人工智能在地铁综合监控异常识别中的应用

摘要：地铁属于现代城市交通里的重要组成部分，它承担着大量乘客的运输任务，其运营安全和效率是至关重要的，地铁综合监控系统整合了电力监控、环境与设备监控等多个子系统，实现对地铁运营全方位的监控与管理，人工智能技术的兴起为地铁综合监控异常识别带来新解决方案，能够显著提升异常识别能力保障地铁运营安全稳定。

关键词：人工智能；地铁；综合监控；异常识别；应用

城市轨道交通运营规模和客流密度不断增长，这对综合监控系统异常识别能力提出更高要求。因此，本文就对人工智能在地铁综合监控异常识别中的应用进行分析，从而保障地铁综合监控工作顺利开展。

1地铁综合监控系统概述

地铁综合监控系统是集成了电力监控、环境与设备监控、火灾报警、信号、通信、自动售检票等多个子系统的智能化管理平台，目的是实现对地铁全线网车站、区间、车辆段等设施进行集中监视、控制与协调管理，该系统会实时采集并处理海量运行数据，支持运营调度、故障预警、应急联动等功能，以此提升城市轨道交通的安全性、可靠性与效率，其核心任务是及时发现并识别设备或环境异常情况，例如供电过载、区间积水等问题，避免事故出现升级情况，不过传统监控方式依赖固定阈值报警和人工经验判断，在面对复杂耦合异常模式时，存在响应延迟、误报率高、难以预测潜在故障等局限^[1]。 

2人工智能在地铁综合监控异常识别中的关键技术

2.1深度学习算法

深度学习算法在地铁综合监控异常识别里起着核心作用，它能够从海量且高维的监控数据中自动提取深层次非线性特征，有效克服传统浅层模型在复杂模式表征方面存在的局限，通过构建卷积神经网络、循环神经网络及其变体，可分别捕捉监控视频空间异常特征和传感器时序数据长程依赖关系。深度信念网络或自编码器结构能够强化对正常工况模式的学习，借助重构误差实现对未知异常事件的无监督检测，此类算法的理论优势在于端到端的特征学习能力，不需要人工设计特定规则或先验知识，能够适应地铁环境中动态、多样且不断演变的异常模式，进而提升识别的灵敏度与鲁棒性^[2]。

2.2计算机视觉技术

计算机视觉技术给地铁综合监控的视觉异常识别提供核心理论支撑，其本质是模拟人类视觉系统感知与理解图像序列，它借助目标检测、跟踪及行为分析等方法，自动定位并判别地铁站内乘客异常行为或设备状态异常，具体采用背景减除与光流法提取运动前景，以此区分动态目标与静态环境，基于深度学习的单阶段检测器实时分类异常目标并进行边界框回归。此外，多目标跟踪算法维持异常行为时空一致性，结合姿态估计模型解析细粒度动作异常，理论上计算机视觉把像素空间映射到语义空间，组合低层次视觉特征实现高层次场景理解，赋予监控系统对异常的智能认知能力。

2.3多模态数据融合技术

多模态数据融合技术是解决地铁综合监控系统信息异构与互补问题的关键办法，地铁异常事件通常会反映在不同模态的数据流中，像视频能记录视觉方面的异常情况、声音可捕捉到冲击相关信息、传感器数据可反映参数的漂移现象、SCADA系统状态量变化能表征运行方面的偏差，多模态融合技术会把不同来源结构以及表征维度的数据在特征级决策级或者模型级进行整合，从而构建异常判别框架。特征级融合通过拼接或者注意力机制把不同模态特征映射到公共子空间来挖掘潜在关联，决策级融合对各模态判别结果进行加权或者逻辑集成以提升决策的可靠性，该技术利用模态冗余信息增强判别置信度，并借助互补信息克服单一模态局限，进而实现对地铁异常事件的全方位高可信识别^[3]。

