铁路货场作为货运运输的核心枢纽，股道巡检是保障列车编组和运输安全的关键环节，而传统人工步行巡检模式早已难以适配铁路货运高速发展的节奏，成为行业发展的突出痛点。人工巡检需 2-3 人协同作业，日均覆盖股道不足 50 条，效率低下无法匹配班列密集、周转频繁的作业需求；巡检人员进入股道易与调车、机车通行产生交叉干扰，此类安全事故占货场事故总量的 15%-20%；同时人工判断受光照、天气、疲劳度影响，车顶杂物漏检、FTR 锁头状态误判等问题频发，直接威胁行车安全。此外，人工抄号、爬车检查等环节还存在操作繁琐、安全隐患大等问题，铁路货运巡检的无人化、智能化转型迫在眉睫。

针对行业痛点，无人机预检智能辅助系统依托大疆 M4TD 机场 3 套件打造全自动化智能巡检解决方案，构建 “空天地” 一体化列车巡检新格局。系统以六层级网络架构为基础，实现从数据采集到交互管理的全流程智能化，核心技术亮点尤为突出。其一，自研Matrix-LirsNet 深度学习模型基于 CNN + 空间注意力机制，结合特征金字塔网络（FPN）强化多尺度特征利用，解决小目标识别丢失问题；其二，模型创新改造损失函数，加入加权与调制因子，破解样本类别不均衡、难样本识别难的行业难题，单车厢分析时延≤2s；其三，采用Spring Cloud 深度定制的分布式微服务架构，融合 MQTT 物联网协议，实现低带宽下的稳定数据传输，支撑系统高并发、高可用运行；其四，无人机巡航精度达 ±0.3m，搭配 4K@30fps 高清采集能力，保障巡检数据的精准性和完整性。

该系统的落地实现了铁路货场巡检的全方位效能提升，各项数据均展现出显著优势。系统支持全流程自动化巡检，调度员远程下达任务后，无人机自主起飞、巡航、返航，无需人工干预，巡检效率较人工提升 5 倍以上，单趟班列巡检仅需 15 分钟；无人机定线巡航模式可灵活预设航线，日均股道巡检覆盖量较人工提升至 300 条以上，单车厢分析时延控制在 2 秒内，异常识别精准度大幅提升；同时系统彻底省去人工爬车检查、现场抄号环节，从源头消除爬车坠落、挤压等安全隐患，让货场人工安全事故发生率大幅降低。

实际落地应用中，该系统已在多家铁路单位实现规模化部署，成效显著。济南局董家镇货场引入系统后，股道巡检日均覆盖量从原有的 40 余条提升至 320 条，人工巡检成本降低 62%，货运作业整体效率提升 40%，前三检、后三检等核心环节的异常识别率达 98% 以上；郑州局郑州北货场应用该系统后，装车效率提升 45%，因巡检疏漏引发的货运事故发生率下降 92%，每年减少因事故造成的经济损失超 200 万元。中国铁路总公司在《智慧铁路建设发展规划》中明确提出，无人化、智能化巡检是铁路货运安全管控的核心发展方向，到 2027 年铁路货运核心枢纽智能化巡检覆盖率需达到 90% 以上。无人机预检智能辅助系统的落地，正是对这一规划的精准落地，通过技术创新让铁路货运巡检更高效、更安全、更智能，为智慧铁路建设注入了新的技术动能。