北京市“数据要素×”典型案例之四丨北京城建勘测设计研究院有限责任公司：数据要素赋能地铁隧道运维智慧监测守护城市轨道交通生命线安全（交通运输领域）

新华财经北京2月3日电    据“北京数据”微信公众号消息，面对地铁隧道在长期运营中结构性能退化、传统人工巡检效率低下等行业难题，北京城建勘测设计研究院有限责任公司（以下简称“北京城建勘测院”）创新构建“基于多源数据要素融合的地铁隧道结构服役性能评价”应用场景。目前，该成果已形成一套覆盖检测、诊断、预警与决策全链条的成熟解决方案，并在全国多地推广应用，显著提升了隧道运维效率、决策精度和安全防控能力，为城市交通生命线筑牢智慧屏障。

据悉，北京城建勘测院依托在全国20余个城市、累计5000余公里地铁隧道检测实践中沉淀的大量多源数据，构建了覆盖“点云数据、影像数据、沉降位移数据、水文地质数据、施工参数”等全生命周期的行业高质量数据集。在此基础上，通过建立企业级数据标准、智能病害识别模型、时序预测算法、力学反演分析和服役状态评价体系，实现了隧道结构病害的自动识别、等级划分、趋势预测、风险预警、治理建议的全链条闭环管理。同时，通过创新性地融合三维激光点云、高清影像、水文地质等多源异构数据，攻克了传统检测手段在数据维度、分析深度与决策时效上的瓶颈。

隧道结构病害自动识别（图片由北京城建勘测设计研究院有限责任公司提供）

在数据治理层面，构建了覆盖“采、存、治、算、用”全流程的治理体系，制定《地铁隧道三维扫描数据企业标准》，开发点云去噪等算法，建立包含16类病害的本体库，为智能诊断与精准决策提供了坚实的数据底座。

在应用层面，系统构建了“监测－预测－可视化－决策－协同”五大层级，实现智慧运维全场景覆盖。通过移动三维激光扫描等技术，每小时可完成10公里隧道的“空间几何+表观病害”同步采集，实现毫米级裂缝、收敛变形等病害的自动识别；融合时序分析与深度学习引擎，实现对隧道结构变形趋势与病害演化的预测分析，形成“未病先治”的主动防控机制；基于WebGL自研的点云渲染引擎，支持TB级数据在浏览器端秒级加载，构建可视化数字孪生隧道，实现多方协同决策。

由北京城建勘测院研制的自主知识产权系列技术装备，解决了高精度高重频激光雷达的自主可控、隧道结构表观的三维精准提取与病害的自动识别等多个关键难题，实现了隧道结构安全检测技术从“静态到动态、抽检到普查、人工到智能”的跨越，显著提升了运维效率与决策精准度，为城市交通基础设施数字化转型、智慧化升级提供了有力支撑。

编辑：冯蕊

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