基于多维技术融合的轨道交通车站设备智慧巡检管理系统

　　摘 要:本系统旨在根据地铁车站设备系统日常巡检工作特点及实际管理需求，将先进的设备管理理念、技术手段与地铁车站设备巡检管理场景深度融合，围绕“智能定位—规范管控—数据赋能”的技术主线，解决巡检任务规范化、流程管理智能化、巡检过程无感化、数据分析自动化等关键问题。构建了一套标准化、规范化、智慧化的巡检管理流程，解决了巡检人员到位不及时、巡检点位覆盖不全面等问题。同时，建立了设备巡检质量全过程监督与追溯机制，通过技术手段实现对巡检行为及巡检质量的精准管控，有效防止出现关键内容漏检、错检、以及“巡而不检”等问题。系统实现了巡检任务派发、巡检人员定位、巡检路线及巡检痕迹存储、巡检内容智能判别、巡检问题闭环处置、巡检报告自动出具、巡检数据多维分析等功能，通过对巡检任务、巡检路线、巡检痕迹、巡检数据、问题处置等全过程的全面动态精准管控，强化巡检任务执行管理，有效规范巡检作业过程，切实保障巡检工作质量，大幅提升巡检工作实效，为地铁车站设备系统安全运行提供技术保障。

　　关键词：多维技术融合;轨道交通;车站设备;智慧巡检系统

　　1 技术研发背景

　　随着地铁线路的持续开通，车站设备的数量随之在增长，车站设备的正常运行是保障系统安全、稳定运营的基础，设备状态巡检作为设备检修维护的重要环节，其工作质量和效率直接关系到地铁的运营安全。传统的人工巡检依赖员工的主观能动性，存在巡检计划执行随意、路线覆盖不全、过程缺乏有效监督与追溯等问题，漏检、错检乃至“巡而不检”等现象时有发生，导致设备隐患难以及时发现。同时，完全依赖人工采集的数据普遍存在记录不完整、不准确、不规范等缺陷，使得历史数据难以支撑科学分析，也无法形成可靠的运维决策依据。近年来，随着物联网、人工智能的快速发展，智能化、数字化已成为设备管理能力提升的主要方向。通过引入先进技术手段，实现地铁巡检管理工作的信息化与智能化，既是解决传统巡检模式弊端的有效途径，也是系统提升地铁设备巡检工作实效的必然抓手。在此背景下，研发一套集规范化与智能化于一体的地铁车站设备巡检管理系统，显得尤为迫切。

　　2 需求分析

　　2.1 目标需求

　　以物联网、人工智能技术为核心，依托巡检管理数字化平台，通过智能化巡检系统建设，实现对地铁车站设备巡检质量的全程管控与智能研判，由传统依赖人工经验的“人巡人记”模式，升级为“标准化作业+智能化管控+自动化分析”的智慧巡检模式，实现巡检任务派发、巡检人员定位、巡检路线及巡检痕迹存储、巡检内容判别、巡检问题处置、巡检报告出具、巡检数据分析等功能，通过对巡检任务、巡检路线、巡检痕迹、巡检数据、问题处置等全过程的全面动态精准管控，强化巡检任务执行管理，有效规范巡检作业过程，大幅提升巡检工作实效，为地铁车站设备安全运行提供技术保障。

　　2.2 功能需求

　　为规范巡检作业流程，保障巡检工作质量，提升巡检工作实效，本系统将实现以下功能。

　　(1)巡检任务自动分配功能。依据地铁设备巡检规程形成结构化电子表单，表单涵盖设备名称、巡检频率、检查内容及关键指标。系统根据电子表单自动分配巡检任务，巡检人员根据任务将相应巡检内容的完成情况以拍照或文字输入的方式上传。数据在上传过程中通过预设校验规则自动验证完整性合规性，形成标准化、结构化、多维度的信息流，确保巡检记录的全面性、准确性和可追溯性。

　　(2)巡检人员定时定位功能。每个设备区域均预设唯一编号的NFC芯片，巡检人员通过移动设备扫描后，系统自动记录巡检时间、位置，实现轻感化签到及巡检轨迹记录。系统通过智能信标与车站平面图的联动，可实时记录并存储巡检人员的活动轨迹，从而增强巡检流程的管控。

