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Volume 3,Issue 7

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28 February 2026

城市轨道交通运营保护区风险源安全智能检测模型研究

仙仙 李1
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1 江西交通职业技术学院, 中国
TACS 2026 , 3(4), 38–40; https://doi.org/10.61369/TACS.2026040007
© 2026 by the Author(s). Licensee Art and Technology, USA. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution -Noncommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0) ( https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ )
Abstract

城市轨道交通运营保护区是保障轨道交通安全运行的核心管控区域,区域内存在违规施工、机械侵入、堆载超限、结构变形等风险源,极易引发轨道沉降、隧道开裂、行车中断等重大安全事故。但是,传统的人工巡检、定点监测方式面临效率低、覆盖不全、响应滞后问题,难以适配高密度、长距离、复杂环境下的全域风险管控需求。故而,本文以YOLOv8深度学习模型为基础,结合多源感知数据融合、小目标优化、稀疏注意力机制与边缘计算架构,构建适用于城市轨道交通运营保护区的风险源安全智能检测模型,为解决轨道交通安全运行问题提供可行方案。

Keywords
城市轨道交通
运营保护区
风险源
智能检测模型
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