关键词：数据采集、传感器、视频监控、人工智能、图像识别

近十余年，随着我国城市建设的大发展，我国新建了大量地铁隧道投入运营使用。已建隧道普遍存在不同程度的隧道衬砌裂缝、变形以及渗漏水等病害，这些病害会严重危及行车安全。目前针对上述病害的检测，主要由人工定期巡检的方式来进行处理，检测过程耗时，耗力，检修的成本高，检修不及时。

为解决上述问题，地铁隧道检测系统利用摄像头、物联网传感器、人工智能等技术，对地铁隧道的服役状态情况进行实时的监控，对隧道内的环境数据进行实时的采集。后台智能分析系统对采集到的数据进行实时的分析，当发现数据异常时，能够进行实时的报警，及时通知相关人员进行列车调度和危险排除。同时利用人工智能技术对识别的安全隐患自动出具维修建议，提高隧道的安全可靠性，降低维护维修的成本，最终实现隧道维修维护的智能化、无人化作业。

系统特点

● 实时检测：利用物联网、摄像头监控技术，对地铁隧道的服役状态进行实时监控，对服役数据进行实时分析。

● 智能化分析预警：利用人工智能技术对采集的数据进行实时智能分析，对识别到的安全隐患进行实时的预警。

● 智能化维修方案：利用人工智能技术对识别到的隐患自动出具维修方案。

应用场景

● 地铁、高铁、公路的隧道监控。

服务方式

● 私有化部署、定制化开发。

系统截图