　　(3)巡检内容判别与全流程记录功能。系统内嵌智能规则引擎，通过设定定量阈值和定性分析规则，实现对设备表观状态及房间环境数据的自动比对和异常判定。巡检日志内容主要涵盖任务下达、人员签到、现场检查、结果录入、问题处理及复查归档等全过程，支持多维度查询和统计分析，为设备管理提供数据支撑。

　　(4)多终端支持与系统交互功能。为满足不同层级用户需求，系统同时提供PC端管理平台与移动端巡检APP。其中，PC端侧重后台管理、数据统计、设备档案维护及报表生成;移动端则支持任务接收、实时签到、数据录入、拍照上传及定位。两端通过标准化接口实现数据实时交互，保证巡检任务从下达到现场执行、数据上传再到管理分析形成完整闭环，提升了巡检工作的灵活性与便捷性。

　　3 智慧巡检关键技术

　　3.1 巡检内容结构化

　　聚焦地铁车站设备系统巡检规程分散、巡检标准不统一、以及巡检记录难以量化的问题，构建了结构化巡检清单，并在此基础上研发了巡检任务的自动生成技术。实现巡检任务由经验驱动向规则驱动转变。具体而言，将多个专业巡检规程拆解为可计算的结构化字段模型，构建形成了设备标识、巡检点位、检查项目、判定标准及巡检频次等多维数据体系，并基于结构化清单自动生成巡检任务与电子表单。系统通过字段约束与完整性校验机制，实现巡检数据自动验证与合规判别，显著提升巡检记录规范性与数据质量，为后续智能分析与闭环管理提供高可信数据基础。

　　3.2 人员智能定位技术

　　针对传统管理方式缺乏巡检人员到位验证、存在代检与漏检风险的问题，通过基于NFC信标与移动终端协同的巡检人员定位技术，实现了对巡检行为的过程化感知。具体而言，采用“一点一签”的NFC点位绑定机制，构建巡检点位与设备对象的精准映射关系，巡检人员通过移动终端触发NFC自动完成身份识别、任务关联及时间记录。系统结合车站空间拓扑构建巡检轨迹自动生成与可视化分析模型，从而实现对巡检到位性、完整性及行为效率的多维评估，全面提升巡检过程监管能力。

　　3.3 设备状态智能识别技术

　　针对设备状态判别主要依赖人工经验、以及巡检结果一致性不足的问题，构建了设备状态智能识别与规则融合判别方法，实现设备状态由人工判断向人机协同智能判别转变。具体而言，本系统基于图像识别模型对设备系统仪表读数、指示灯状态、阀门位置及设备外观缺陷进行自动识别，并与巡检清单阈值规则进行融合分析，形成结构化设备状态判别结果。当识别结果与人工填报不一致时，系统自动触发复核机制并标记异常风险，显著提升巡检判别的客观性、一致性。

　　3.4 闭环管理机制

　　围绕巡检发现的问题难以持续跟踪、异常问题处置流程断裂等管理痛点，构建巡检修一体化闭环管理体系，实现对设备异常全生命周期数字化管理。具体而言，本系统以异常工单为核心载体，构建“巡检发现—自动派单—维修处置—结果验收—数据归档”标准化处置流程，系统依据设备专业与异常情况自动完成维修工单生成与派发，并通过移动端记录维修过程，实现异常问题处置的全过程留痕。结合工单状态监控与超时预警机制，形成异常问题闭环处置与知识沉淀体系，显著提升设备运维响应效率与风险防控能力。

　　4 智慧巡检系统功能设计

　　本系统围绕地铁车站设备巡检的实际业务流程，构建面向巡检作业全过程的功能模块体系。系统功能架构采用分层、分模块设计思路，各功能模块职责清晰，通过统一的数据与业务接口协同运行，共同支撑巡检业务的规范化与闭环化管理。

　　4.1 巡检任务与工单管理模块

　　巡检任务管理模块是系统的核心功能之一，主要负责巡检计划配置、任务下发与执行状态管理。管理人员可根据线路、车站和巡检周期(如日检、周检、月检)制定巡检计划，并通过系统将任务分配至具体巡检人员。系统支持巡检任务的手动配置与模板化导入，任务内容包含巡检点位、对应表单和执行周期等信息。巡检任务在执行过程中按照“待执行—进行中—已完成/异常”的状态自动流转，实现巡检过程的可视化管理。当巡检结果判定为异常时，系统可进一步生成维修工单并进入后续闭环处置流程。巡检任务与工单管理模块示意图如图1所示。

