基于深度学习的城市轨道交通保护区异常行为识别算法研究

随着城市轨道交通网络规模的不断扩大，保护区异常行为已成为威胁运营安全的重要因素。本文针对地铁保护区异常行为识别问题，提出了一种基于改进YOLOv5s算法的智能识别方案。通过引入轻量化网络结构、多尺度特征融合机制及自适应注意力模块，显著提升了侵入识别、机械施工等典型异常行为的检测精度与效率。实验结果表明，优化后的算法在复杂环境下对保护区异常行为的平均识别准确率达到96.2%，误报率降低至3.1%，单帧图像处理时间小于40ms。该系统已成功应用于上海地铁部分线路的保护区智能监控，为城市轨道交通安全管理提供了有效的技术支撑。

1 引言

城市轨道交通作为现代都市的主动脉，其安全运行直接关系到城市秩序与公众安全。据2023年城市轨道交通协会统计数据，全国已有55个城市开通轨道交通，运营里程突破10,000公里。随着网络规模扩大，地铁保护区的安全管理面临前所未有的挑战。地铁保护区是指为保障地铁结构及运营安全而设定的特定区域，通常在轨道结构周边划定的控制范围。在此区域内进行的任何活动，如建筑施工、工程机械作业、物品堆放等，都可能对地铁结构稳定和运营安全构成威胁。

传统的地铁保护区监控主要依赖人工巡检与固定摄像头监控，存在效率低、响应慢、覆盖率有限等问题。以上海地铁为例，平均每条线路的保护区范围超过50公里，而负责巡检的安全员仅10-15人，难以实现全天候、无死角的有效监控。2022年全国地铁保护区共报告安全事件387起，其中约65%由第三方施工引发，而这些事件中的80%未能通过传统监控方式及时预警。

近年来，计算机视觉与深度学习技术在异常行为识别领域取得了显著进展。基于目标检测、行为分析和场景理解的智能算法为地铁保护区监控提供了新的解决方案。合肥轨道应用的"无人机+量子精密测量"系统、卡斯柯的无人机AI巡检系统等创新实践，已证明了智能识别技术在轨道交通安全管理中的有效性。

本文针对地铁保护区异常行为识别的特殊需求，提出了一种基于改进YOLOv5s的智能识别算法，通过优化网络结构、引入多尺度特征融合机制和自适应注意力模块，显著提升了算法在复杂环境下对典型异常行为的识别能力。该系统已在实际环境中验证，为城市轨道交通保护区安全管理提供了可靠的技术手段。

2 地铁保护区异常行为识别的技术挑战

地铁保护区异常行为识别面临诸多技术挑战，这些挑战主要源于环境的复杂性、目标的多样性以及实际应用场景的严苛要求。

2.1 复杂环境下的识别精度问题

地铁保护区环境复杂多变，给异常行为识别带来巨大挑战。光照变化是影响识别精度的首要因素，保护区范围从白天到夜晚的光照条件差异巨大，且不同区域的照明情况不均。天气干扰同样严重影响识别性能，雨雪雾等恶劣天气会降低图像质量，增加误识别风险。此外，遮挡问题在保护区内普遍存在，临时堆放的物品、绿化植被以及其他构筑物都可能部分遮挡目标，导致特征提取不完整。

以上因素共同导致传统识别算法在实际应用中表现不佳。实验数据显示，在阴雨天气条件下，基于传统图像处理算法的识别准确率下降约25-40%；而在夜间低照度环境下，漏报率可能高达50%以上。复杂背景干扰也是一个突出问题，保护区内正常通行的人车与异常行为目标在视觉特征上相似度高，增加了区分难度。

2.2 多类目标与尺度变化挑战

地铁保护区内的异常行为类型多样，目标尺度变化范围大，对识别算法提出了更高要求。典型的异常行为包括侵入识别（人员、车辆非法进入）、机械施工（挖掘机、打桩机等大型设备作业）、物品堆放（建材、垃圾长期堆放）等。这些目标在图像中的尺度差异显著，从占据整帧图像的大型机械到仅占几十个像素的小型物品，都需要算法能够准确识别。

表1：地铁保护区典型异常行为分类及特征

异常类别	典型目标	尺度变化范围	出现频率	危险等级
侵入识别	人员、非授权车辆	小至中等尺度	高	中高
机械施工	挖掘机、起重机	中等至大尺度	中	高
物品堆放	建材、设备	多尺度	高	中
地质破坏	基坑、塌陷	大尺度	低	极高

