地铁交通极大方便了城市居民的出行，但是地铁隧道中出现的各种“病害”，如隧道裂缝、渗漏水、沉降、衬砌剥落、掉块等，给电客车安全运营带来挑战。以隧道裂缝为例，其形成原因比较复杂，岩层性质、岩土压力、混凝土收缩、结构移位变形、侵蚀破坏、施工遗留等都是潜在诱因。特别是南方的过江过河隧道或地下水较丰富区域的隧道，如果产生裂缝产生就会产生渗漏水，影响地铁运行的安全。因此需要定期巡检，及时养护、维修。

　　地铁隧道病害与表面状态检测则是保障安全运营的重要内容之一。否则，地铁隧道一旦发生事故，将会给生命财产带来巨大损失。尽管传统的超声波检测法、声发检测法、电磁波检测技术等不断提高检测精度，但速度低、效率慢，难以满足现代轨道交通快速发展的需求。而巡更信息技术的发展，多维传感、机器视觉检测技术的使用则为这项检测工作的提速、高效提供了新的契机，将主动权掌握在自己手中这将推动我国城市轨道交通进一步向大数据、智能化、精准化方向去发展，让老百姓出行更安全、更便利，乘坐舒适性更高。

　　电子巡更的特点是效率高、可移动、非接触，特别是信息处理自动化、智能化、数字化，也是隧道巡检的发展方向，应用于隧道病害检测当中，这些智能巡检技术可以逐步代替人工，完成隧道基础设施的自动检测。裂缝检测智能巡检技术主要分两个步骤，第一步是图像裂缝采集，利用电子巡更系统和特制的辅助光源，保证采集到高质量的隧道图像。

　　智能巡更技术有助于解放人力，服务地铁运维，目前这种技术对于背景简单的普通隧道裂缝识别率比较高，可以达到84%以上。但对于比较复杂环境下的裂缝，识别率还有待提高。在未来巡检算法上，加强对不同类型纹理噪声的识别，提高图像处理的计算效率，进一步提高隧道病害检测效率。我们科技工作者还要继续努力，推动基础研究创新。

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