人工智能轨道交通行业周刊-第20期（2022.10.24-10.30）

Posted 2022-11-27 宗而研之

本期关键词：上海智慧地铁、机器人餐厅、轨道巡检、注意力机制、3D机器视觉

1 整理涉及公众号名单

1.1 行业类

• RT轨道交通
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1.2 人工智能类

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• 人工智能产业发展联盟AIIA
• 所向披靡的张大刀
• Datawhale
• 自动驾驶之心

2 轨道技术

（1）上海｜科技赋能智慧地铁建设

导读：2019年上海地铁在业内率先发布了“智慧地铁发展纲要”，构建了上海智慧地铁“1135X”架构，全面推进示范工程建设应用。

（2） 火车站里的机器人餐厅，硬核落地！

导读：铁路智能餐厅，正式落地济南站，科技蓝为主色调，设施配置超炫酷，快随小标一睹为快，看看都有哪些机器人吧！

 （3）南昌地铁上线轨道高速智能巡检机器人

导读：为有效解决轨道巡检人工作业效率低、原始数据无详实记录、人工成本增加等诸多弊端，近日南昌地铁运营分公司上线轨道高速智能巡检机器人科技项目，通过在列车上安装轨道高速智能巡检系统，对钢轨、扣件、轨道板缺陷等自动识别，并利用5G网络将数据传至数据中心，完成整条线路的巡检工作，并实现自动统计缺陷实时上报功能。

3 AI 技术

（1）万字长文解析cv中的注意力机制

导读：注意力机制是机器学习中嵌入的一个网络结构，主要用来学习输入数据对输出数据贡献；注意力机制在NLP和CV中均有使用，本文从注意力机制的起源和演进开始，并主要介绍注意力机制以及在cv中的各类注意力机制。

 （2）【图像视觉基础】浅谈CCD和CMOS相机的联系和区别

导读：CCD传感器在灵敏度、分辨率、噪声控制等方面都优于CMOS传感器，而CMOS传感器则具有低成本、低功耗、以及高整合度的特点。不过，随着CCD与CMOS传感器技术的进步，两者的差异有逐渐缩小的态势，

 （3）《2022年剑桥AI全景报告》解读！

导读：日前，2022年《State of AI Report》新鲜出炉。作为每年发布的AI报告，作者从研究、产业、政策、安全、预测五个维度对最新人工智能发展现状和未来预期进行了深入分析和说明。报告囊括的技术范畴包括：AI、AI安全、机器学习、强化学习、深度学习、模型、自监督学习、语言模型、计算机视觉等。公众号“宗而研之”后台回复“2022剑桥AI”即可获取报告全文。

（4）手把手教学！TensorRT部署实战：YOLOv5的ONNX模型部署

导读：TensorRT是英伟达官方提供的一个高性能深度学习推理优化库，支持C++和Python两种编程语言API。通常情况下深度学习模型部署都会追求效率，尤其是在嵌入式平台上，所以一般会选择使用C++来做部署。本文以YOLOv5为例详细介绍如何使用TensorRT的C++版本API来部署ONNX模型，计算机视觉技术人员必备技能之一！

4 拓展阅读

（1）轨道交通线路结束运营后去哪了？一起走近沪上29个地铁车辆基地

导读：目前，上海地铁共有29个车辆基地，其中最古老的基地——梅陇基地近期正在大修改造。这些车辆基地分别位于哪里？不同的车辆基地内分别停放着哪些轨道交通线路列车？

（2）3D机器视觉的技术路径和场景适用

导读：本文介绍了三种常见的3D图像处理技术，包括立体视觉和结构光、激光三角测量法、ToF(Time-of-Flight)，并对各种方法的原理及优缺点进行分析。

 （3）高铁的铁轨可以跑货运吗？如果不能，建这么多高铁的意义是什么？会不会挤压国内货运?

导读：高铁网络的快速形成，使得全国范围内可以开行大量动车组列车，动车组的速度是显著快于普速旅客列车的，因此旅客运输效率会显著提升。同时，因为有动车组可以代替普速，可以减少普速列车，空出来的时间可以开行货物列车，从而增加了货物运输能力。