城轨列车监测系统关键技术研究与应用

吴英帅; 刘嘉琛; 杨守君; 李雨; 丛培鹏; 薛飞; 张朋

doi:10.13291/j.cnki.djdxac.2026.03.016

大连交通大学学报 ›› 2026, Vol. 47 ›› Issue (3) : 134 -142+151. DOI: 10.13291/j.cnki.djdxac.2026.03.016

城轨列车监测系统关键技术研究与应用

吴英帅, 刘嘉琛, 杨守君, 李雨, 丛培鹏, 薛飞, 张朋

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摘要

为提升城轨列车智能化监测水平，突破单模态模型对多源数据复杂关联捕捉不足的局限，提出了一种基于多模态数据融合的城轨列车监测系统。该系统作为城轨智能化转型的核心驱动力，灵活集成了多个关键监测单元，实现了对列车运行状态的全方位、多层次监测。该系统创新性地引入了多模态数据的融合技术，有效地挖掘了各模态数据间的互补优势，深入剖析了数据融合算法的三大层次——数据层、特征层与决策层融合，并针对多模态的监测场景加以应用。这一解决方案在高环境复杂度时，识别准确率有了一定提升，响应时间有显著提高；系统硬件显著精简，建设成本节约25%,安装空间减小60%。结论表明，该系统为城轨列车智能化运维提供了高效技术支撑，有效推动城轨智能化进程，具备一定的应用价值。