高鐵，是支撐現代社會運轉的交通大動脈，承載著億萬旅客的出行安全與萬千家庭的平安期盼。日夜奔涌的銀色鐵軌之上，列車的每一次平穩穿梭，都離不開全方位、全天候的安全守護。看似暢通無阻的高鐵線路，實則時刻潛藏著安全隱患。

高鐵周界范圍內的各類外來侵入物，是威脅行車安全的“隱形殺手”。從散落的碎石、低空飛鳥、飄落雜物，到違規闖入的行人、墜落貨物、山體溜坍與滑坡，任何微小的入侵隱患，都可能引發重大安全事故。

2022年6月，D2809次列車因線路突發泥石流溜坍侵入，發生相撞事故，造成人員傷亡與財產損失。這起慘痛事故深刻警示：精準、及時、全天候的高鐵周界入侵監測預警，是守住高鐵運行安全的關鍵防線。在復雜多變的沿線環境中，依托智能傳感技術筑牢安全屏障，已然成為高鐵安全運維的核心課題。

四大核心傳感技術，筑牢單維監測基礎

高鐵線路綿延千里，涵蓋路基、橋梁、隧道口、道岔咽喉區、通道門等多元復雜場景，環境多變、干擾因素多。長期以來，行業依托四大主流傳感技術，搭建基礎周界監測體系，各司其職守護線路安全。

1. 紅外探測：晝夜無感的隱形安全屏障

紅外探測依托物體紅外輻射特性實現監測，分為主動式與被動式兩類，可適配晝夜、煙霧等復雜觀測條件。

主動式紅外探測通過發射、接收裝置搭建隱形紅外警戒線，正常狀態下信號穩定，一旦行人、異物遮擋光束，信號即刻異動觸發報警。被動式紅外探測無需發射能源，通過捕捉人、動物等恒溫物體的紅外輻射變化，打破環境熱平衡實現入侵識別。

其中，被動式紅外探測憑借低成本、無能耗、全天候適配的優勢，成為高鐵周界基礎監測的主流設備，尤其適用于人員、動物入侵的常態化防控。

2. 毫米波/激光雷達：精準感知的智能“千里眼”

雷達技術是高鐵重點區域的核心監測手段，如同高精度“千里眼”，依托電磁波、激光信號實現目標精準探測，兩類雷達各有所長、互補應用。

毫米波雷達基于多普勒效應，通過發射、接收毫米波，精準測算移動目標的距離、速度與方位。其核心優勢是無懼暴雨、大霧、沙塵等惡劣天氣，全天候穩定性強，適配長距離大范圍線路監測。短板在于無法識別目標類型，難以區分行人、牲畜或漂浮雜物，易產生無效報警。

激光雷達通過發射激光束，依托回波時間、波束參數還原目標三維形態、位置與尺寸，監測精度極高、設備輕便小巧。多用于高鐵站咽喉區、道岔區等關鍵點位，但短板明顯，大雨、大霧天氣易造成激光散射，縮短探測距離，對硬件算力要求也更高。

3. 振動電纜/光纖：靈敏感知的線路“觸覺神經”

振動電纜與振動光纖貼合線路布設，是感知線路異動的“觸覺神經”，主打接觸式、近距離入侵監測，適配高鐵沿線復雜地形。

振動電纜依托電磁感應原理，當出現攀爬、切割、踩踏等入侵行為引發線纜振動時，電磁場參數發生擾動，系統通過信號分析判定入侵行為。其材質防水防腐、耐高低溫，適配南北各地極端氣候，可貼合圍欄、橋梁、邊坡等不規則場景布設，抗高頻干擾、誤報率低。但單條線纜有效監測距離僅100-300米，長距離線路需密集布設節點，布線成本高，且易被惡意破壞。

振動光纖依托光纖干涉傳感技術，線路受振動、沖擊時，光信號傳輸發生衰減與散射，系統可精準定位入侵點位、識別異動類型。優勢是超長距離監測，單端可覆蓋20公里線路，無光線、天氣限制，適配長大路基段常態化防護。唯一短板是對環境振動過于敏感，風吹圍欄、植被晃動都易引發誤報。

4. 智能視頻監測：可視可辨的AI識別終端

智能視頻監測融合高清攝像與深度學習算法，是最直觀的監測手段。通過全天候采集沿線畫面，AI算法可自動識別、跟蹤、判定越界入侵行為，精準區分行人、動物、落石等目標類型，工作人員可直觀查看現場畫面，快速處置險情，大幅降低無效報警。