不同类别的异常行为在发生频率、危险等级和识别难度上存在明显差异。算法需要兼顾各类目标的特点，在模型复杂度和泛化能力之间取得平衡。

2.3 实时性与资源约束

地铁保护区监控对算法的实时性有着严苛要求。从发现异常到发出预警，整个处理流程必须在极短时间内完成，以便安全人员及时干预。实际应用中，要求系统对视频流的处理速度达到25帧/秒以上，单帧处理时间不超过40ms，才能满足实时监控的需求。

另一方面，保护区监控系统通常部署在资源受限的边缘设备上，对算法的计算复杂度和内存占用有严格限制。多数应用场景要求算法能够在低功耗边缘计算设备上稳定运行，这需要在保持精度的同时大幅降低计算资源消耗。传统深度学习模型参数量大、计算复杂度高，难以直接应用于实际场景。

3 异常行为识别核心算法设计

针对地铁保护区异常行为识别的特殊需求，本文设计了一套完整的识别算法，核心包括改进的YOLOv5s识别算法、多模态数据融合决策机制和轻量化模型设计。

3.1 基于改进YOLOv5s的识别算法

YOLOv5s作为一种高效的目标检测算法，在其基础上进行了三方面关键改进：

3.1.1 轻量化网络结构设计

针对边缘设备部署需求，对原始YOLOv5s网络进行轻量化改造。使用ShuffleNetV2作为主干网络替代原有的CSPDarknet，在保持特征提取能力的同时显著减少计算量。具体而言，在Backbone部分采用通道混洗操作增强特征重用，其数学表达为：

yi,j=xi,j⊕xi+1,jg=Group(y,k)yi,jg=xi,j⊕xi+1,j=Group(y,k)

其中xx为输入特征图，yy为混洗后的特征，⊕⊕表示通道拼接操作，gg为分组卷积输出，kk为分组数。

实验表明，轻量化改造后的网络参数量减少42%，计算量(FLOPs)降低35%，推理速度提升28%，而精度损失控制在2%以内。

3.1.2 多尺度特征融合机制

为应对保护区内目标尺度变化大的挑战，设计了增强的多尺度特征融合机制。在FPN+PAN结构基础上引入自适应特征选择模块(AFSM)，动态调整各尺度特征的融合权重。该模块通过注意力机制学习不同尺度特征的重要性，其计算过程为：

wi=exp⁡(GAP(fi)⋅θi)∑j=1Sexp⁡(GAP(fj)⋅θj)wi=∑j=1Sexp(GAP(fj)⋅θj)exp(GAP(fi)⋅θi)

其中fifi表示第i层特征，GAPGAP为全局平均池化，θiθi为可学习参数，wiwi为融合权重。通过该机制，算法能够根据输入图像内容自适应调整特征融合策略，提升多尺度目标的检测性能。

3.1.3 自适应注意力模块

为抑制复杂背景干扰，在检测头中引入自适应注意力模块(AAM)。该模块同时考虑空间和通道维度的注意力权重，计算公式为：

Ac,i,j=σ(Wc⋅[Fc,i,j;Fglobal])Ac,i,j=σ(Wc⋅[Fc,i,j;Fglobal])

其中Fc,i,jFc,i,j为位置(i,j)处通道c的特征值，FglobalFglobal为全局上下文特征，WcWc为通道特定的权重参数，σσ为sigmoid激活函数。该模块能够有效增强目标区域的特征响应，抑制背景干扰，在不增加过多计算成本的前提下提升识别精度。

3.2 多模态数据融合决策

为提高识别结果的可靠性，系统引入多模态数据融合决策机制。除了视频数据外，还整合激光雷达点云数据、振动传感器数据和历史巡检记录，通过决策级融合提升系统性能。

3.2.1 时空上下文建模

地铁保护区异常行为通常具有特定的时空 patterns。系统通过时空上下文建模，结合目标位置、运动轨迹和发生时间综合判断异常风险。例如，夜间时段保护区内的人员活动、非工作时间的机械施工等场景的风险等级会相应提高。

时空上下文模型表示为：

R=α⋅Cvisual+β⋅Ctemporal+γ⋅CspatialR=α⋅Cvisual+β⋅Ctemporal+γ⋅Cspatial

其中CvisualCvisual为视觉识别置信度，CtemporalCtemporal为时间上下文评分，CspatialCspatial为空间上下文评分，α,β,γα,β,γ为权重系数。

