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增設(shè)了紅色引導(dǎo)燈的閃爍方式，提高司乘人員的警覺度，并且具備頻率調(diào)節(jié)功能，最快可達(dá)105次/分鐘。
（三）碰撞預(yù)警
本系統(tǒng)中創(chuàng)新采用的防護(hù)欄碰撞報警功能，是指事故并碰撞護(hù)欄后，可同步向控制中心報警及警示后方車輛的功能。在及時通知事故發(fā)生信息的同時，也能夠起到防止二次事故的發(fā)生。
（四）非光學(xué)車輛檢測的創(chuàng)新應(yīng)用
本系統(tǒng)采用創(chuàng)新的多相測速微波雷達(dá)（內(nèi)置）來實現(xiàn)防追尾車輛檢測功能，比傳統(tǒng)的紅外對射檢測有著明顯的優(yōu)勢。傳統(tǒng)的紅外對射方式的結(jié)構(gòu)（鏡片）會因為蒙塵和臟污誤檢或喪失功能，需要定期清理，增加了很多的維護(hù)工作量。本系統(tǒng)采用的微波測速雷達(dá)很好的避免了這種情況發(fā)生。
（五）輔助功能
創(chuàng)新性加入廣播播報功能，可實現(xiàn)與現(xiàn)場的語音通話。
（六）豐富的擴(kuò)展功能
本系統(tǒng)能夠通過綜合基站的擴(kuò)展功能，集成氣象傳感器和能見度分析儀之外，還能夠集成路面檢測儀等設(shè)備，形成小區(qū)域氣候監(jiān)測站的功能，并可根據(jù)算法實現(xiàn)本地誘導(dǎo)裝置對應(yīng)的聯(lián)動行為，同時上報控制中心。
（七）節(jié)能減耗
取消原系統(tǒng)敷設(shè)電纜的供電方式，響應(yīng)國家減碳節(jié)能號召，全程使用光伏發(fā)電，充分利用自然資源綠色環(huán)保。
四、結(jié)語
在交通運輸部倡導(dǎo)的“綜合交通、智慧交通、綠色交通、平安交通”的理念指引下，利用ITS 系統(tǒng)架構(gòu)理念構(gòu)建高速公路霧天行車安全誘導(dǎo)及護(hù)欄碰撞聲光報警低功耗融合系統(tǒng)為高速公路提供邊際輪廓誘導(dǎo)警示、為通行車輛提供橫向定位參考、縱向線形指引以及車距誘導(dǎo)，讓系統(tǒng)覆蓋相關(guān)區(qū)域在多霧、視線欠佳時段減少交通事故的發(fā)生，或當(dāng)發(fā)生交通事故時避免二次事故的傷害，并同步向相關(guān)管理部門發(fā)出報警信息以采取及時、有效的措施及時處置，提升高速公路的現(xiàn)代化管理水平、進(jìn)而提高道路交通安全、推動智能交通的發(fā)展等方面具有現(xiàn)實的社會效益。
參考文獻(xiàn)
[1] 《JTT1032-2016霧天公路行車安全誘導(dǎo)裝置》（中華人民共和國交通運輸部）。
[2] 《智慧交通系統(tǒng)的總體框架體系》劉剛、蔣貴川《中國交通信息化》2019 年第11期。
[3] 《基于ITS的智能車輛技術(shù)研究》程遠(yuǎn)會 武漢理工大學(xué)碩士學(xué)位論文（2004年）。
智慧收費站全棧式解決方案
招商華軟信息有限公司鐘林陳健
一、背景概述
2020年1月1日0時，全國高速公路實現(xiàn)省界收費站全面撤銷，487個省界收費站正式退出歷史舞臺，“全國一張網(wǎng)”運營新格局正式形成，標(biāo)志著高速公路聯(lián)網(wǎng)收費進(jìn)入一個需要結(jié)合新發(fā)展背景不斷促進(jìn)行業(yè)質(zhì)量提升的新階段。在此背景下，交通運輸部印發(fā)諸如《加快推進(jìn)高速公路聯(lián)網(wǎng)收費系統(tǒng)優(yōu)化升級實施方案》《交通運輸部辦公廳關(guān)于深入開展ETC服務(wù)提升工作的通知》等系列政策文件，既為智慧收費站建設(shè)相關(guān)工作指明了方向，也對其提出了更高的要求。
結(jié)合政策趨勢與行業(yè)需求，本方案以收費站整體智慧化能力建設(shè)為核心，深度融合 AI、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等新一代信息技術(shù)，從安全、收費、通行、管控、站務(wù)等多個維度切入，達(dá)成收費站車輛行駛安全快速、收費通行精準(zhǔn)高效、特情事故快速處置、設(shè)備養(yǎng)護(hù)統(tǒng)一運維、站務(wù)遠(yuǎn)程整合管理的效果，并通過“以點帶面”，助力高速公路智慧化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展。
二、現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)
《高速公路聯(lián)網(wǎng)收費系統(tǒng)優(yōu)化升級方案》中明確指出，系統(tǒng)軟硬件標(biāo)準(zhǔn)化、特情處置規(guī)范化、站級管理精細(xì)化，是智慧收費站建設(shè)的核心目標(biāo)，但當(dāng)前收費站實際建設(shè)與運營中仍存在如下痛點：
人工運營成本高企：當(dāng)前收費站普遍采用“四班三運轉(zhuǎn)”模式進(jìn)行人員排班，單班次通常需配備3至5名一線收費人員。此外，還需根據(jù)車道數(shù)量、交通流量及特情發(fā)生頻率等因素動態(tài)增配人員，從而導(dǎo)致人力運營成本較高。
車道自助能力較弱：特情事件是收費站在日常收費、通行和管控中需人力介入的主要事務(wù)。當(dāng)前車道特情處理過程普遍需耗時50-60秒，既降低車道的通行能力，也造成車主的服務(wù)體驗下降。
非ETC車輛疏堵手段缺乏：受環(huán)境限制（如無法擴(kuò)道），非ETC車輛的通行過程（如交卡、繳費）極易造成收費站場的擁堵、排隊，不僅損害“高速”通行形象，也易給路段經(jīng)營單位帶來經(jīng)濟(jì)損失和風(fēng)險。
數(shù)字化支撐能力不足：當(dāng)前各收費站數(shù)字化支撐與表達(dá)能力不足，導(dǎo)致設(shè)備狀態(tài)獲知不及時、異常處理缺乏遠(yuǎn)程運維能力、大量業(yè)務(wù)報表需手工填寫，難以支撐對收費站的高效管控與調(diào)度。
三、建設(shè)內(nèi)容
智慧收費站全棧式解決方案的整體業(yè)務(wù)架構(gòu)分為站邊緣與路段云兩級，其中站邊緣級設(shè)備位于車道前端，通過具備智慧化能力設(shè)備的布設(shè)，承擔(dān)車道計費、收費及車輛通行等工作；路段云級系統(tǒng)位于后臺,主要承載站級收費業(yè)務(wù)的處理及運營管理,提供遠(yuǎn)程集中管控和作業(yè)支撐能力，旨在確保收費站整站的健康、穩(wěn)定運行。（如圖3-1所示）
（一）站邊緣級設(shè)備
1．站前預(yù)交易系統(tǒng)
站前預(yù)交易依托原車道收費系統(tǒng)，通過在站前匝道架設(shè)車牌識別、天線等設(shè)備，實現(xiàn)對匝道通行車輛的提前識別與處理。針對ETC車輛，在匝道處識別后進(jìn)行提前交易，進(jìn)入收費車道后，車道系統(tǒng)按照預(yù)交易成功與否，作出直接放行或補(bǔ)充交易處理；針對CPC車輛，在匝道處完成識別與計費，在進(jìn)入車道前通過小程序提前繳費，進(jìn)入車道后完成交卡即可通行。
此外，針對異常交易的車輛，通過多級誘導(dǎo)裝置（如可變信息誘導(dǎo)屏）引導(dǎo)其行駛至混合車道進(jìn)行處理。（如圖3-2所示）
2.智慧自助一體化設(shè)備
1）自助發(fā)卡/繳費機(jī)器人
以“智能體”理念打造的智慧收費站智能化前端AI設(shè)備（如圖3-3所示），支持獨立式或嵌入式部署，通過集成多種智能化模塊，以智慧化的手段仿收費人員為車主用戶提供更友好的自助發(fā)卡/繳費服務(wù)，其中自助繳費機(jī)器人提供插卡式和投卡式兩種模式。
2）車型識別設(shè)備
由車頭相機(jī)、車尾相機(jī)、車身全景相機(jī)及多個補(bǔ)光燈組成，采用一體化設(shè)計，集圖像采集、圖像處理、圖像抓拍、車輛特征檢測、車牌識別、車型分類于一體，實現(xiàn)車輛車型自動識別、分類，并正確匹配車牌與車輛類型。（如圖3-4所示）
3）ETC特情終端
一款專門針對ETC出口車道特情自助處理的終端產(chǎn)品（如圖3-5所示），ETC用戶在駛出ETC車道時，若因各種原因造成交易異常，終端屏幕會自動提示異常原因并指導(dǎo)用戶進(jìn)行自助操作，如針對標(biāo)簽電量不足或卡片余額不足等特情，用戶可直接取下ETC卡放至終端讀卡器上進(jìn)行讀寫卡扣費，或由終端讀取卡片入口信息后發(fā)起移動支付扣費請求。
4）多功能欄桿一體機(jī)
采用模塊化、高度集成一體化等設(shè)計理念，有機(jī)糅合了高速欄桿機(jī)、車牌識別攝像機(jī)、費額顯示器、降桿線圈車檢器、微波防砸車檢器、通行指示燈、語音報價器、聲光報警器等多種設(shè)備的功能，使各設(shè)備各司其職的同時又集中受控（IP化智能體），具有“一增多減多提高”的優(yōu)勢，進(jìn)一步提升車道的簡約性、美觀性和易維護(hù)性。（如圖3-6所示）
5）車道智慧崗?fù)?
