轨道交通线路

SMART RAIL / PHYSICAL AI

让光纤感知轨道, 让 AI 读懂沿线变化。

连接轨旁光纤、物理 AI 与运行信息,为列车活动观测、轮轨状态分析和沿线事件核查提供连续的感知线索。

01 / 沿线感知

沿着轨道, 看见运行的连续足迹。

列车经过带来的振动,经轨道、路基与光缆耦合形成沿线信号。分布式光纤感知把这些变化放在统一的空间与时间坐标中,为既有监测补充沿线观测。

01

列车活动

关注列车经过的位置与时序,结合线路映射分析移动轨迹。

02

状态线索

从轮轨响应与振动模式中提取值得复核的变化。

03

沿线事件

把外部活动与环境扰动关联到具体区段,辅助现场核查。

02 / 重点场景

从列车经过, 到沿线环境变化。

以具体场景定义观测目标,让振动信号与运行背景相互印证。

OX-Sense 概念图 · 波形与光效仅作感知语义示意,非实测数据。沿轨道纵向剖开土层,展示光缆与线路平行的敷设走向。实际直埋敷设需回填压实,光缆不裸露;埋深与间距由现场设计确定。

列车运行观测,OX-Sense 概念场景

列车运行观测

列车在距离—时间记录中形成移动轨迹。结合光纤里程与线路映射,研究列车经过、区间运行时间及速度估计,并与运行图或既有定位信息校核。

轮轨状态线索,OX-Sense 概念场景

轮轨状态线索

关注重复冲击、局部响应与频谱变化,研究轮轨异常的候选特征。结合车型、速度和载荷建立基线,再与专业检测结果交叉验证。

沿线环境与外部活动,OX-Sense 概念场景

沿线环境与外部活动

关注落石、边坡扰动、邻近施工和人员活动产生的振动线索。结合视频、巡检与作业计划,核查事件位置和现场情况。

03 / 从振动到理解

把连续信号, 变成可解释的轨迹。

从轨旁光纤获取时空观测,将传播规律、敷设耦合与运行条件纳入模型研发,研究移动事件与局部扰动的区分。

OX-Sense / TRACKSIDE SENSINGVIBRATION → FIBER → ANALYSISTIME ↓DISTANCE →
列车移动对应距离—时间记录中的轨迹;图为概念动画,不代表实测速度、精度或数据。
01

轨旁采集

评估纤芯资源、敷设位置与轨道路基耦合条件。

02

时空特征

提取移动轨迹、重复冲击及局部持续扰动等特征。

03

模型与核查

结合物理知识和现场样本,输出可回溯的分析线索。

04 / 运维协同

让信号有位置, 让核查有依据。

把观测、运行记录和现场反馈连接起来,持续积累对线路的理解。

01

线路映射

关联光纤里程、线路区间、桥隧和重点防护区段。

02

多源校核

结合运行图、视频和检修记录,识别正常作业与异常线索。

03

核查反馈

保留信号与处理记录,支持模型复核及后续改进。

05 / 现场验证

从代表性区段, 建立可信的运行基线。

按线路条件和目标事件组织试点,明确观测范围、评估方法及信息使用边界。

01

评估敷设与耦合

核查光缆与轨道的距离、埋深、槽道及桥隧条件。

02

覆盖多种工况

纳入不同车型、速度、会车和施工噪声,评估跨区段适用性。

03

以现场证据验证

结合已知事件和专业检测评估定位、识别与误报表现,逐步扩展。

本方案面向补充观测与运维核查;不替代列控、联锁、轨道电路等安全关键系统,具体能力以现场验证为准。

OX-SENSE / FEEL THE WORLD

从一段轨道开始, 连接更清晰的运行洞察。

交流线路环境、光纤条件与重点监测目标,共同定义现场验证路径。

交流轨道监测需求

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