基于多模态及数字孪生技术的铁路巡检机器人时序预测方法研究

项目简介

本项目研发一款基于多模态及数字孪生技术的铁路巡检机器人,实现轨道全面实时监测与病害分析。系统基于多模态检测方法,引入创新YOLO检测算法,实现轨道缺陷快速、精准识别。结合数字孪生技术与历次巡检监测数据,系统能够对轨道健康状态进行长时序预测,分析病害发展趋势,为维护决策提供依据和建议。将多模态数据融合与时序预测结合,不仅提升了检测精度与效率,还能提前预警潜在风险,为铁路智能化、数字化运维提供先进技术支撑。