春运是全年铁路运输组织强度最高、旅客出行最集中的时段之一。车流密度上升、开行对数增加、动车组周转加快，对检修效率与故障预警能力提出更高要求。如何“高频开行”和“高标准安全”之间找到平衡，成为一线保障体系的关键课题。 问题在于：动车组进站停留时间有限，传统依赖回场或人工现场逐项检查的方式，难以完全适应春运期间“快周转、强组织”的节奏。一旦细小部件异常未能及时发现，风险可能在后续运行中被放大，影响行车安全与运输秩序。 在国铁成都局成都动车段，TEDS（动车组运行故障动态图像检测系统）承担起“前哨”作用。列车驶入车站瞬间，轨旁高清摄像装置对关键部位进行抓拍并回传，监控中心屏幕上黑白图像高速滚动。动态检车员不在站台、不进车厢，却要在一张张看似相近的画面里“找不同”，把隐患拦在上路之前。春运高峰期，该中心每天预计要完成约655个标准组作业，总处理图像约131万张，平均每名检车员要在10万余张图片中筛出极少数异常画面，工作强度可见一斑。 原因在于，高铁运行安全往往取决于细节：一次微弱的异常反光、一个螺栓位置的细小偏差，背后可能对应击打痕迹、零部件松动或异物侵入等风险。动态检车员何虹璐在一次作业中发现某动车组头罩底板螺栓处出现异常反光，随即上报核查，复检确认存在被击打痕迹并及时处置。这样的“早发现”，减少了隐患向运行风险转化的可能，也为春运高峰下的运输组织赢得缓冲时间。 这种能力并非一蹴而就。面对密集图像和高节奏操作，新人需要在长期训练中熟悉车型结构特征、掌握关键部位判读要点，并形成稳定的识别习惯。同时，岗位实行24小时轮班制，长时间盯屏易导致眼睛干涩流泪，休息与如厕也要紧跟列车进站间隙安排。正是这种“盯屏到毫米、守关到螺栓”的日常，构成春运安全链条中不易被看见的一环。数据显示，2025年成都动车段通过图像分析方式提前消除近千起安全风险隐患，说明了技术手段与岗位坚守的叠加效应。 影响不仅体现在安全层面，也直接关系春运运力释放与准点水平。通过图像检测前移风险识别关口，动车组不必在每次运行后都回场进行同等强度检查，检修组织更具针对性，列车周转效率随之提升。在客流高峰背景下，这种提升意味着更多运能能够稳定投放，运输组织的韧性更强。 为继续破解“图像海量增长”与“人工负荷上限”之间的矛盾，成都动车段近来推动人机协同。自2025年9月起，该段逐步引入智能识别算法，对图像进行初步筛选并标记疑似异常点，再由检车员作最终判定。今年1月，动车组非转向架区域进入协同运行阶段，单节车厢作业时间由180秒缩短至120秒，整体效率提升约三分之一。实践表明，智能筛查更适合承担“初筛、提示、归类”等重复性环节，而最终结论仍需依托一线经验把关，确保准确可靠。 前景上，随着铁路数字化、智能化检修体系持续完善，图像检测将从“看得见”向“看得准、看得快、看得全”拓展：一是算法模型将随车型更新和样本积累不断迭代，提高异常识别的针对性；二是数据标准、作业流程和复核机制将进一步规范，减少误报漏报；三是岗位培训、劳动保护与心理调适将同步加强，保障高强度时期的持续作业能力。春运之外，这套机制也将服务日常运输，推动动车组检修由“事后处置”向“事前预警”加速转变。
春运是对中国铁路系统的全面检验；在旅客看不到的地方，无数像动态检车员这样的基层工作者正默默守护着行车安全。他们凭借专业技能和责任担当，在数以百万计的图像中识别隐患。技术进步提供了有力工具，但人的专业素养和敬业精神始终是安全保障的核心。正是这种技术与人文的完美结合，筑起了春运安全的坚实防线。