部署應(yīng)用于收費站出入口人工混合車道，融合了監(jiān)控、人工收費、自助發(fā)卡、自助繳費等多功能模塊的集成化產(chǎn)品（如圖3-7所示）。通過人性化工業(yè)化結(jié)構(gòu)設(shè)計、方便快捷的智能收費崗?fù)けO(jiān)控系統(tǒng)，以及高度集成的多樣性智慧收費系統(tǒng)，為高速公路收繳費提供方便、快捷、智能、友好的界面，同時提供更加方便和舒適的人性化收費環(huán)境。
圖3-7車道智慧崗?fù)?/div>
6）智慧服務(wù)艙
設(shè)置于收費廣場出口（或入口）護(hù)欄邊緣處，作為收費站開展收費、運營管理等日常綜合業(yè)務(wù)的辦公場所，主要實現(xiàn)出口（或入口）區(qū)域各車道實時監(jiān)控、云坐席特情遠(yuǎn)程處理、車主通行咨詢客服服務(wù)以及滿足收費站工作人員休息等日常綜合業(yè)務(wù)功能需求。（如圖3-8所示）
（二）路段云級系統(tǒng)
1．云收費處理系統(tǒng)
為迎合未來行業(yè)業(yè)務(wù)線上化、標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化發(fā)展趨勢，依托站構(gòu)建起邊緣云環(huán)境，并借助超融合技術(shù)，結(jié)合微服務(wù)架構(gòu)，打造基于云收費的站級交易系統(tǒng)，通過該系統(tǒng)實現(xiàn)業(yè)務(wù)判斷、計費、收費等交易流程，以及對各類設(shè)備的集中管理與控制。（如圖3-9所示）
2．云值守平臺
依托云計算框架搭建云客服能力底層和作業(yè)平臺，以事件為驅(qū)動構(gòu)建自動化流程引擎，輔以圖像識別等AI能力，打造“沉浸式”的遠(yuǎn)程客服處理環(huán)境，支持全車道類型及多類現(xiàn)場事件的客服處理。（如圖3-10所示）
3．智慧工況系統(tǒng)
基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，為收費站提供車道監(jiān)測、站級監(jiān)測、視頻監(jiān)測等多層面、多對象的監(jiān)測保障支持，并提供與之配套的業(yè)務(wù)效能功能，對監(jiān)測準(zhǔn)確性、告警及時性、指標(biāo)準(zhǔn)確性進(jìn)行全面分析，為收費站穩(wěn)定運行提供保障。（如圖3-11所示）
（三）高可用建設(shè)
本方案系統(tǒng)主要部署在站級云站服務(wù)器，通過采用應(yīng)急部署、冗余部署等方式保障系統(tǒng)
的高可用性。
1.應(yīng)急部署：支持收費車道降級部署與收費廣場降級部署兩種模式
1）收費車道降級部署
站級系統(tǒng)故障時，收費站通過配置車道控制器或者智能移動服務(wù)端支持車道現(xiàn)場離線收費和特情處理。故障修復(fù)后，恢復(fù)站級系統(tǒng)，車道應(yīng)急收費設(shè)備與站級系統(tǒng)完成信息同步。
2）收費廣場降級部署
站級系統(tǒng)故障時，將外場控制服務(wù)、ETC交易服務(wù)、MTC交易服務(wù)、計費服務(wù)名單服務(wù)、消息服務(wù)、數(shù)據(jù)生成服務(wù)等全量同步至廣場降級備份服務(wù)器，備份服務(wù)器需定時與站級交易系統(tǒng)同步更新相關(guān)服務(wù)和參數(shù)，故障修復(fù)后，廣場降級備份服務(wù)器與站級系統(tǒng)完成信息同步。
2．冗余部署：包括網(wǎng)絡(luò)冗余、應(yīng)用冗余、存儲冗余、用電冗余等
1）網(wǎng)絡(luò)冗余
具備多條網(wǎng)絡(luò)鏈路，當(dāng)主通信鏈路異常時，備用鏈路自動切換。
2）應(yīng)用冗余
部署多個相同功能的應(yīng)用，當(dāng)一個應(yīng)用出現(xiàn)故障時，其他應(yīng)用可應(yīng)急提供服務(wù)，且保障關(guān)鍵收費業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)不丟失。
3）存儲冗余
通過定期備份數(shù)據(jù)，并定期測試備份數(shù)據(jù)的可靠性與完整性，確保數(shù)據(jù)存儲設(shè)備故障時可快速恢復(fù)數(shù)據(jù)。
4）供電冗余
通過采用1+1并聯(lián)冗余或模塊化UPS備用供電系統(tǒng)為各區(qū)域及設(shè)備供電。
四、方案特點
1.要素標(biāo)準(zhǔn)化
本方案在充分考慮通用性的同時注重基礎(chǔ)構(gòu)成要素與部級標(biāo)準(zhǔn)的一致，如車道布局的標(biāo)準(zhǔn)、交互接口的標(biāo)準(zhǔn)、能力構(gòu)成的標(biāo)準(zhǔn)等，通過對上述基礎(chǔ)要素的標(biāo)準(zhǔn)化處理實現(xiàn)設(shè)備管理的統(tǒng)一、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的規(guī)范、用戶體驗的一致和多類系統(tǒng)的協(xié)同。
2．能力云端化
本方案通過加強(qiáng)云端集中管控能力建設(shè)，如云收費、云值守、云調(diào)度，將能力向云上匯集，不但實現(xiàn)了設(shè)備集中管控、信息共享與互通，還增強(qiáng)了在線計費、遠(yuǎn)程值守、運行監(jiān)測、數(shù)據(jù)分析等各種能力，極大提升了管理效率。
3．系統(tǒng)高可用
本方案通過采用應(yīng)急部署、冗余部署等方式，在站級收費系統(tǒng)故障發(fā)生時通過快速切換確保功能可用、數(shù)據(jù)不丟失，故障修復(fù)后恢復(fù)站級收費，并完成與站級收費系統(tǒng)的信息同步，保障收費系統(tǒng)的高可用。
4.設(shè)備集約化
本方案在收費車道、收費廣場采用高度集成的智慧自助一體化設(shè)備，顯著減少了傳統(tǒng)收費島設(shè)備數(shù)量，提升了收費站整體的觀感，簡化了工程交付流程，建設(shè)實施更加簡潔高效。
五、應(yīng)用案例
目前，招商華軟智慧收費站全棧式解決方案已經(jīng)在廣東、云南、四川、重慶、黑龍江、江西、河北等多個省份（含直轄市）的收費站落地應(yīng)用，智慧化效果逐漸顯現(xiàn)。以江西省瑞昌智慧收費站（如圖5-1所示）的改造為例，該案例通過在前端布設(shè)站前預(yù)交易系統(tǒng)、智慧自助一體化設(shè)備，在后臺部署云收費處理系統(tǒng)、云值守平臺及智慧工況系統(tǒng)，達(dá)成以下成效：
更加精準(zhǔn)、高效、少人化的收費：通過全站采用自助設(shè)備，無人化交易率達(dá) 9 9 % 以上，有效實現(xiàn)收費全過程的無人化、少人化；
更加安全、快速、有序的通行：預(yù)繳費結(jié)合自助設(shè)備與相應(yīng)運營流程的優(yōu)化，全面保障車輛快速、安全通行；
更加精準(zhǔn)的車輛識別：通過多類車輛感知設(shè)備融合識別，保障車道車輛隊列識別的準(zhǔn)確，交易準(zhǔn)確率達(dá) 9 9 . 9 % 以上；