3人工智能在地铁综合监控异常识别中的应用

3.1设备故障识别

人工智能在地铁综合监控系统设备故障识别里，主要借助机器学习与深度学习算法，对设备运行状态数据开展实时特征提取和模式匹配工作，系统运用历史正常数据以及各类故障样本去训练分类模型，让模型能够学习到不同设备像信号系统、通风空调、自动扶梯、供电设备等，在正常与异常工况下的多维特征分布情况，当实时监测数据出现偏离或者突变时，模型可以快速判别故障类型并定位疑似故障部件，针对渐进性故障，无监督学习方法能够发现异常聚类并提示潜在劣化迹象，递归与长短时记忆网络能够捕捉时间序列动态关联，区分真实故障和干扰噪声以减少误报警，为运维人员提供预警和决策方面的支持。

3.2环境异常识别

在地铁站厅站台以及隧道这类复杂环境中，人工智能借助对多种传感器数据进行融合分析，达成对环境异常情况的快速识别工作，深度学习模型可以构建环境参数之间的非线性关联模型，一旦某一个或者若干个参数出现异常波动状况，系统就能判断其是否属于环境事件范畴，同时计算机视觉技术能够结合热成像与可见光视频，识别明火浓烟等视觉特征并且和传感器数据进行交叉验证，降低单一信息来源所导致的误报风险。针对隧道区间等关键区域，模型还能够分析水位变化速率以及通风压力分布情况，提前预警淹水或者风压失衡的风险问题，通过时空关联建模的方式，系统能够区分局部偶然扰动和整体环境恶化的趋势，避免因乘客活动或者列车通过造成的瞬时数据波动引发误判，保障环境安全监控的可靠性与实时性^[4]。

3.3人员行为异常识别

依靠计算机视觉和行为分析算法，人工智能可对地铁站内监控视频流做实时解析，以此识别乘客或工作人员危险、违规及异常行为，系统借助目标检测与骨架关键点提取技术，获取人员位置、姿态以及运动轨迹，接着使用时序动作识别模型（像三维卷积网络或图卷积网络）对行为模式进行分类，典型可识别异常行为包括乘客翻越闸机或屏蔽门、扶梯逆行或奔跑、突然倒地、长时间滞留关键通道、打架斗殴、抛掷可疑物品等，针对徘徊、尾随等具有时空特性的行为，系统结合多目标跟踪与轨迹分析算法，判断是否符合预设异常判定规则，模型能够学习正常人流行为分布，自动发现罕见行为，减少对人工定义规则的依赖，一旦识别出异常情况，系统联动报警与广播系统，自动推送相关视频片段给调度人员，争取快速处置的时间。

3.4地铁保护区异常行为识别

地铁保护区的外部作业或环境变化，可能会对地铁运营安全构成一定威胁，人工智能借助卫星遥感、无人机巡检以及固定监控等多源数据，实现对保护区内异常行为的智能识别功能，深度学习模型可对遥感与航拍图像开展语义分割工作，自动检测违章施工、堆土、开挖、打桩、大型机械闯入等风险行为，并且与保护区红线进行空间叠置分析以判断是否存在侵入情况，对于动态目标，目标跟踪算法可监测挖掘机、打桩机等工程车辆的移动轨迹与作业状态，识别未经报备的夜间施工或快速逼近地铁结构的行为。同时，模型可对比不同时期影像发现地表沉降、裂缝扩展等缓慢变化并提示结构性风险前兆^[5]。

4结论：

人工智能技术在地铁综合监控异常识别里有重要应用价值与广阔发展前景，借助深度学习、计算机视觉、多模态数据融合等关键技术应用，人工智能能够达成设备故障、环境异常、人员行为异常等多种场景准确识别，能为地铁运营安全提供十分有力的保障，伴随技术持续不断地进步与创新，人工智能会在地铁综合监控领域发挥更为重要的作用，推动地铁行业朝着更加智能化、高效化的方向发展 。

参考文献：

[1]赵玲玲.基于人工智能的地铁列车故障精确分析处理及安全运营促进研究[J].城市建设,2026,(04):67-69.

[2]熊清晨.基于云平台的地铁综合监控系统设计[J].集成电路应用,2025,42(11):121-123.

[3]张登博.地铁列车智能化数字化转型中的技术挑战与对策[J].人民公交,2025,(08):78-80.

[4]朱强鹏.地铁通风空调节能调控优化及人工智能技术应用[J].大众标准化,2025,(04):67-69.

[5]付康.智能化技术在地铁项目机电安装及装饰装修施工安全管控中的应用探究[J].张江科技评论,2024,(10):93-95.