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近年来，城市地下空间开发（如地铁隧道、人防工程、煤矿井下巷道等）的

推进，我国成为世界上拥有地下隧道最多的国家，隧道中设备的健康状态巡检和

维护成为运营安全的重要保证。传统巡检多为定期人工肉眼观察或手持设备架站

扫，效率低、劳动强度大；另有基于单一传感器的检测方法，但在长距离复杂

环境下只能局部点测，不能做到全域覆盖。因此，安全巡检急需突破，本文出

一种基于语义SLAM技术的健康巡检方法，通过融合深度学习语