一崗多能式站務(wù)支持：通過對站內(nèi)各類信息歸集、一張圖展示、一個操作臺處理，實現(xiàn)站內(nèi)人員一崗多能，達(dá)成降本增效。
六、應(yīng)用前景
本方案遵循《加快推進(jìn)聯(lián)網(wǎng)收費系統(tǒng)優(yōu)化升級實施方案》中所提出的總體技術(shù)路線，全面強(qiáng)化了收費站運營管控的智能化、在線化和數(shù)字化能力，不僅是對智慧收費站建設(shè)的提前探索和布局，更是一種適當(dāng)?shù)耐晟坪桶胃?，為全網(wǎng)化推廣和實施作出了更佳的技術(shù)儲備和實施準(zhǔn)備。同時，本方案中所提出的多種產(chǎn)品均具備較強(qiáng)的獨立性，可根據(jù)不同收費站的需求、痛點，靈活應(yīng)用“一站一策”策略，針對性地提升其智慧化能力。
因此，本方案既與政策和行業(yè)發(fā)展趨勢吻合，又無需對已有系統(tǒng)、邏輯、設(shè)備進(jìn)行大規(guī)模更換或重構(gòu)，具備較強(qiáng)的易復(fù)制性和適應(yīng)性，在當(dāng)前行業(yè)智慧收費站研究和實施的起步階段，具有顯著的優(yōu)勢和廣闊的市場前景。
面向鐵路外籍旅客的全流程智能出行服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)研究
中國鐵道科學(xué)研究院電子計算技術(shù)研究所單杏花 戴琳琳 景輝李博
摘要：隨著中國高鐵國際化進(jìn)程的加速以及“一帶一路”倡議的深化，鐵路承載的外籍旅客人數(shù)逐年增長,優(yōu)化在華外籍旅客的鐵路出行體驗成為中國高水平對外開放的關(guān)鍵實踐。當(dāng)前，中國鐵路對外客運服務(wù)能力仍存在挑戰(zhàn)，主要包括因在華外籍旅客地域陌生導(dǎo)致的出行規(guī)劃困難、語言與文化差異導(dǎo)致的交互問詢困難以及外籍旅客證件核驗效率跟不上與日俱增的國際客流需求等。針對上述問題，面向鐵路外籍旅客提出了一套包含全行程智能規(guī)劃、智能交互問詢以及護(hù)照智能核驗的智能出行服務(wù)技術(shù)體系，基于大模型等新一代人工智能關(guān)鍵技術(shù)賦能中國鐵路對外客運服務(wù)的高質(zhì)量發(fā)展，助力中國鐵路從“高鐵技術(shù)領(lǐng)先”向“服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)引領(lǐng)”的戰(zhàn)略推進(jìn)。
一、引言
隨著中國高鐵網(wǎng)絡(luò)全球領(lǐng)先地位的鞏固與“一帶一路”倡議的推進(jìn)，鐵路運輸已成為外籍旅客在華商務(wù)、旅游的首選方式。截至2025年，中老鐵路跨境旅客量突破10萬人次，144小時過境免簽政策覆蓋37個口岸城市，外籍旅客規(guī)模持續(xù)增長。在此趨勢下，鐵路部門近年來開通了12306英文版網(wǎng)站與APP，推出了支持外卡支付的英文自動售票機(jī)以及智能語音導(dǎo)航等服務(wù)，不斷增強(qiáng)國際化的鐵路客運服務(wù)能力。然而，當(dāng)前面向外籍旅客的鐵路出行服務(wù)仍在外籍旅客行程規(guī)劃、跨文化交互問詢以及外籍旅客身份核驗效率等方面存在短板，制約了國際旅客在華的鐵路出行體驗。在此背景下，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，以大模型為基座的智能系統(tǒng)展現(xiàn)出強(qiáng)大的多模態(tài)信息融合與跨場景的服務(wù)應(yīng)用能力。因此，基于大模型等新一代人工智能技術(shù)，構(gòu)建面向外籍旅客的全流程智能出行服務(wù)體系，既是提升中國鐵路國際競爭力的戰(zhàn)略需求，也是智慧交通技術(shù)賦能公共服務(wù)的關(guān)鍵實踐。
二、問題分析
當(dāng)前，外籍旅客在鐵路出行全流程中面臨多重阻礙，主要包括因在華外籍旅客地域陌生導(dǎo)致的出行規(guī)劃困難、語言與文化差異導(dǎo)致的交互問詢困難以及外籍旅客證件核驗效率跟不上與日俱增的國際客流需求。
1.因在華外籍旅客地域陌生導(dǎo)致的出行規(guī)劃困難
外籍旅客對國內(nèi)鐵路網(wǎng)絡(luò)、站點分布、換乘方式、酒店住宿等出行服務(wù)資源缺乏了解，難以高效規(guī)劃行程。傳統(tǒng)購票系統(tǒng)（如12306）主要面向國內(nèi)旅客，缺乏多語言支持及符合外籍旅客習(xí)慣的出行方案智能推薦功能，導(dǎo)致購票流程復(fù)雜、中轉(zhuǎn)方案理解困難，甚至因信息不對稱而誤乘誤購。此外，外籍旅客對國內(nèi)城市交通銜接（如地鐵、公交、出租等）、旅游住宿等資源認(rèn)知不足，進(jìn)一步增加了外籍旅客的出行規(guī)劃難度。
2.外籍旅客證件核驗效率跟不上與日俱增的國際客流需求
隨著國際交流日益頻繁，鐵路口岸及重點車站的外籍旅客數(shù)量快速增長，但現(xiàn)有護(hù)照核驗系統(tǒng)仍存在識別速度慢、兼容性不足（如非標(biāo)準(zhǔn)護(hù)照、電子簽證識別錯誤）等問題。人工核驗依賴經(jīng)驗，在客流高峰時易造成通關(guān)擁堵，甚至因核驗疏漏導(dǎo)致安全隱患。此外，不同國家的護(hù)照格式、簽證樣式差異較大，現(xiàn)有系統(tǒng)難以實現(xiàn)高效精準(zhǔn)的自動化核驗，亟需智能化升級。
3.因語言與文化差異導(dǎo)致的交互問詢困難
鐵路服務(wù)系統(tǒng)（如車站廣播、電子顯示屏、人工服務(wù)）主要使用中文，外籍旅客難以獲取實時車次變更、延誤通知等關(guān)鍵信息。人工問詢窗口與列車乘務(wù)員的外語服務(wù)能力有限，尤其在中小型車站，溝通效率低下。此外，文化差異可能導(dǎo)致外籍旅客對國內(nèi)鐵路規(guī)則（如安檢要求、行李限制）理解不足，易引發(fā)誤操作或糾紛，影響外籍旅客在華的鐵路出行體驗。
三、總體架構(gòu)
針對外籍旅客在鐵路出行全流程中面臨的困難，提出一套面向鐵路外籍旅客的智能出行服務(wù)技術(shù)體系架構(gòu)，包含全行程智能規(guī)劃、護(hù)照智能核驗以及智能交互問詢，如圖1所示。在基礎(chǔ)設(shè)施層面，團(tuán)隊已構(gòu)建“資源彈性擴(kuò)展、多模態(tài)算法融合、多層級網(wǎng)絡(luò)覆蓋、適應(yīng)復(fù)雜終端形態(tài)”的鐵路人工智能賦能平臺，涵蓋中國鐵路超10PFLOPS 算力計算資源和全路超4億12306移動終端、8萬臺自助設(shè)備、20萬臺客運移動作業(yè)終端感知設(shè)備，具備包含GPU集群和Triton推理服務(wù)器的高性能計算架構(gòu)以及分布式存儲與實時計算的技術(shù)能力，支持大模型、OCR核驗、多模態(tài)翻譯等高并發(fā)人工智能任務(wù)，可為面向外籍旅客智能出行服務(wù)技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用提供軟硬件支持。