　
　图1 巡检任务与工单管理模块

　　4.2 巡检点位与NFC管理模块

　　巡检点位与NFC管理模块用于实现巡检到岗的强制校验与点位管理。系统通过树形结构维护地铁线路、车站及具体巡检点位之间的层级关系，并将每个巡检点位与唯一的NFC标签进行绑定。后台可生成并管理NFC标签所对应的唯一识别链接，实现NFC标签的发放、绑定、作废及扫描记录统计等全生命周期管理。巡检人员须在现场通过移动终端扫描NFC标签后方可触发巡检任务，从源头上避免代检和漏检问题。

　　4.3 巡检作业与数据采集模块 巡检作业模块主要运行于移动端，为巡检人员提供标准化的数据采集界面。系统根据NFC标签识别的巡检点位，自动加载对应的巡检表单，引导巡检人员完成检查项填写。巡检表单支持选项选择、数值填报、文字说明及现场拍照等多种数据采集方式，并对必填项和关键检查项进行约束，确保巡检数据的完整性与规范性。移动端支持离线数据采集，在无网络环境下可将巡检数据本地缓存，待网络恢复后自动同步至后台系统。 4.4 智能辅助判别与异常识别模块

　　系统在巡检数据提交后，通过规则判别与智能识别相结合的方式对巡检结果进行辅助分析。对于数值类检查项，系统可依据预设阈值规则进行初步异常判断;对于图片类数据，系统调用智能识别服务，对仪表读数和设备外观状态进行辅助识别。智能识别结果作为巡检异常判定的参考依据，与人工填报结果共同支撑后台异常识别和管理决策，实现巡检过程中的“人机协同”判别机制。

　　4.5 异常派单与闭环处置模块

　　当巡检过程中发现异常情况时，系统可自动或人工生成异常工单，并由管理人员在后台完成派单操作，将工单分配至对应维修人员。维修人员接收工单后，在线填写处理说明并上传整改结果图片，形成完整的处理记录。异常工单需经管理人员审核确认后方可闭环，系统完整记录异常的发现、处理和验收全过程，实现异常问题的闭环管理与责任可追溯。

　　4.6 统计分析与可视化展示模块

　　统计分析模块主要对巡检任务执行情况、异常分布特征和工单处理效率等数据进行汇总与分析。系统通过图表形式对巡检完成率、异常数量、站点分布等核心指标进行可视化展示，为管理人员提供直观的运行态势感知。该模块支持按线路、车站和时间周期进行统计分析，并为后续综合监控大屏展示提供数据支撑。

　　5 系统应用效果

　　5.1 提升巡检作业管理规范程度

　　系统通过NFC近场通信技术强制要求巡检人员到达设备物理位置进行感应解锁巡检表单，从技术源头有效规避了“假巡检”行为。同时，依托数字化检查标准库的强制引导，巡检人员必须逐项确认并记录结构化数据，降低巡检项点漏检率，确保了巡检作业的执行刚性。

　　5.2 提升巡检作业整体效率

　　集成AI大模型与OCR技术后，系统实现了对关键设备仪表读数、指示灯状态的智能初筛，有效降低一线人员手动录入与管理人员后期复核的工作量。在智能算法的辅助下，缩短了单站单次巡检的平均耗时，有效提升了现场作业效率。

　　5.3 提升设备管理精细化水平

　　系统构建了“巡检-故障-维修”全链条管理闭环，通过全过程电子化记录，使管理人员对设备状态的认知度从“事后感知”转变为“实时掌控”。系统依托实时展示与自动预警功能，增强了管理者对设备异常状态的敏感度，降低故障响应闭环时间。这种管理模式将各项运维数据统一关联，在实现运维精细化管理的同时，也为后续设备故障趋势预测提供了高质量的数据支撑。

　　作者信息： 魏东华 李正中 韩烽凡

　　魏东华，男，硕士，工程师，就职于天津市交通科学研究院，主要研究方向是城市轨道交通设备设施运维管理。

　　李正中，男，硕士，正高级工程师，就职于天津市交通科学研究院，主要研究方向是城市轨道交通运营管理。

　　韩烽凡，男，硕士，工程师，就职于天津市交通科学研究院，主要研究方向是轨道交通大数据分析、智能化技术应用。

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