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城市軌道交通包括地鐵、輕軌及有軌電車等多種模式，以地鐵和輕軌為主。城市軌道交通是“城市交通的主動脈”，與其他公共交通相比，具有用地省、運能大、節能環保、舒適安全等特點，是城市交通未來發展的主要方向之一。但由于接觸網是沿線路架設，環境惡劣、無備用，極易發生安全事故，因此必須對接觸網和受電弓實施全面檢測監測，以便掌握弓網運行狀態并及時維修，從而確保弓網和車輛安全可靠運行。運用視覺測量、高清成像、紅外測溫、紫外光探測等相關技術實現對接觸網幾何參數、接觸懸掛狀態、弓網作用參數、弓網電氣參數等關鍵項的高精度檢測監測，為被測線路的牽引供電安全提供全面的診斷及評估依據。

軌道交通的工務工程系統由路基、軌道、橋梁、隧道等構成。路基上鋪設的軌道為車輪提供承載，供車輛正常行駛。輪軌關系是車輛安全運行的基礎性問題。工務工程系統中任何基礎設施失效都可能引發行車事故，因此必須對路基、軌道、橋梁、隧道等進行檢測監測，從而確保輪軌安全、保障車輛可靠運行。運用視覺測量、高清成像、分布式傳感器、地質雷達等相關技術實現對橋梁、隧道、路基、軌道的結構變形、表面狀態、內部傷損的高精度檢測監測，為被測線路的工務工程安全提供全面的診斷及評估依據。

傳統的地鐵車輛檢修采用日常回庫后人工地溝檢修模式，存在檢測效率低、維修強度大、運維成本高等諸多問題。基于機器視覺、先進傳感、深度學習、大數據挖掘、綜合可視化、設備故障異常提前預判、智能運維為一體的地鐵車輛軌旁智能綜合檢測監測系統，該智能系統具備可擴展性，可接入地鐵車輛中大部分的檢修設備，并建立起地鐵車輛的大數據庫，深度分析各個設備，為車輛的高級修程提供數據基礎，為后續的均衡修、狀態修提供依據，同時對保障車輛安全也起著重要的作用，從而實現車輛從傳統的日檢到雙日檢、四日檢、八日檢，延長修程時間，實現車輛檢修向智能化、自動化發展，降低人力物力成本。

城市軌道交通運營維護管理過程中會產生大量的檢測監測數據、維修數據和故障數據，目前存在數據分散存儲、無統一標準、數據無法關聯、管理效率低等問題。通過對接觸網、軌道、隧道等基礎設施狀態及數據進行實時采集，結合線路BIM設計模型，構建基礎設施智能運維平臺，實現基礎設施施工、運營全維數據綜合管理。運用大數據、云計算、深度學習、模糊推理等人工智能算法，對基礎設施運營狀態進行分析與挖掘。通過故障發生原因診斷，預測基礎設施故障發展規律，評估線路服役狀態，建立基礎設施健康評價體系，為防控運營風險，科學制定維修任務，降低現場維修成本，提供理論依據和技術支撐。