给遗失物品“上户口” 找寻仅需2秒钟

日前，由中国铁道学会智能铁路委员会、中国铁道科学研究院等联合主办的“2024铁路人工智能算法大赛”在北京落幕。大赛以铁路遗失物品服务方向的人工智能场景算法研究为竞赛课题。经过激烈角逐，由广铁集团公司周发明劳模创新工作室研究的“基于视觉语言模型CLIP的遗失物品图文检索”算法，从50支参赛团队中脱颖而出，荣获赛事特等奖。

深入调研

找出查找遗失物品问题痛点

传统铁路遗失物品查找流程和滞留物品管理工作高度依赖人力，不仅效率低，而且容易出错，大量的遗失物品登记和查找工作也给车站的日常运营带来了压力。

“特别是在大型交通枢纽站，遗失物品的问题尤其突出。”全国五一劳动奖章获得者、广铁集团信息技术所总工程师周发明告诉南方工报记者，9月初，按照大赛的“命题作文”要求，他组织周发明劳模创新工作室成员团队5人一行前往广州南站开展实地调研。“以往，旅客在车站或者12306App登记的遗失物品描述信息，需要车站工作人员快速查找定位目标物品，从文字描述到物品图像的映射关系均由人工完成。”周发明表示，而研究的人工智能算法课题旨在将文字和图像信息进行有机结合，实现铁路遗失物品图文的精准匹配，提高铁路遗失物品的找回效率。

对此，周发明劳模创新工作室成立了算法小组、模型小组、实物匹配小组、自然语言处理小组等，利用工余时间开展专项课题攻关。为确保方案准确符合竞赛要求，周发明还邀请广铁集团内部专家开展模拟答辩。

攻关难题

提高遗失物品检索准确率

证件类物品检索准确率是周发明劳模创新工作室遇到的攻关难题。数据作为新型生产要素，是人工智能的重要“原料”。而国内外对公众隐私信息的高度敏感性和严格保密性导致真实的证件图像数据广泛缺失，大模型无法充分学习证件类物品特征，也就无法总结经验、产生准确识别证件的能力。

工作室骨干成员、软件研发二室主任、火车头奖章获得者刘飞介绍，工作室团队成员采取了三项措施解决证件类物品检索准确率：利用代码程序生成身份证，除“地址”外严格遵循身份证编码规则；爬取广州白云机场失物招领小程序物品图片，白云机场对涉及隐私的物品图像进行了物理脱敏，且质量标准；前往广州南失物招领处实拍证件。

“通过以上措施，我们的证件卡类的检索错误率下降了14%。”周发明说，经过为期两个月的实地调研与攻关，工作室成员最终圆满完成课题攻关任务。

10月29日，在“2024铁路人工智能算法大赛”现场，由周发明劳模创新工作室成员提交的参赛方案不仅在50支队伍中识别准确率最高，复赛现场答辩亦表现最佳。“从车站工作人员在前台接收到旅客遗失物品信息，到凭记忆找寻确认该物品是否在货架或仓库里，用时大概3至10分钟，而我们研究方案的使用能将该时间缩短至2秒。”周发明回忆道。

目前，由周发明劳模创新工作室研究的《基于跨模态图文检索的铁路遗失物品查找技术研究》课题正申报国家铁路智能运输系统工程技术研究中心开放课题。在不久的将来，该课题有望在全国铁路智能运输系统得到推广与应用，届时将大大提高客运员工作效率。

来源：南方工报

全媒体记者：彭新启

通讯员：王婷娟