机器视觉赋能地铁/铁路场景异常感知的关键技术研究

目录

一、引言

二、机器视觉异常感知的关键技术体系

关键技术一：面向复杂动态环境的感知增强技术

关键技术二：轻量化模型与边缘计算技术

关键技术三：多模态融合感知技术

关键技术四：面向小样本异常的持续学习技术

三、技术挑战与发展趋势

四、结论

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摘要
地铁与铁路系统作为城市公共交通的动脉，其运营安全至关重要。传统依赖人工监控和传感器的方式存在效率低、盲区多、响应慢等痛点。机器视觉技术以其非接触、信息丰富、可智能分析的优势，为实现线路、车辆、场站、乘客的全天候、全方位异常感知提供了革命性解决方案。本文旨在系统研究机器视觉在地铁/铁路异常感知中的关键技术体系。论文首先阐述了异常感知的内涵与挑战；进而重点剖析了面向复杂环境的感知增强、轻量化模型设计与边缘计算、多模态融合感知、以及面向小样本异常的持续学习等四大关键技术的原理与研究进展；最后，对技术发展趋势进行了展望。本研究为构建智能化、主动安全的下一代轨道交通运维体系提供了技术路径参考。

关键词： 机器视觉；轨道交通；异常感知；边缘计算；多模态融合；小样本学习

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一、引言

地铁与铁路系统环境复杂、要素众多，异常事件具有突发性、多样性和潜在灾难性的特点。这些异常主要包括：

• 基础设施异常： 轨道几何形变、异物侵限、接触网悬挂异物、隧道衬砌裂缝脱落等。

• 运营设备异常： 车辆关键部件（如转向架、受电弓）的裂损、过热、变形等。