在此基礎(chǔ)上，全行程智能規(guī)劃系統(tǒng)創(chuàng)新性地融合大語言模型（LLM）、增強(qiáng)檢索（RAG）以及向量數(shù)據(jù)庫等新一代人工智能技術(shù)，通過深度整合鐵路出行服務(wù)核心資源，構(gòu)建面向外籍旅客的智能化行程規(guī)劃引擎，可基于旅客個性化需求（如時間偏好、預(yù)算限制、特殊需求等）和實時鐵路運行數(shù)據(jù)，自動生成包含車次選擇、中轉(zhuǎn)方案、站點接駁、周邊服務(wù)等要素的完整出行方案，顯著降低外籍旅客在信息獲取、行程規(guī)劃等方面的認(rèn)知負(fù)擔(dān)，使其能夠以最簡化的操作獲得專業(yè)級的出行規(guī)劃服務(wù)，實現(xiàn)"一鍵獲取，全程無憂"的智能化出行體驗。
中 終端支持： ? 口 ? 司行程規(guī)劃 站車一體化 2N 12306app12306小程序 12306網(wǎng)站 手持設(shè)備 智能查詢機(jī) 智能問詢機(jī)器人................................" "................sSESES.ES..SS 88 1 . RARNNORO應(yīng)用場景 應(yīng)用場景 1E 應(yīng)用場景行程規(guī)劃 訂酒店及出租車 訂票 在線核驗 車上核驗 閘機(jī)核驗 文字翻譯 語音翻譯 圖片翻譯工具鏈 交互入口 輸入數(shù)據(jù)類型
1 語音手 打車 行程利 12306 12306 閘機(jī)系統(tǒng) 房 自語音 文字關(guān)鍵技術(shù)關(guān)鍵技術(shù) 關(guān)鍵技術(shù)大模型編 排系統(tǒng) 多 檢索庫 元程 生成模型 證件 對齊 息提取 證件信 結(jié)合大模型的 護(hù)照核驗系統(tǒng) 構(gòu)建鐵路中英文 翻譯系統(tǒng) 外籍乘客智能交 互系統(tǒng)8技術(shù)支撐技術(shù)支撐 技術(shù)支撐vectordb agent workflownginx ocr triton yolo es bert IlIm vllm tts sttrag chatflow llm deepseek docker OSs postgres mkldnn 自 cudnn docker nginx redis全行程智能規(guī)劃 護(hù)照智能核驗 智能交互問詢
軟硬件支持 LILLE 8pyTorch Dify/5Pcaace 網(wǎng)絡(luò)層 Xt1t1站車網(wǎng) 客票網(wǎng) 客服外網(wǎng) 客服內(nèi)網(wǎng)鐵路人工智能賦能平臺
護(hù)照智能核驗系統(tǒng)采用多模態(tài)融合的智能化核驗方案，通過YOLOv11目標(biāo)檢測算法實現(xiàn)護(hù)照的識讀區(qū)域的快速定位，并結(jié)合改進(jìn)的投影變換算法完成護(hù)照圖像的幾何校正與透視變換，可有效解決復(fù)雜場景下的證件形變問題。在信息提取環(huán)節(jié)，創(chuàng)新性構(gòu)建OCR與視覺大模型的協(xié)同處理框架，其中傳統(tǒng)OCR算法負(fù)責(zé)機(jī)器可讀區(qū)（MRZ）的高精度識別，而基于視覺提示學(xué)習(xí)（Visual PromptLearning）的多模態(tài)大模型則專門優(yōu)化護(hù)照視讀區(qū)（VIZ）的語義理解能力，有助于提升多語言姓名、國籍等關(guān)鍵字段的識別準(zhǔn)確率。系統(tǒng)采用微服務(wù)架構(gòu)實現(xiàn)移動端（APP）、閘機(jī)端（嵌入式設(shè)備）與云端的三級核驗協(xié)同，通過輕量化模型部署（知識蒸餾+TensorRT加速）確保邊緣設(shè)備的實時響應(yīng)，可降低鐵路系統(tǒng)證件審核的人力消耗，提高鐵路客運證件的審核效率。
為滿足鐵路站車一體化場景下外籍旅客的多語言服務(wù)需求，構(gòu)建一套基于多模態(tài)交互的智能問詢技術(shù)體系。該系統(tǒng)通過整合大語言模型（LLM）、視覺語言模型（VLM）和檢索增強(qiáng)生成（RAG）等先進(jìn)技術(shù)，在智能查詢終端、服務(wù)機(jī)器人、手持設(shè)備等多類終端上實現(xiàn)跨模態(tài)、跨語言的智能服務(wù)能力。系統(tǒng)采用多模態(tài)交互框架，可精準(zhǔn)解析旅客輸入的文本、語音、圖像及視頻等多源信息，通過深度語義理解消除語言障礙；同時依托RAG技術(shù)動態(tài)檢索鐵路客運知識庫，結(jié)合實時翻譯與上下文推理，為外籍旅客提供準(zhǔn)確、個性化的查詢應(yīng)答服務(wù)，可顯著提升在華外籍旅客跨境鐵路出行的服務(wù)質(zhì)量和效率。
四、關(guān)鍵技術(shù)
（一）面向鐵路外籍旅客的全行程智能規(guī)劃技術(shù)
1.出行服務(wù)核心資源數(shù)據(jù)庫構(gòu)建
針對鐵路外籍旅客出行服務(wù)需求多元化、出行服務(wù)核心資源信息孤島化的問題，構(gòu)建統(tǒng)一的出行服務(wù)核心資源數(shù)據(jù)庫，為全行程智能規(guī)劃應(yīng)用提供準(zhǔn)確、實時、高效的出行資源與攻略知識數(shù)據(jù)支撐，如圖2所示。遵循“資源數(shù)據(jù)收集-知識融合一知識向量抽取”的智能應(yīng)用數(shù)據(jù)采集處理流程，整合12306票務(wù)數(shù)據(jù)、酒店API、租車平臺等異構(gòu)數(shù)據(jù)源，建立包含列車時刻、票價規(guī)則、住宿信息等字段的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)模型，基于Neo4j圖數(shù)據(jù)庫等技術(shù)關(guān)聯(lián)融合社交媒體的旅游攻略知識信息以構(gòu)建跨語言的出行知識圖譜，并通過增強(qiáng)檢索技術(shù)(RAG)將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與向量化知識接入大模型系統(tǒng)，實現(xiàn)鐵路與旅游服務(wù)資源的智能關(guān)聯(lián)與動態(tài)響應(yīng)，為外籍旅客提供精準(zhǔn)、實時的一站式出行服務(wù)數(shù)據(jù)支撐。
2.基于大模型的多元行程智能編排
基于大模型的多元行程智能編排系統(tǒng)采用分層架構(gòu)設(shè)計，通過功能層與數(shù)據(jù)層的協(xié)同實現(xiàn)全流程智能化服務(wù)，如圖3所示。在功能層，系統(tǒng)以大模型編排系統(tǒng)為核心，集成提示詞IDE、AgentDSL 和RAGPipeline 等模塊，支持從數(shù)據(jù)ETL 處理到結(jié)果審核的全鏈條標(biāo)準(zhǔn)化流程，其中緩存系統(tǒng)和LLMops平臺保障了服務(wù)的高效穩(wěn)定運行。數(shù)據(jù)層構(gòu)建包含車次信息、酒店數(shù)據(jù)等多模態(tài)資源的出行服務(wù)核心資源數(shù)據(jù)庫，通過OCR識別、QA拆分和知識向量化等技術(shù)實現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化處理。系統(tǒng)支持QWQ-32B、DeepSeek-V3等多類大語言模型的靈活調(diào)用，結(jié)合知識檢索與問題分類機(jī)制，能夠根據(jù)用戶需求動態(tài)生成包含交通接駁、住宿推薦等要素的個性化行程方案，并通過BaaS/MaaS平臺實現(xiàn)服務(wù)的快速部署與擴(kuò)展，最終面向鐵路外籍旅客形成從數(shù)據(jù)治理到出行方案智能規(guī)劃的閉環(huán)解決方案。
