🔹 高可靠性与卓越的车载适应性
BRAV-7131采用高可靠性设计，具备宽温、抗震能力和宽压供电特性，满足地铁车载复杂运行环境下的长期稳定运行需求。
其模块化设计便于接口扩展，可兼容多种传感器和通信协议，适应不同线路、不同车型的检测配置。
应用价值
效率、精度、安全、成本四维提升
通过部署BRAV-7131边缘计算平台，轨道检测从传统的“采集—上传—离线分析”流程，转变为“车载实时检测—智能识别—即时预警”的新模式。
⭐ 效率提升：实现数据采集与分析一体化，减少人工干预与离线处理时间；
⭐ 精度提升：深度学习识别算法结合高分辨率成像，提高轨道病害检测准确率；
⭐ 安全提升：通过实时预警和快速响应，降低轨道病害导致的运营风险；
⭐ 成本优化：减少人工巡检频次，延长轨道设备寿命，降低维护成本。
BRAV-7131以其强大的AI算力、全面的功能接口与卓越的车载适应性，精准解决了轨道交通智能检测对边缘计算硬件的核心需求，正成为行业智慧运维系统中不可或缺的智能硬件基石。
