TACSTechnology and Application of Computer Science2998-89262998-8934Art and Technology10.61369/TACS.2026040007Article城市轨道交通运营保护区风险源安全智能检测模型研究https://artdesignp.com/journal/TACS/3/4/10.61369/TACS.2026040007李仙仙2026342026-02-28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。城市轨道交通,运营保护区,风险源,智能检测模型

[1] 王一帆. 人工智能技术在城市轨道交通的应用与探索[C]// 中国智慧工程研究会.2024 智慧施工与规划设计学术交流会论文集. 重庆设计集团有限公司;,2024:830-831.[2] 温凯越, 仇维斌, 曹海珍, 等. 基于VOSviewer 的城市轨道交通安全研究可视化分析[J]. 安全,2024,45(01):73-80.[3] 马卫东, 梁孟昌, 崔博. 城市轨道交通AI 技术在安全监测中的应用研究[J]. 现代城市轨道交通,2023,(11):114-119.[4] 刘孟栋. 城市轨道交通综合监控系统的数据安全分析[J]. 网络安全技术与应用,2023,(07):125-126.[5] 王丽佳, 贾波, 黄龙, 等. 绍兴轨道交通1 号线建设中的文物保护[J]. 城市轨道交通研究,2023,26(01):245-250.[6] 卢尚君.R 公司城市轨道交通安全评估业务营销策略研究[D]. 哈尔滨工业大学,2022.[7] 王俊彦, 衣然, 张斌, 等. 新型入侵检测技术在城市轨道交通信号系统中的应用研究[J]. 城市轨道交通研究,2022,25(07):43-46.[8] 施锦峰. 城市轨道交通智能施工调度管理系统建设与应用[J]. 现代信息科技,2022,6(13):167-171.[9] 李继超, 复杂地质条件下城市轨道交通深大基坑安全建造与无损检测关键技术. 江苏省, 中国建设基础设施有限公司,2022-06-08.[10] 王玮, 庞婷婷. 基于数据挖掘的城市轨道交通信息安全检测[J]. 微型电脑应用,2022,38(02):113-115.