（二）面向鐵路外籍旅客的護(hù)照智能核驗技術(shù)
1.護(hù)照證件識讀矯正
護(hù)照證件識讀矯正技術(shù)旨在提升鐵路外籍旅客護(hù)照核驗的準(zhǔn)確性與效率，解決因拍證件非水平上傳、畫面過暗、嚴(yán)重曝光、圖片畸變等因素導(dǎo)致的護(hù)照證件識別準(zhǔn)確度低下的問題。
如圖4所示，基于Yolov11算法實現(xiàn)護(hù)照證件的關(guān)鍵點識別，通過獲取四個角的坐標(biāo)，以圖片中心點的水平和垂直線為基準(zhǔn)，計算四個頂點的畸變程度，基于投影變換算法實現(xiàn)畸變圖像的矯正，并基于區(qū)域均值矯正算法強(qiáng)化陰影和曝光區(qū)域的圖像質(zhì)量。通過關(guān)鍵點識別、位置矯正、陰影曝光區(qū)域識別與修復(fù)的證件矯正流程，可優(yōu)化外籍旅客上傳的護(hù)照證件圖像質(zhì)量，為后續(xù)護(hù)照證件的關(guān)鍵信息提取與信息核驗提供可靠的數(shù)據(jù)質(zhì)量保障。
2.護(hù)照證件關(guān)鍵信息提取
鐵路外籍旅客護(hù)照證件關(guān)鍵信息提取技術(shù)通過智能化處理流程快速準(zhǔn)確地獲取外籍旅客護(hù)照中的關(guān)鍵身份信息數(shù)據(jù)，如圖5所示，護(hù)照證件關(guān)鍵信息提取總體上包含文字區(qū)域檢測與文字識別兩個流程。護(hù)照文字區(qū)域檢測流程基于包含特征跨尺度融合（FPN）以及多頭注意力的特征提取網(wǎng)絡(luò)，及其通道融合模塊實現(xiàn)，可準(zhǔn)確獲取護(hù)照證件文字區(qū)域的坐標(biāo)；護(hù)照文字識別采用雙向LSTM的RNN提取文字信息。自研算法通過結(jié)構(gòu)設(shè)計優(yōu)化，引入多頭注意力模塊，有效實現(xiàn)護(hù)照信息識別。在實際應(yīng)用場景測試中，該算法成功檢測并識別證件信息的正確率穩(wěn)定保持在 90 % 以上。此外，算法處理證件的平均速度在1秒左右，有效保證了多證件識別技術(shù)應(yīng)用對效率與性能的需求。
3.融合大模型的外籍護(hù)照自動核驗
融合大模型護(hù)照自動核驗旨在通過智能化流程實現(xiàn)護(hù)照信息的高效精準(zhǔn)核驗，如圖6所示。該技術(shù)采用多階段審核機(jī)制，首先對用戶上傳的護(hù)照數(shù)據(jù)進(jìn)行格式統(tǒng)一、尺寸矯正等預(yù)處理，隨后先通過視覺大模型初步審核，以篩選出明顯合規(guī)的護(hù)照；針對視覺大模型審核失敗的困難護(hù)照，啟用自研OCR技術(shù)結(jié)合深度學(xué)習(xí)和多維度特征分析進(jìn)行證件識別與MRZ區(qū)域補(bǔ)審，分階段地逐步處理問題護(hù)照的核驗信息。整個流程通過智能判斷實現(xiàn)自動化處理，審核失敗的護(hù)照則會提示用戶重新上傳。該技術(shù)可顯著提升護(hù)照核驗的準(zhǔn)確性和處理效率，能夠有效識別假護(hù)照和非護(hù)照類壞數(shù)據(jù)，既減輕了人工核驗壓力，又優(yōu)化了外籍旅客的通關(guān)體驗，為鐵路跨境服務(wù)提供了智能化的核驗解決方案，在保障安全的同時大大提升了外籍旅客在華的通行效率。
文字區(qū)域檢測流程 特征提取網(wǎng)絡(luò) 通道融合 輸出位置信息輸入
證件圖片 1/2 1/4 , 1/81/16 特征 特征融合 去噪絡(luò)卷積 [X,Y,XY2.]特征跨尺度融合 (FPN)位置編碼 池化操作多頭注意力網(wǎng)絡(luò) 特征 2(Transformer)文字區(qū)域提取
Y0 特征文字區(qū)域提取P<UTO<<<10循環(huán)網(wǎng)絡(luò)(RNN) 每個文字區(qū)域單獨檢測
（三）面向鐵路外籍旅客的智能交互問詢技術(shù)
1.面向鐵路外籍旅客的多模態(tài)智能交互問詢
面向鐵路外籍旅客的多模態(tài)智能交互問詢技術(shù)旨在通過融合視覺、文本和語音的跨模態(tài)人工智能能力，打破語言和文化障礙，為國際旅客提供無縫的鐵路出行服務(wù)體驗，如圖7所示。多模態(tài)智能交互問詢系統(tǒng)整合了智能客服、站車手持終端、智能查詢機(jī)和智能服務(wù)機(jī)器人等多種終端設(shè)備，構(gòu)建覆蓋全場景的智能服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，依托視覺大模型實現(xiàn)站內(nèi)導(dǎo)航標(biāo)識的關(guān)鍵點識別與位置矯正；通過文本大模型進(jìn)行多語言意圖理解與鐵路客規(guī)的精準(zhǔn)解析；借助語音大模型完成實時語音交互與音頻數(shù)據(jù)核驗。多模態(tài)智能交互問詢系統(tǒng)依托鐵路專用知識庫，包含中英文對照的客規(guī)數(shù)據(jù)、專業(yè)術(shù)語庫及敏感詞過濾機(jī)制，結(jié)合多語言Embedding 和多語言翻譯技術(shù)確保跨文化溝通的準(zhǔn)確性，可使外籍旅客能夠通過自然對話、圖像識別或觸摸交互等方式，即時獲取票務(wù)規(guī)則查詢、站內(nèi)導(dǎo)航、應(yīng)急指引等關(guān)鍵信息。
2.面向鐵路外籍旅客的智能翻譯與客運知識問答
面向鐵路外籍旅客的智能翻譯與客運知識問答技術(shù)旨在構(gòu)建一套覆蓋從基礎(chǔ)翻譯到復(fù)雜業(yè)務(wù)處理的智能化服務(wù)體系，解決國際旅客在鐵路出行中面臨的語言障礙與信息獲取難題，如圖8所示。該技術(shù)體系以多層級任務(wù)處理架構(gòu)為核心，通過意圖識別模塊對用戶輸入的查詢語言進(jìn)行實時解析，運用標(biāo)準(zhǔn)化接口實現(xiàn)任務(wù)拆解與意圖分析，快速區(qū)分常規(guī)翻譯需求與復(fù)雜業(yè)務(wù)咨詢。針對簡單的票務(wù)術(shù)語或站內(nèi)指引，系統(tǒng)通過優(yōu)化的翻譯算法矩陣實現(xiàn)快速響應(yīng)，并配備通順度檢查機(jī)制確保譯文符合鐵路服務(wù)規(guī)范；當(dāng)遇到退改簽規(guī)則、跨境乘車政策等復(fù)雜場景時，則激活大模型直接轉(zhuǎn)義功能，結(jié)合命令意圖分析模塊深度理解用戶需求，通過RAG技術(shù)從動態(tài)更新的鐵路知識庫中提取最新政策，同步調(diào)用工具庫完成站車時刻查詢、票價計算等實時數(shù)據(jù)對接，最終生成兼具準(zhǔn)確性與操作指導(dǎo)性的回復(fù)。
五、階段成果與展望
（一）階段成果
