过渡舱是盾构机内部作业人员进出工作舱的通道。地下作业环境复杂,一方面,盾构机在掘进过程中会遇到存储有毒、有害气体的地层,地层遭到破坏后,其存储的气体会进入到过渡舱等密封舱中,另一方面,作业人员在工作舱进行设备修检和碎石清理工作时,容易发生坍塌和物体打击事故。本文主要针对这两种情况,以树莓派作为系统的主控器,研究设计了一套智能监控系统,主要完成:1.基于舱内实时视频监控,自动识别舱内人员安全帽的佩戴情况;2.对过渡舱内部环境数据进行实时检测,并实现异常值报警,具体工作内容如下:首先,本文对智能监控系统进行总体框架设计,针对所要实现的需求选取硬件平台模块,包括环境数据检测模块、视频采集模块以及报警模块等。其次,选取基于深度学习的SSD（Single Shot Multi Box Detector）目标检测模型作为本文安全帽佩戴识别的框架,并从三个方面进行改进和优化:1.使用Mobile Net替换SSD中原始的骨干网络,减少模型参数量,降低模型推理延迟;2.增加一种上采样特征融合结构,提升模型的识别准确度;3.对数据增广策略进行改进,防止小目标数据在图像扩充时被进一步缩小,对模型训练造成干扰。通过实验对比证实,增加上采样特征融合和改进数据增广过程的Mobile Net-SSD模型与原始的Mobile NetSSD模型相比,其训练损失值降低了0.9,在测试集上的m AP提升了7.8%。最后,进行智能监控系统平台开发,将上述所改进的安全帽识别模型成功迁移并部署在所选取的嵌入式平台上。同时,实现温湿度数据采集、气体浓度采集以及报警模块的设计与开发,利用QT框架和SQlite数据库设计系统监控界面实时显示所采集的数据,并提供报警阈值修改、报警信息和历史数据查看功能,方便用户准确地掌握舱内情况。