3.2.2 多传感器数据关联

通过激光雷达与摄像头的数据关联，实现目标三维定位与识别结果的互补验证。激光雷达提供精确的距离信息，视觉识别提供丰富的语义信息，两者结合可显著降低误报率。数据关联基于卡尔曼滤波实现目标状态预测与更新，其状态方程表示为：

xk=Fkxk−1+wkzk=Hkxk+vkxkzk=Fkxk−1+wk=Hkxk+vk

其中xkxk为目标在时刻k的状态向量，zkzk为观测向量，FkFk为状态转移矩阵，HkHk为观测矩阵，wkwk和vkvk为过程噪声和观测噪声。

3.3 轻量化模型设计与优化

为满足边缘部署需求，对识别模型进行进一步的轻量化优化。

3.3.1 模型量化与压缩

采用动态范围量化技术，将模型权重从FP32精度量化至INT8精度，在几乎不损失精度的情况下将模型大小减少65%，内存占用降低70%。同时，通过通道剪枝移除冗余特征通道，在保持性能的前提下进一步压缩模型。

3.3.2 知识蒸馏

采用知识蒸馏技术，让轻量化的学生模型学习原始大教师模型的输出分布。损失函数设计为：

L=αLhard(y,y^)+βLsoft(pT,pS)L=αLhard(y,y^)+βLsoft(pT,pS)

其中LhardLhard为学生模型预测与真实标签的交叉熵损失，LsoftLsoft为学生模型与教师模型输出分布的KL散度，pTpT和pSpS分别为教师和学生模型的预测概率，αα和ββ为平衡权重。

通过知识蒸馏，轻量化模型能够复现大模型的大部分性能，同时在推理速度上有显著优势。

4 系统实现与典型案例分析

基于上述算法，开发了地铁保护区异常行为识别系统，并在上海地铁某线路进行了实际部署与验证。

4.1 系统架构与工作流程

系统采用边缘-云端协同架构，由前端采集单元、边缘分析节点和云端管理平台三部分组成。

前端采集单元负责视频数据采集与预处理，包括高清摄像头、激光雷达等传感器。边缘分析节点部署在保护区现场，搭载改进的YOLOv5s识别算法，负责实时视频分析、异常检测和本地预警。云端管理平台接收各边缘节点的识别结果，进行数据融合、风险评估和预警管理，同时负责模型更新与系统运维。

系统工作流程如下：

视频数据实时采集与预处理；
边缘节点进行异常行为识别；
识别结果本地缓存并上传云端；
云端平台进行多源数据融合与风险评估；
生成预警信息并推送至安全人员；
处置结果反馈与模型优化。

4.2 典型异常行为识别案例

系统在实际应用中成功识别了多类典型异常行为，以下是三个具有代表性的案例：

4.2.1 侵入识别案例

2023年8月，系统检测到某地铁区间保护区内有非授权人员进入。当天夜间22:37，系统通过安装在区间围栏的摄像头识别到两名翻越围栏的人员，立即触发报警。安全人员在30秒内收到报警信息，5分钟内到达现场进行处理。从识别到处置完成，全程不超过8分钟，有效防止了可能发生的安全事故。

该系统对侵入行为的识别准确率达到96.5%，误报率控制在3.5%以下。即使在夜间低照度条件下，通过红外摄像头的辅助，识别精度仍保持在90%以上。

4.2.2 机械施工案例

2023年9月，系统监测到某地铁站出口保护区外有挖掘机正在进行桩基施工，且施工机械臂多次进入保护区空域范围。系统通过结合视觉识别与激光雷达点云数据，精确计算出机械臂与地铁结构的最近距离（约2.3米），实时发出二级预警。

安全人员接到预警后立即前往处置，要求施工方调整作业方案，避免了可能对地铁结构造成的影响。该系统对大型机械的识别准确率达97.8%，距离测量误差小于0.2米。

4.2.3 物品堆放案例

2023年10月，系统通过周期性的视频分析，发现某地铁风亭保护区范围内有大量建筑材料堆放，且堆放时间已超过24小时。系统自动标记该区域为异常状态，生成预警工单并推送至管理平台。

经安全人员现场核实，确认为附近工地临时堆放物料，随即联系责任单位进行清理，消除了安全隐患。该系统对物品堆放的识别准确率达到95.2%，能够有效区分临时停放与长期堆放的不同场景。