當(dāng)前，面向鐵路外籍旅客的全行程智能規(guī)劃技術(shù)與面向鐵路外籍旅客的智能交互問詢技術(shù)正處于研發(fā)測試階段，面向鐵路外籍旅客的護(hù)照智能核驗技術(shù)已完成研發(fā)并投入應(yīng)用。護(hù)照智能核驗技術(shù)為外籍旅客提供護(hù)照審核、旅客身份證信息審核和旅客戶口本審核等功能，日均審核數(shù)超10000件，高峰時段可達(dá)100000件左右，每日人工審核低于100件左右。自護(hù)照智能核驗系統(tǒng)上線后，人工外籍旅客護(hù)照審核的工作量大幅減少，有效降低了鐵路系統(tǒng)證件審核環(huán)節(jié)的人力消耗，起到了降本增效的作用。
（二）展望
隨著“一帶一路”倡議深化和跨境高鐵網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展，面向鐵路外籍旅客的全流程智能出行服務(wù)技術(shù)的發(fā)展正迎來前所未有的戰(zhàn)略機(jī)遇期，以全行程智能規(guī)劃、護(hù)照智能核驗和智能交互問詢?yōu)榇淼娜蠛诵募夹g(shù)將呈現(xiàn)深度融合發(fā)展的新趨勢。未來，在繼續(xù)完善并加速推進(jìn)全行程智能規(guī)劃與智能交互問詢技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)上持續(xù)深化創(chuàng)新外籍旅客出行服務(wù)能力，全行程智能規(guī)劃系統(tǒng)將突破傳統(tǒng)票務(wù)服務(wù)的局限，通過集成多源異構(gòu)數(shù)據(jù)（包括跨境列車動態(tài)、聯(lián)程接駁方案、口岸通關(guān)政策等），構(gòu)建基于時空大模型的決策引擎，實現(xiàn)從“出發(fā)地-目的地”的端到端出行鏈自動優(yōu)化；護(hù)照核驗技術(shù)將從單一身份認(rèn)證向生物特征信用體系演進(jìn)，依托聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架下的多國證件樣本庫，并結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)跨境旅客信用記錄的跨機(jī)構(gòu)安全共享；智能交互問詢系統(tǒng)則將進(jìn)化為具備持續(xù)學(xué)習(xí)能力的數(shù)字服務(wù)大使，通過多模態(tài)大模型實現(xiàn)從“被動應(yīng)答”到“主動服務(wù)”的范式轉(zhuǎn)換。
基于鐵路綜合交通樞紐的運力協(xié)調(diào)與路徑規(guī)劃優(yōu)化關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用
中國鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司電子計算技術(shù)研究所
朱穎婷 楊立鵬 王洪業(yè) 翁涅元 王紅愛 郝曉培
北京交通大學(xué) 王江鋒
北京市智慧交通發(fā)展中心（北京市機(jī)動車調(diào)控管理事務(wù)中心）
于海濤
摘要：提升綜合交通樞紐換乘服務(wù)水平和各交通方式的運輸資源配置效率，是綜合交通運輸高質(zhì)量發(fā)展的重要方向之一。本文針對基于鐵路綜合交通樞紐的多模式交通供需匹配協(xié)同、聯(lián)程出行路徑規(guī)劃服務(wù)魯棒性和精細(xì)化提升問題，提出總體海量個體稀疏數(shù)據(jù)下鐵路樞紐旅客出行偏好識別及畫像構(gòu)建、綜合交通環(huán)境下鐵路樞紐交通瓶頸識別、鐵路綜合交通樞紐運力協(xié)調(diào)、復(fù)雜綜合交通運營網(wǎng)絡(luò)下出行路徑規(guī)劃等四個關(guān)鍵技術(shù)，形成基于鐵路綜合交通樞紐的運力協(xié)調(diào)與路徑規(guī)劃優(yōu)化的系統(tǒng)性解決方案，并在12306 鐵路聯(lián)程、空鐵聯(lián)運業(yè)務(wù)及北京市主要鐵路車站得到應(yīng)用，為提高多方式聯(lián)程運輸效率及旅客聯(lián)程出行服務(wù)品質(zhì)提供決策依據(jù)。
關(guān)鍵詞：綜合交通；用戶畫像；運力協(xié)調(diào)；路徑規(guī)劃；出行引導(dǎo)
一、引言
大型鐵路客運車站通常是所在城市內(nèi)最重要、規(guī)模最大、客流成分最復(fù)雜的綜合交通樞紐之一。從運營角度看，多種交通方式客流的交匯常常導(dǎo)致鐵路車站周邊和內(nèi)部疏散不暢，既有出行服務(wù)平臺通常對站內(nèi)和站外交通動態(tài)運力和客流信息掌握不全、不及時，各交通方式在有限客流和運力信息條件下難以實現(xiàn)基于鐵路綜合交通樞紐的動態(tài)運力協(xié)調(diào)。從用戶角度看，鐵路旅客對鐵路站內(nèi)和周邊城市交通信息缺乏綜合性判斷，在出行高峰期可能因此做出不合理的出行規(guī)劃安排；受限于“信息孤島”、數(shù)據(jù)異構(gòu)和業(yè)務(wù)規(guī)則差異、主流出行服務(wù)平臺不具備運力資源協(xié)調(diào)能力等因素，既有平臺提供的聯(lián)程出行路線可能導(dǎo)致用戶“漏乘”、增加用戶出行變更時間或費用成本，同時造成各交通方式運輸資源浪費；在復(fù)雜綜合交通運營網(wǎng)絡(luò)下各交通方式運力資源時空動態(tài)變化，無歷史出行經(jīng)驗的用戶難以快速確定最優(yōu)換乘節(jié)點，自行規(guī)劃行程路線難度較大。
為解決上述問題，本文基于大數(shù)據(jù)預(yù)處理、共享、集成等方法和人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、最優(yōu)化等技術(shù)和基礎(chǔ)理論，提出基于鐵路綜合交通樞紐的運力協(xié)調(diào)與路徑規(guī)劃優(yōu)化的系統(tǒng)性解決方案，并介紹本文相關(guān)技術(shù)在12306 鐵路聯(lián)程、空鐵聯(lián)運業(yè)務(wù)及北京市主要鐵路車站的應(yīng)用實例，為提高多方式聯(lián)程運輸效率及旅客聯(lián)程出行服務(wù)品質(zhì)提供決策依據(jù)和工程實踐經(jīng)驗。
二、解決方案
2.1 總體技術(shù)路線
基于鐵路綜合交通樞紐的運力協(xié)調(diào)與路徑規(guī)劃優(yōu)化方案的總體技術(shù)路線如圖1所示，該方案主要包括4個關(guān)鍵技術(shù)，一是鐵路客運樞紐人群出行行為機(jī)理及畫像構(gòu)建技術(shù)，分析樞紐客流特征、構(gòu)建樞紐用戶畫像和偏好辨識模型；二是鐵路綜合交通樞紐交通瓶頸辨識技術(shù)，結(jié)合樞紐人群出行客流特征，針對樞紐周邊建立事故影響下的道路交通態(tài)勢感知模型，針對樞紐內(nèi)建立旅客提前進(jìn)站時長預(yù)測和高峰聚集客流預(yù)測模型；三是鐵路客運綜合交通樞紐運力協(xié)調(diào)技術(shù)，研究各交通方式運力資源布局特征和關(guān)鍵節(jié)點交通保障能力的預(yù)估方法，得到樞紐相關(guān)各交通方式靜態(tài)運力布局，再結(jié)合樞紐交通瓶頸辨識結(jié)果研究鐵路樞紐運力協(xié)調(diào)技術(shù)；四是聯(lián)程出行路徑規(guī)劃優(yōu)化技術(shù)，兼顧鐵路客運樞紐用戶出行偏好、運力等信息，研究樞紐換乘接駁優(yōu)化方法，建立聯(lián)程出行路徑規(guī)劃模型及相關(guān)求解技術(shù)，研究形成用戶出行引導(dǎo)策略。為提升各交通方式運力資源協(xié)調(diào)效率和用戶聯(lián)程出行體驗提供理論決策依據(jù)。
