睿达N13在铁路工程车实现智能驾驶舱
摘自《光明日报》
（2021年2月7日11版，作者：刘慎库）
应用场景概述
随着人工智能技术的飞速发展，我国铁路工程车辆的发展呈现出多元化、智能化、绿色化、高效化的趋势，为铁路运输提供了更加优质、高效、环保的服务。今天，中国铁路工程车辆的驾驶舱也已发生天翻地覆的变化，集成了先进的电子技术和人机交互系统，不仅包含传统驾驶元素（如仪表盘、座椅等），还融入了智能显示屏、触控面板、语音识别、手势控制等现代科技元素，是一个集控制、监控、通信和辅助设备于一体的智能驾驶舱。自动驾驶辅助、远程监控管理、实时感知决策等功能的加持，将驾驶员从“背不靠座椅、眼不离前方、不喝水等”纪律中解放出来，为驾驶员提供了更安全、更便捷、更智能的驾驶体验。
随着5G、物联网、大数据等技术的不断成熟和应用，智能驾驶舱将会与外部环境实现更紧密的连接和互动，为铁路工程车的智能化发展注入新的动力，进一步提升铁路工程车的智能化水平，增强铁路作业效率与安全性，成为铁路智能化发展的重要组成部分。睿控创合自主研制的睿达N13车载边缘AI计算机（以下简称“睿达N13”）助力某知名铁路装备企业，打造智能驾驶舱系统硬件底座。该系统不仅集成了先进的语音识别与智能控制技术，还具备精准的司机行为识别功能，为铁路工程车的驾驶带来了革命性的变化。
核心功能应用
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司机行为识别：
睿达N13集成了司机行为识别功能，通过前置的高清摄像头与深度学习算法，系统能够实时监测驾驶员的面部表情、眼神注视方向、疲劳程度等关键信息。一旦发现驾驶员存在疲劳驾驶、分心驾驶等危险行为，系统将立即发出预警信号，并采取相应的安全措施，确保行车安全。
睿达N13的AI性能赋予的驾驶座仓的舒适和便捷
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智能化作业：
睿达N13可以通过分析传感器数据、视频图像等信息，实现工程车的智能化作业。例如，在钢轨打磨作业中，睿达N13可以根据轨道表面的磨损情况，自动调整打磨头的位置和力度，提高作业效率和精度。 -
故障诊断与预警：
通过实时监测工程车的运行状态和参数，睿达N13能够及时发现潜在的故障隐患，并发出预警信号，提醒操作人员及时采取措施，避免事故的发生。 -
自动驾驶辅助：
通过实时处理来自激光雷达、摄像头、雷达等多种传感器的数据，为智能驾驶舱提供精确的环境感知能力。通过集成自动驾驶技术，实现车辆的自动驾驶辅助。通过内置的高精度语音识别模块，驾驶员可以仅通过语音指令完成车辆操控、设备调节、信息查询等多种操作，减轻驾驶员的劳动强度，提高驾驶的便捷性和安全性。
睿达N13的AI性能赋予的驾驶座仓的智能和安全-
远程监控与管理：
睿达N13还可以与远程监控中心建立通信连接，将工程车的实时数据传输到监控中心。监控中心人员可以通过对这些数据的分析，实现对工程车的远程监控和管理，提高作业的安全性和可靠性。 -
智能网络协同控制：
睿达N13具备强大的智能网络协同控制能力。通过内置的通信模块，它能够与其他车载设备、远程监控中心以及云平台实现无缝对接。在智能工程机械协同作业的场景下，睿达N13能够实时收集并分析各类传感器数据，实现精准的作业调度与协同控制，提升整体作业效率与安全性。
睿达N13人工智能工业计算机介绍
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自动驾驶与辅助驾驶系统：利用睿达N13的高算力，可以实时处理传感器的数据，在实现车辆周围环境的高精度感知后快速做出决策，实现自动驾驶与辅助驾驶，提升驾驶安全性和舒适性。 -
智能交通监控与管理：睿达N13支持多路高清视频输入，能够对车流量、违章行为检测等道路交通状况进行实时监控和分析，为交通管理部门提供智能调度方案，优化交通信号控制，缓解交通拥堵。 -
车联网与车路协同：睿达N13可以实现车辆与其他车辆、路侧单元（RSU）及云端平台的实时通信。在车联网框架下，实现车辆与基础设施之间的高效协同，提升整体交通系统的运行效率。 -
物流运输与仓储管理：在物流运输中，睿达N13可用于物流车辆的实时追踪和监控，提高物流运输的透明度和效率。在仓储管理中，结合AI视觉技术，实现货物的智能识别、分拣和库存管理。 -
公共交通智能调度：利用睿达N13的数据处理能力，结合公交车辆的运行数据，实现公交线路的智能调度，此外可用于地铁监控列车的运行状态、乘客流量等，确保运营安全。 -
轨道交通运维巡检：睿达N13可搭载于铁路巡检车辆上，进行实时视频分析，识别轨道异物、设备故障等安全隐患，提高巡检效率和准确性。 -
风电行业：通过AI图像识别技术对风力发电机叶片、塔架等关键部位进行实时监测，及时发现裂纹、磨损等问题，预防故障发生。与风电场监控中心进行高效、稳定的数据传输和通信。 -
智能制造：适用于工业自动化生产线，通过AI算法实现产品质量检测、机器人引导等任务，提升生产效率和产品质量。 -
智能安防：结合视频分析技术，用于工厂、仓库等场所的安防监控，实现异常行为检测、入侵报警等功能。 -
智慧城市：作为智慧城市基础设施的一部分，用于交通监控、环境监测等场景，提升城市管理水平和居民生活质量。 -
石油石化：在石油开采、石化生产等场景中，利用AI技术进行设备监测、故障诊断和预警，确保生产安全。
