个人简历：钱于，南卡罗来纳大学教授，智能与韧性铁路基础设施研究领域国际知名学者。先后于华中科技大学、堪萨斯大学、伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校获学士、硕士、博士学位。其研究核心聚焦智能韧性铁路基础设施建设，主攻轨道智能检测技术、边缘计算工程应用与计算机视觉图像处理三大方向。累计发表 120 余篇同行评审期刊论文、70 余篇国际会议论文；主持获得美国国家科学院、联邦铁路管理局及各类公私机构资助总额超 700 万美元。

现任美国土木工程师学会（ASCE）铁路运输委员会秘书，同时深度参与美国运输研究委员会（TRB）、美国铁路工程与维护协会（AREMA）多个专业委员会的技术工作；担任新成立的美国交通部 CRISI 中心 Rail-CREST 副主任，牵头下一代铁路基础设施的核心技术研发。此外，他还兼任 4 本国际权威期刊副主编，以及 3 本铁路领域顶级期刊编委。其学术贡献获得业界高度认可，斩获 ASCE 沃尔特・L・休伯土木工程研究奖（该学会土木工程领域最高级别生涯中期研究奖）、美国国家科学院 IDEA 奖，并连续 6 年（2021-2026）获评南卡罗来纳大学院长卓越研究奖。

报告摘要：美国拥有全球最大铁路网（超 25 万公里），承担美国国内近 40% 货运量。传统轨道人工巡检依赖现场经验，存在劳动强度大、效率低、精度不足及安全隐患等问题，相关研发长期滞后。为攻克上述难题，团队研发了多场景自动化轨道检测方法，实现了检测效率与精度的突破性提升。本次报告将介绍计算机视觉、人工智能及边缘计算技术在铁路领域的最新研发与应用成果，阐述如何将轨道系统打造为智慧交通体系与互联社区的重要组成部分。