鐵路綜合交通樞紐人群出行行為 聯(lián)程出行路徑規(guī)劃優(yōu)化技術(shù)機(jī)理研究及畫像構(gòu)建技術(shù)換乘接駁優(yōu)化方法 聯(lián)程出行路徑規(guī)劃模型鐵路換乘客流分析理論依據(jù)綜合交通換乘客流分析 出行偏好 路徑規(guī)劃求解技術(shù) 最小換乘時間求解算法鐵路發(fā)到站客流分析出行路線
客流特征 客流特征 出行引導(dǎo)策略個體特征 社交關(guān)系 出行鏈樞紐運力+空鐵余票等
征用戶畫像、偏好 鐵路綜合交通樞紐運力協(xié)調(diào)優(yōu)化技術(shù)鐵路綜合交通樞紐瓶頸辨識技術(shù) 各交通方式運力資源布局特征研究楓紐邊 交通事故下道路交通態(tài)勢感知 關(guān)鍵節(jié)點交通保障能力預(yù)估方法研究↓靜態(tài)運力布局樞紐內(nèi) 旅客提前進(jìn)站時長預(yù)測 交通瓶頸 面向大型活動的鐵路樞紐運力協(xié)調(diào)技術(shù)高峰聚集客流預(yù)測 常態(tài)條件下鐵路樞紐運力協(xié)調(diào)技術(shù)
2.2 關(guān)鍵技術(shù)
2.2.1鐵路綜合交通樞紐人群出行行為機(jī)理研究及畫像構(gòu)建技術(shù)
針對總體海量個體稀疏鐵路客流數(shù)據(jù)下的用戶畫像構(gòu)建和偏好識別難題，研究鐵路綜合交通樞紐人群出行行為機(jī)理及畫像構(gòu)建技術(shù)。首先基于鐵路、公交、地鐵、網(wǎng)約車等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，以北京南站和北京西站的換乘接駁出行場景為例，多角度分析鐵路客運樞紐出發(fā)、到達(dá)、換乘客流的時空分布特征，研究多源信息環(huán)境下不同用戶群體交通行為形成機(jī)理，揭示樞紐人群出行活動組合因素作用機(jī)制；突破稀疏數(shù)據(jù)對建立用戶畫像、識別鐵路用戶出行偏好的限制，構(gòu)建鐵路綜合交通樞紐用戶畫像構(gòu)建和偏好識別模型，具體計算流程見圖2所示，基于圖論、拓?fù)鋵W(xué)等理論提出鐵路用戶出行鏈和社交關(guān)系圖譜的構(gòu)建方法，融合旅客個體行為、社交關(guān)系、出行鏈等多維度特征，從而豐富鐵路個體用戶的行為特征，形成針對稀疏個體行為數(shù)據(jù)的鐵路用戶畫像構(gòu)建技術(shù)。
2.2.2鐵路綜合交通樞紐瓶頸辨識技術(shù)
針對鐵路綜合交通樞紐中客流構(gòu)成復(fù)雜、交通瓶頸識別難題，兼顧考慮鐵路綜合交通樞紐周邊外部交通狀態(tài)和內(nèi)部聚集客流對旅客出行的影響，研究包括樞紐周邊和內(nèi)部的全視角交通瓶頸辨識技術(shù)。一是針對樞紐周邊研究事故影響下的道路交通態(tài)勢感知算法(如圖 3(a)所示），推演事故導(dǎo)致的交通擁堵時空演變規(guī)律，預(yù)測事故對鐵路綜合交通樞紐周邊道路交通的影響；二是研究站內(nèi)高峰聚集客流辨識算法，一方面建立適用于小客流規(guī)模車站的高峰聚集客流辨識模型，考慮用戶個體出行偏好因素，基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制，面向個體建立融合用戶出行偏好和社交關(guān)系的提前進(jìn)站時長預(yù)測算法，預(yù)測精度約為 8 4 . 5 8 % ；另一方面針對樞紐內(nèi)部研究適用于大客流規(guī)模車站的高峰聚集客流辨識算法（如圖3(b)所示），即根據(jù)對鐵路綜合交通樞紐客流分布時空特征，構(gòu)建基于LSTM的站內(nèi)高峰聚集客流識別模型，高峰聚集時段辨識精度為 91 % 、客流辨識精度為 8 6 . 9 % ，為精準(zhǔn)協(xié)調(diào)鐵路綜合交通樞紐運力資源和精細(xì)化出行路徑規(guī)劃服務(wù)提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。
2.2.3鐵路綜合交通樞紐運力協(xié)調(diào)優(yōu)化技術(shù)
針對鐵路綜合交通樞紐中各交通方式供需匹配協(xié)同難題，分析突發(fā)事件或大型活動等特殊事件下交通保證能力的影響因素，研究全行程出行鏈中關(guān)鍵節(jié)點交通保障能力的預(yù)估方法；研究運能匹配度評價、模糊綜合評價和數(shù)據(jù)包絡(luò)等方法，評估運力資源需求和一體化交通保障能力的匹配程度；研究面向大型活動和常態(tài)化條件等多場景不同約束條件下，基于鐵路綜合交通樞紐的活動場地擺渡車、城市公交等其他運輸方式的運力資源協(xié)調(diào)方法、機(jī)制；分析我國多交通方式間的數(shù)據(jù)共享現(xiàn)狀和影響因素，建立基于鐵路綜合交通樞紐的運力資源協(xié)調(diào)機(jī)制；針對夜間鐵路旅客到站后無地鐵運行和公交發(fā)車頻次不足情況下的換乘接駁難題，構(gòu)建包含出租車、網(wǎng)約車和定制公交在內(nèi)的多模式運力協(xié)調(diào)優(yōu)化模型（如圖4（a）所示）；針對通常情況下鐵路旅客主要通過公交和地鐵完成換乘接駁的場景，構(gòu)建基于雙模時空超圖卷積網(wǎng)絡(luò)的運力協(xié)調(diào)優(yōu)化模型（如圖4（b）所示），為協(xié)同調(diào)控公交和地鐵運力資源提供理論支撐。
出租車、網(wǎng)約車、定制公交運力協(xié)調(diào)優(yōu)化模型 基于雙模時空超圖卷積網(wǎng)絡(luò)的公交/地鐵運力協(xié)調(diào)優(yōu)化模型
m1 LocsY時間積（ 社會U o時間積（控） 全連規(guī)
∑∑x≥1j=12N rX=POC(② /0+e) 輸出
-,1 時間權(quán)（EU） 時間積（RELD）F-REUO 時間卷校 T-REUO 時間導(dǎo)
u-u+N·x≤-1,i,j=12,N,i≠j,m=,2,M g.x g(X+X） g.X. g.x (X+X) g.XN 雨積 積s.x_f g(I+X) g.x. s.x↑ g(X-X) g.X田積 圖參積空間卷構(gòu) 空間卷權(quán)時間積（（1） 時間積（門）TX=POo（）↑時間 r\*X=POO(Ω) 時間卷權(quán)
臺 公交改 地 x=(x,x.,x）x=(x,x.,x)
y≥0,m=1,2.·M,i=12N TEESES 原數(shù)據(jù) 客矩陣
0 L! 茶茶美系
解決夜間換乘接駁難的問題 d)(a） (b）
2.2.4聯(lián)程出行路徑規(guī)劃優(yōu)化技術(shù)
