目前该系统已进入试用阶段，预计2019年11月验收通过后正式投入使用，届时可替代60%左右的车辆日常巡检作业。

 

　　在城轨车辆日常检修领域一直以传统的人工检修为主，而随着网络化运营的不断扩张，人员需求及人力成本呈线性增长的趋势，越来越多的城市向检修智能化、自动化发展实现检修增效、降低劳动强度的目标。同时面对检修环境苛刻、检修任务繁重、在检修作业中易出现漏检漏修的问题，深铁运营紧跟时代的步伐大力推进智慧地铁的建设于2017年7月与成都铁安科技公司签订了科研项目合同着力研究如何对车辆车顶、车侧、车底全方位的动态图像进行智能分析

 

　　实现关键部件智能检测及异常报警达到智能化检修。

 

　　为突破核心的高清动态成像技术及故障异常诊断算法，项目小组历时2年时间不断摸索，克服重重困难，经过现场反复调试、优化软件算法，不断提高系统检测精度，最终成功研究了高清线扫描二维成像及三维成像、部件特征分析深度学习技术，有效保证了故障检出率达到了漏报率和准确度的指标要求。