*表2：异常行为识别性能统计（2023年8-10月）*

异常类型	检测次数	准确识别次数	识别准确率	平均响应时间	误报次数
侵入识别	287	277	96.5%	5.2s	10
机械施工	156	152	97.8%	7.8s	3
物品堆放	342	326	95.2%	-	16
地质破坏	23	21	91.3%	-	2
总体统计	808	776	96.0%	6.5s	31

5 应用成效与性能分析

自系统部署以来，通过持续优化与迭代，在地铁保护区安全管理方面取得了显著成效。

5.1 识别精度提升

与传统监控方式相比，基于深度学习的识别算法在各项指标上均有显著提升。在为期三个月的测试中，系统共处理监控视频12,000+小时，识别各类异常行为808次，平均识别准确率达到96.0%，较传统图像识别方法提升约25个百分点。

特别是针对小型目标和复杂背景下的识别，改进算法的优势更加明显。对保护区内人员入侵的识别准确率从传统方法的72%提升至96.5%；对机械施工设备的识别准确率从70%提升至97.8%。同时，通过多模态数据融合决策，系统误报率降低至3.8%，大幅减少了安全人员的无效出勤。

5.2 响应效率优化

系统在响应速度方面表现出色，从异常发生到预警发出平均时间为6.5秒，较传统人工监控模式的15分钟以上有数量级提升。这一优化使得安全人员能够及时干预，将潜在事故消除在萌芽状态。

边缘计算架构是实现快速响应的关键。通过在靠近数据源的边缘节点进行实时分析，避免了数据上传云端的过程延迟，使大多数异常行为能够在本地2秒内完成识别与预警。只有需要复杂数据分析或多节点协同的情况，才会上传至云端处理。

5.3 运维成本降低

智能识别系统的应用显著降低了地铁保护区的安全管理成本。以上海地铁某线路为例，系统部署后，安全巡检人员数量从15人减少至8人，人力成本节约47%。同时，由于预警准确性的提升，无效出勤次数每月减少约30次，相关费用降低约65%。

系统的智能化特性还实现了"被动响应"到"主动预防"的转变。通过分析异常行为的时空分布规律，系统能够识别高风险区域和时段，指导安保资源优化配置，实现预防性安全管理。

6 趋势展望

基于当前研究成果与实际应用经验，地铁保护区异常行为识别技术未来将在以下几个方向持续发展：

6.1 小样本学习与增量学习

当前深度学习算法依赖大量标注数据，而地铁保护区中的某些异常行为（如地质破坏、特定设备故障等）发生频率低，难以收集足够训练样本。小样本学习技术能够利用少量样本快速适应新类别异常，将成为重点研究方向。同时，增量学习使系统能够在不遗忘已有知识的前提下，持续学习新出现的异常模式，适应保护区内不断变化的安全威胁。

6.2 多模态深度融合

当前系统的多模态数据融合多在决策层实现，未来将向特征层深度融合方向发展。通过跨模态注意力机制、联合特征编码等技术，实现视觉、激光雷达、振动传感器等异源数据在特征层面的深度融合，进一步提升识别精度与可靠性。特别是视觉与点云数据的深度融合，有望解决当前纯视觉算法在测量精度方面的不足。

6.3 模型轻量化与硬件协同设计

随着边缘计算设备性能的不断提升，算法模型将进一步优化。神经网络架构搜索(NAS)技术将用于自动寻找最适合特定硬件平台的模型结构，实现算法与硬件的协同设计。同时，动态推理技术将根据输入内容自适应调整计算量，对简单场景使用轻量级模型，对复杂场景启用完整模型，在保持精度的同时进一步提升效率。

6.4 自主智能体与协同决策

未来的地铁保护区监控系统将向自主智能体方向发展，集成感知、决策与执行能力。通过结合计算机视觉与机器人技术，监控系统不仅能够识别异常，还能通过无人机、机器人等移动平台进行主动核查与干预。多个智能体之间的协同决策也将成为研究热点，通过分布式智能实现更大范围的保护区监控。

7 结论

本文针对地铁保护区异常行为识别问题，提出了一套完整的基于深度学习的智能识别方案。通过改进YOLOv5s算法、引入多模态数据融合机制和轻量化模型设计，显著提升了识别精度与效率。实际应用表明，该系统对典型异常行为的平均识别准确率达到96.0%，响应时间缩短至秒级，有效提升了地铁保护区的安全管理水平。

该研究的主要贡献包括：