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針對地鐵列車人工日檢修程的安全維護重要項，采用高頻視覺傳感技術，對通過檢測區(qū)列車的關鍵部件及系統，包括走行部、牽引、受流、制動供風、車門車窗、空調等進行實時高清外觀成像，通過計算機視覺、深度學習和基于數據驅動的分級預警等人工智能技術，實現部件異常實時告警，達到提升作業(yè)效率，減少人工檢修量、降低運維成本的目的。
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