当前城市轨道交通运营规模持续扩大，信号系统核心设备的智能检测与高效运维，已成为行业提升运行品质的重要方向。无锡学院“继安捕手”团队面向轨道交通实际应用场景，成功研发出基于多模态算法的继电器智能检测与图像分析系统，以智能化技术破解传统检测方式的局限，为轨道交通信号设备运维提供了更加精准、高效、稳定的全新解决方案。

轨道交通信号继电器是保障列车运行安全的关键部件，传统检测方式主要依靠人工现场判断，存在检测精度有限、故障发现不及时、检修安排缺乏针对性等问题，难以满足轨道交通高效、稳定运行的现实需求。针对行业长期存在的技术痛点，“继安捕手”团队历经多轮技术攻关与实地测试，构建起集实时采集、智能分析、故障识别、提前预警于一体的完整技术体系，有效提升了继电器检测的智能化与自动化水平。

“这一技术的显著优势在于精准识别与预测性维护。”团队队长栾子潇强调道。系统搭载多模态融合算法，能够在设备高速运行的复杂工况下精准捕捉细微故障特征，可稳定识别6类典型故障，异常检测准确率达到98.85%。当监测到设备异常状态时，系统能及时发送告警，提示运维人员开展检修，同时通过智能分析生成科学检修方案，有效减少了盲目检修与资源浪费，让轨道交通运维更加高效、经济、安全。

“应用这一技术的线路已经取得了显著成效。”团队成员胡展阁兴奋地说道。这套智能检测系统已在南京地铁S8号线完成实地验证，有效优化了复杂工况下的图像采集与算法稳定性，直接推动现场检修效率提升62%，各项运行指标均达到并超过预期，获得运营单位的高度认可，并达成正式采购意向。目前项目已完成公司注册，与多家轨道交通企业达成合作，真正实现了从技术研发到产业落地的完整转化。

团队成员吴迪柯指出：“作为新时代的大学生，我们在专业学习中深耕技术，应该积极响应轨道交通行业智能化升级的需求，用技术解决实际难题。我们希望我们的产品能够为轨道交通运维行业的数字化转型提供实质支持，为保障线路安全稳定运行贡献青年科创力量。”目前，无锡学院“继安捕手”团队研发的继电器智能检测系统已在多地地铁线路得到有效应用，并着手推进产业化运营，计划将技术推广到更多轨道交通线路，让更多运维单位受益。

通过科技的助力，轨道交通继电器智能检测技术不仅推动了行业运维模式向智能化、精细化升级，也为保障轨道交通安全高效运行开辟了新的路径。随着这一技术的不断完善与推广，将为轨道交通核心设备安全运维提供更有力的支撑，助力行业实现更高质量的发展。

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