AR巡检轨道交通、地铁运维场景的应用技术方案｜阿法龙XR云平台

方案以AR眼镜为基础，通过云端构建“硬件终端 - 智能平台”协同架构，并将业务场景潜入系统中。硬件端选用工业级 AR 眼镜，支持高清显示、集成 1300 万像素高清相机、并支持语音交互模块，续航时长≥4 小时，可搭配轨道巡检机器人与振动、温湿度辅助传感器，补充关键部件数据采集。AI识别软件核心搭载基于 YOLOv8 算法的 AI 引擎（经 10 万 + 缺陷样本训练）与 1:1 高精度车辆数字孪生模型，实现缺陷智能识别与物理 - 数字精准映射。系统支持离线和在线模式，即网络中断时支持离线巡检，恢复后自动同步数据。
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主要功能模块如下：
一、可视化标记巡检点
依托 SLAM 同步定位技术，实现 AR 眼镜 ±5cm 精度定位，将数字孪生模型与物理车辆精准对齐。在 AR 视野中，以彩色高亮框可视化标记转向架、制动系统、受电弓等 12 大核心系统的 100 + 关键巡检点。每个标记点叠加部件名称、检查标准（如螺栓扭矩值、闸瓦磨损阈值）及历史缺陷记录，点击标记点可弹出三维拆解图与标准化操作指引，引导巡检人员按顺序排查，从源头降低漏检、错检风险。
二、运维巡检计划制定与工单下发
系统对接地铁运营调度数据，结合车辆入库时间、运营里程、部件生命周期及历史缺陷数据，自动生成差异化巡检计划，支持按车型、部件优先级、检修等级自定义调整。计划审核通过后，自动生成包含巡检范围、任务时限、人员分配、质量标准的电子工单，通过 AR 终端定向推送至巡检人员。工单附带 AR 可视化巡检路径指引，平台实时追踪任务进度，实现巡检工作全流程闭环管控。
三、巡检数据记录方式
采用“AI自动识别+人工补充记录”双模式。AR 眼镜实时拍摄部件图像后，AI 引擎自动识别螺栓松动、闸瓦磨损、裂纹等20 + 类缺陷，标注位置、类型及 1-5 级严重等级，无缺陷部件自动标记 “已巡检通过”。针对复杂缺陷，巡检人员可通过语音指令或拍照补充描述，系统自动关联缺陷位置与数字孪生模型，存储图像、时间、人员、部件编号等全量数据，确保巡检过程可追溯。
四、巡检结果统计与报表输出
巡检完成后，系统自动统计巡检完成率、缺陷检出率、各部件缺陷分布、严重等级占比等核心指标。生成多维度可视化报表，涵盖单列车缺陷清单、批次车辆缺陷热力图、月度巡检趋势分析、人员工作绩效统计等，支持 Excel、PDF 格式导出。报表直接对接运维管理系统，自动将缺陷数据转化为维修工单，为设备健康评估、运维策略优化提供数据支撑，实现巡检 - 分析 - 维修全流程闭环。