一项发表于《国际信息与通信技术杂志》的研究显示，基于深度学习的人工智能系统，可提升铁路基础设施故障检测的自动化水平与精度。这项研究为铁路故障检测提供了一种新的技术路径。

铁路轨道、桥梁及信号设备等基础设施的故障可能源于磨损、老化或意外损伤。传统检测方法通常依赖周期性人工巡检，存在成本高、效率有限及可能遗漏早期隐患等挑战。该研究提出的新型人工智能系统旨在通过分析运行数据，实时、自动地识别多种类型的异常与潜在问题。

研究团队通过结合增强型合成少数类过采样技术与类条件生成对抗网络来应对故障样本数据稀缺且不平衡的难题。该方法能生成反映不同故障特征的合成数据，从而构建更均衡的数据集用于模型训练。随后，系统利用多尺度残差网络从复杂信号中提取特征，并借助子域自适应迁移学习策略，使模型能适应不同环境下的铁路故障检测任务。

测试结果显示，该系统的诊断准确率接近94%，优于一些过往模型。更高的检测准确率有助于铁路运营商更早地识别潜在问题，从而更合理地规划维护资源，并可能减少因故障导致的运营中断。

该研究表明，人工智能技术在处理海量数据与识别复杂模式方面的能力，可应用于提升铁路故障检测的自动化与智能化水平，为保障铁路网络的安全与可靠运行提供支持。

更多信息：作者：齐安，标题：《基于深度学习的铁路基础设施智能故障诊断系统》，发表于：《国际信息与通信技术杂志》(2025)。