随着《"十五五"铁路发展规划》将智能检测、智慧运维列为重点攻关方向，铁路安全检测行业正加速向数字化、智能化转型。在此背景下，运用人工智能与多模态传感技术实现轨旁设备精准限界检测，已成为保障列车运行安全的重要课题。

图1 项目团队在实验室处理数据实拍图

作为电子信息工程专业的学生，我们深感使命在肩，立志以专业技术回应时代需求，用AI赋能铁路安全检测。带着这一目标，轨界智检团队扎根实验室，日夜攻关，将课堂所学的信号处理、计算机视觉、Python程序设计等知识转化为解决实际问题的工具。

在实验室的日夜钻研中，团队设计并训练了三维多模态目标检测模型，开发了高精度限界检测算法。通过将图像数据与三维点云数据深度融合，算法能够精准识别轨旁设备的空间位置与语义信息，实现对设备限界的高精度检测。目前，团队已完成算法模型的集成部署，并开展了多轮模型推理与算法验证，检测精度已达到厘米级，各项指标基本满足现场应用需求。

图2 图像数据与三维点云深度融合标注结果示意图（图像已做打码处理）

这一技术方案直指铁路现场的实际痛点。以祖国北方地区为例，某地常年存在风沙侵蚀，强风裹挟沙粒持续冲击轨旁设备，易造成设备松动、倾斜甚至位移。同时，昼夜温差大，加之四季分明、冷热交替剧烈，路基与设备基础在反复的热胀冷缩中长期承压，引发不均匀沉降与结构形变。这些因素叠加，使得轨旁设备侵限风险显著增加，对列车运行安全构成直接威胁。图3为常见的轨旁设备。

图3 常见轨旁设备示意图

为了验证算法在真实场景下的可靠性，团队多次深入铁路一线，在现场开展了为期数周的数据采集工作。在铁路现场的轨道旁，我们顶着烈日与寒风，调试多模态传感设备，累计采集了涵盖信号机、登车台、停车标、轨道电路箱盒、电缆盒、箱式信号机械室等十余种轨旁设备的多模态数据集，总量超过十万份。图4为现场调试设备的情景。

图4 铁路现场采集数据前调试设备实拍图（已做打码处理）

每一份数据背后，都是团队成员对铁路现场真实痛点的深入观察。传统人工巡检效率低、安全隐患大，夜间检测困难，轨旁设备与列车之间的限界距离缺乏实时、精准的自动化监测手段。这些切身的现场体验，让团队成员们深刻认识到：技术的价值不在于实验室里的参数，而在于能否真正解决一线工人的难题，守护每一趟列车的平安运行。

展望未来，团队将继续扩充数据集规模，覆盖更多类型的轨旁设备和复杂工况场景，持续优化算法模型，提升检测速度与鲁棒性，推动整个检测系统从实验室走向真实现场。于团队成员而言，这不仅是一次科研项目，更是新时代大学生响应国家号召、勇担时代使命的生动实践。成员们将课堂所学的电子信息工程专业知识与人工智能前沿技术深度融合，应用于铁路安全检测这一关系国计民生的关键领域，把科研做在祖国大地上，把青春融入强国建设的时代洪流。从铁路一线的轨道旁，到实验室里彻夜不灭的灯光，团队成员们用行动诠释着"强国有我"的青春誓言——以AI之智，守护铁路安全。以青年之力，赋能交通强国。