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　　成都2月4日电 题：春运幕后“故障捕手”：在百万张图像中为高铁“把脉”

　　记者 王鹏

　　春运期间，中国铁路成都局集团有限公司成都动车段内，TEDS监控中心屏幕上，成千上万张黑白图像高速滚动，记录着一列列高铁动车组驶入车站时的“身体状态”。与此同时，键盘敲击声、鼠标滚轮声交织在一起，构成中国春运幕后的紧张节奏。

春运期间，中国铁路成都局集团有限公司成都动车段TEDS监控中心内，工作人员逐帧分析海量图像。记者 刘忠俊 摄

　　动态检车员何虹璐坐在屏幕前，目光紧紧追随着图像的变化。她的岗位不在站台，也不在车厢，却与高铁的安全息息相关——她和同事们被称为春运幕后的“故障捕手”。

　　在成都动车段，TEDS系统(动车组运行故障动态图像检测系统)自2015年正式投用后，高铁动车组不再需要全部回场才能检查。列车进站瞬间，安装在铁轨上的高清摄像设备，便能对关键部位进行全覆盖拍摄，海量图像实时回传，由动态检车员逐帧分析。“说起来简单，就像找茬一样。”何虹璐说，“但我们找的是安全隐患”。

　　春运期间，这项工作被推向极限。何虹璐说，预计高峰期每天需完成约655个标准组作业，总计处理图像约131万张，平均每名检车员每天要在10万余张图片中，找出极少数存在异常的画面。大多数图片看似完全相同，真正的风险却往往隐藏在细微反光、毫米级偏差之中，“就像在数据的大海里捞针”。

　　一次分析作业中，何虹璐注意到某动车组头罩底板螺栓位置出现异常反光。她立即上报核查，现场复检发现该部位确实存在被击打痕迹，隐患被及时消除。“图片不会说话，但异常的图片会‘报警’。”她说。

　　刚进入TEDS监控中心时，何虹璐也曾无所适从。密密麻麻的图像、高强度的节奏，她一度连快捷键都记不全。十余年的经验积累，她逐渐练就“火眼金睛”，不仅熟悉各车型的结构特征，也能迅速捕捉细微差异，“图片是有生命的，异常就像身体发出的信号”。

春运期间，中国铁路成都局集团有限公司成都动车段TEDS监控中心内，工作人员逐帧分析海量图像。记者 刘忠俊 摄

　　这份敏锐，来自长期高负荷的坚守。动态检车员实行24小时轮班制，长时间盯屏幕让眼睛干涩、流泪。“上厕所、休息都要掐着列车进站的空隙来安排。”何虹璐说，“哪怕放过一颗螺栓、一根铁丝，都可能为动车组安全埋下隐患。”

　　数据显示，2025年成都动车段通过图像分析方式提前消除近千起安全风险隐患。与此同时，人工智能也开始加入这场“数据侦查”。自2025年9月起，成都动车段逐步引入智能识别算法。今年1月，动车组非转向架区域进入人机协同运行阶段，系统先对图像进行初步筛选、标记异常点，再由人工进行最终判断。

　　“人工智能对我们来说不是替代，而是并肩作战。”何虹璐说，在人工智能辅助下，单节车厢作业时间由180秒缩短至120秒，整体效率提升约三分之一。

　　临近中午，监控中心依然被键盘敲击声、鼠标滚轮声填满。一名动态检车员用纸巾擦去因眼睛疲惫而流下的眼泪，继续在屏幕间来回“扫描”。远方的铁道线上，一列列高铁动车组正安全飞驰。(完)

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