目前城市轨道交通的线路巡视检查工作仍以人工巡道检查为主，对轨道的智能巡检还出在起步阶段。随着近年国内城市轨道交通的快速发展，投入运营的线路将会越来越多，需要检查的轨道基础设施将会越来越多，人工巡检的方式将难以满足浩繁的轨道设施检查需要，高效智能化车载轨道巡检系统的应用将势在必行。 本项目由东莞诺丽科技有限公司和东莞市轨道交通有限公司运营分公司进行联合研发，研究了新一代轨道综合智能检测系统，能够装载于工程车或运营车，减轻了人工轨道巡检工作量，减少了人力成本，提高了巡检效率，及时预防和消除轨道的各种病害。 本项目研究的新型轨道综合智能检测系统基于深度学习的图像识别技术、高速3D激光测量等技术等，对轨道图像进行采集、分析和综合处理，其高效、智能的特点能够满足地铁巡检的需求； 1）研究了基于人工智能深度学习的图像故障自动识别技术； 2）研究了基于高速3D激光扫描成像及建模技术，能够清晰识别轨道设备病害、波磨等异常； 3）研究了通过大数据分析技术，统计轨道异常的发展趋势，寻找轨道病害的原因，预防事故发生。 轨道巡检系统能检出弹条缺失、弹条松动、钢轨波磨、钢轨掉块、道床异物缺陷等轨道缺陷，且检测快、识别准，能够及时地向相应维修工班提供故障信息和故障位置，从而能及时地处理故障，保障地铁的安全运营。