該技術多用于車站周邊、道岔區等重點可視區域，但受環境制約明顯：夜間無照明、暴雨大霧天氣會導致畫面模糊，識別精度大幅下降；同時設備算力成本高，復雜場景誤報、漏報問題突出。

視頻監測示意圖

單技術瓶頸凸顯，

多傳感融合成破局關鍵

單一傳感技術各有優劣，無法兼顧全天候、全場景、高精度監測需求：視頻怕惡劣天氣、雷達無法分類目標、光纖易誤報、紅外存在遮擋盲區，難以實現高鐵周界“零漏報、低誤報”的核心要求。

在此背景下，多傳感技術深度融合成為行業主流研究與應用方向。通過整合不同技術的優勢、互補短板，實現“1+1＞2”的監測效果，目前三大主流融合方案已廣泛落地。

1. 振動光纖+智能視頻：大范圍篩查+精準核驗

這是路基段線路最常用的融合方案，實現了“觸覺廣覆蓋+視覺精確認”的雙重保障。

振動光纖負責全線大范圍初步篩查，捕捉沿線振動異動、鎖定疑似入侵區域；系統即刻聯動對應點位的攝像頭，通過AI視頻分析二次核驗，精準判斷是否存在真實入侵、區分目標類型，有效過濾大風、植被晃動等環境干擾帶來的誤報。

該方案適配人員活動密集的長距離路基線路，大幅降低人工巡檢壓力，唯一短板是無法監測無人機翻越、高空跨越等無接觸式空中入侵。

2. 紅外熱成像+智能視頻：全天候測溫+高清識別

該方案主打全時段抗干擾監測，完美適配夜間、無光復雜場景。

紅外熱成像依托溫度差異捕捉目標，完全不依賴光線，漆黑深夜也能精準識別行人、牲畜等恒溫入侵目標，初步鎖定異動區域后，聯動高清視頻完成細節核驗與目標確認。

但其受地形遮擋影響較大，樹林、邊坡遮擋區域易出現監測盲區，且對于與環境溫差較小的目標，識別對比度不足，監測精度會大幅下降。

3. 雷達+智能視頻：惡劣天氣立體防護

雷達與視頻的融合，是復雜天氣、復雜地形場景的最優解。毫米波雷達無懼雨雪霧霜，可全天候捕捉移動目標的方位、速度；激光雷達可構建三維點云模型，還原目標立體形態與尺寸。

雷達率先突破惡劣天氣、強光、暗光干擾，完成目標初步探測與軌跡鎖定，再聯動視頻畫面復核確認，徹底彌補純視頻監測的環境短板，大幅提升雨雪、大霧、夜間等極端場景的監測可靠性，是高鐵重點樞紐區域的核心防護方案。

現存行業痛點與未來發展趨勢

當前多傳感融合技術已大幅提升高鐵周界監測精度，但行業仍存在明顯短板：現有融合模式多為固定搭配、淺層聯動，尚未實現數據深度打通，場景適配性不足。光纖+視頻無法防控空中入侵，紅外融合方案難以規避遮擋盲區，雷達融合仍存在目標遮擋漏報問題，無法適配全線統一、全場景覆蓋的監測需求。

面向未來，高鐵周界入侵監測技術將朝著場景適配化、算法智能化、數據深度化兩大核心方向突破：

第一，推行場景化自適應傳感搭配。針對路基、橋梁、隧道口、密林路段、極寒大霧區域等不同場景，定制差異化傳感器組合方案，因地制宜匹配最優監測模式，最大化發揮各類設備的技術優勢。

第二，升級AI多模態深度融合算法。突破現有決策層淺層聯動局限，基于深度神經網絡，實現激光雷達、紅外、視頻、振動數據在數據層、特征層的深度融合，打通多設備數據壁壘，智能適配各類天氣與環境，全面降低誤報率、杜絕漏報隱患。

高鐵安全，始于細微、守于常態。從單一傳感監測的被動防御，到多技術融合的智能防控，再到AI賦能的全域精準守護，周界入侵監測技術的持續迭代，為千里鐵軌筑起了一道看不見、不間斷、高精度的智慧防線。

隨著人工智能、物聯網、大數據技術的不斷升級，未來高鐵周界防護將實現全場景覆蓋、全天候值守、全智能預警，讓每一趟列車的馳騁都更安全、更穩健，持續守護中國高鐵大動脈的平穩暢通。

（文章來源：《創意世界》2026年6月號）

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編校：苑寶平