針對復(fù)雜綜合交通運營網(wǎng)絡(luò)中、多交通方式影響下鐵路旅客的路徑規(guī)劃難題，建立綜合交通換乘網(wǎng)絡(luò)流模型，提出跨交通方式換乘與接駁優(yōu)化模型及換乘效率評估方法；構(gòu)建最優(yōu)目標(biāo)分別為最短歷時、最小費用和最少換乘節(jié)點的聯(lián)程出行路徑規(guī)劃模型；設(shè)計基于虛擬彈性節(jié)點和層次化解耦的聯(lián)程出行路線求解技術(shù)（如圖5(a)所示），研究考慮城市公共交通運力、交通狀態(tài)等影響因素的鐵路同城異站最小換乘時間算法（如圖5(b)所示），綜合運用大數(shù)據(jù)、分布式緩存等技術(shù)，對時空動態(tài)變化的運力資源、票價、跨交通方式換乘時間限制等約束條件分層解耦，可在復(fù)雜綜合交通網(wǎng)絡(luò)和高并發(fā)請求環(huán)境下高效計算聯(lián)程出行路線，為旅客提供精細(xì)、可靠的換乘出行路線。
基于虛擬節(jié)點和層次化解耦的聯(lián)程出行路徑規(guī)劃求解技術(shù) 鐵路同城異站最小換乘時間算法轉(zhuǎn)城網(wǎng)絡(luò)1、基于車站聚類估計進(jìn)出站耗時 2、預(yù)測同城車站OD接駁耗時分層簡化步驟1：構(gòu)造鐵路發(fā) 步驟2：計算 步驟1：構(gòu)造同城車站0D數(shù)據(jù)集
離線計算 跨層索引 到站客流概況數(shù)據(jù)集 聚類個數(shù)初值 1多級索引分層網(wǎng)絡(luò)混合運輸方式大規(guī) 步驟2：構(gòu)造同城車站0D接駁耗時數(shù)據(jù)集模換乘網(wǎng)絡(luò) 預(yù)規(guī)劃 步驟3：構(gòu)造鐵路每 步驟4：鐵路 中3 預(yù)規(guī)劃索引 日發(fā)到站客流數(shù)據(jù)集 車站聚類模型 步驟3：同城車站0D接駁耗時預(yù)測模型同城車站0D接駁耗時不符合預(yù)期 3、估計同城異站換乘最小中轉(zhuǎn)時間多級索引分層網(wǎng)絡(luò) 步驟5：可視化聚類效果步驟2：構(gòu)造退票改簽客流數(shù)據(jù)集
實時計算 二二二 1努 機(jī)→ 火車一 方案拼接 評價排序 步 進(jìn)出站 1 、 步驟1：計算最小 中轉(zhuǎn)時間預(yù)設(shè)值t1 步驟3：計算最小 中轉(zhuǎn)時間預(yù)設(shè)值t2中基于離線預(yù)規(guī)劃索引實時計算方案詳情 結(jié)果輸出 時數(shù)據(jù)集 預(yù)測模型 二 步驟4：對比計算得到最小中轉(zhuǎn)時間(a） (b)
三、應(yīng)用實例
3.1在12306網(wǎng)應(yīng)用路徑規(guī)劃和鐵路同城異站最小換乘時間算法
在12306網(wǎng)的鐵路聯(lián)程和空鐵聯(lián)運業(yè)務(wù)中，應(yīng)用聯(lián)程出行路徑規(guī)劃優(yōu)化技術(shù)，應(yīng)用效果如圖6所示?？紤]旅客在換乘中的“漏乘”風(fēng)險因素，凝練聯(lián)程出行的多種約束條件，基于“虛擬節(jié)點”概念，將不同鐵路車站、鐵路車站和機(jī)場構(gòu)造成多個“虛擬樞紐”，再計算得到最優(yōu)換乘“虛擬樞紐”。在鐵路聯(lián)程路線計算過程中，還應(yīng)用考慮多種公共交通方式的鐵路同城異站最小換乘時間算法，離線預(yù)估最小換乘時間。最后結(jié)合實時聯(lián)程需求和動態(tài)余票運力變化，向用戶推薦最優(yōu)空鐵聯(lián)運換乘場站或城市、鐵路聯(lián)程最優(yōu)換乘車站或城市。本項目中的路徑規(guī)劃和最小換乘時間算法有別于其他主流平臺的方案，一是基于官方靜態(tài)運行計劃和動態(tài)艙位/票額數(shù)據(jù)，可為旅客提供更加精準(zhǔn)可靠、魯棒性強(qiáng)的出行路線；二是對不同換乘方式、城市或地區(qū)采用動態(tài)差異化的最小中轉(zhuǎn)時間限制，將旅客聯(lián)程換乘“漏乘”風(fēng)險降至最低。
Y 北京<>廈門 定制中轉(zhuǎn) < 北京-鞍山
今天 周五 周六 周日 周一 周二 白
06.05 06.06 06.07 06.08 06.09 06.10 北京 + 沈陽 @ 鞍山直達(dá) 中轉(zhuǎn) 中轉(zhuǎn)城市 沈陽 北京
06:5414:40到達(dá) 全程10小時9分 15:17出發(fā) 17:03 小 06-06藍(lán) 第2程 06-06前
北京南 G45 分 D6229 廈門北 08:25-10:05 ￥1290 11:19 11:40 ￥36.5北京首都T3沈陽桃仙T3 沈陽南 山西
1程 二等有 一答無 商務(wù)9張 CA1651140分 經(jīng)濟(jì)動 G8008121分
2程 二等有 一等有 無座有12:55 14:40 ￥830 11:43 12:18 ￥82.5
10:26 19:51到達(dá) 全程11小時 19:55出發(fā) 21:26 北京首都T3沈陽挑仙T3 沈陽 鞍山西
北京南 G301 G301 廈門北 CA16571時45分 經(jīng)濟(jì) 0708135分18:30 20:05 ￥1290 12:13 12:45 ￥45.5
1程 二等有 一等有 商務(wù)13張 北京首都T3沈陽桃T3 沈陽北 鞍山西
2 二等有 一等有 商務(wù)7張CA163511時35分 經(jīng)濟(jì) G8010132分
09:56 14:26達(dá) 全程11小時1分 15:16出發(fā) 20:57 20:35-22:00 ￥830 14:47 15:15 ￥43.5
北京南 G35 州東 G1675 廈門 北京首都T3沈陽樓仙T3 沈陽 山西國CA16011時25分 經(jīng)濟(jì)的 G714128分
1程 二等有 一等有 商務(wù)無
2程 二等有 一等有 商務(wù)9張 21:20 23:05 ￥550 15:30 16:23 ￥19北京大興 沈陽槐仙 沈陽 鞍山
11:00 15:05到達(dá)全程1小時9分 15:42出發(fā) 22:09 南CZ61021時45分 短濟(jì) C550153分武漢
北京西 G73 阿站換乘37分 D2231 廈門北 優(yōu)安日 15:48 16:26 ￥45.5沈陽北 鞍山西
1程 二等有 一等無 商務(wù)無
2程二等有 一等無 無座無 出發(fā)；價格： 選 出發(fā)： 價格舞選AP-FA 4A.AA 444P7 G ? . 預(yù)估價￥1326.5 下 步
篩選 耗時最短 發(fā)時最早 顯示票價（a）鐵路聯(lián)程 （b）空鐵聯(lián)運
3.2在北京市內(nèi)主要鐵路車站應(yīng)用運力資源協(xié)調(diào)機(jī)制
以北京、北京北、北京南、北京西、北京朝陽、黃土店等北京市內(nèi)主要鐵路車站為主要研究和工程應(yīng)用對象，初步建立了面向鐵路綜合交通樞紐客流疏散需求的運力資源協(xié)調(diào)機(jī)制，確定鐵路和公交、地鐵、網(wǎng)約車、共享單車等交通方式間的數(shù)據(jù)范圍、傳輸頻率等共享策略，建設(shè)了鐵路客運聯(lián)程聯(lián)運信息平臺（如圖7所示）。在國內(nèi)首實現(xiàn)了鐵路發(fā)到站分時客流和車站相關(guān)公交、地鐵、網(wǎng)約車、共享單車等多種交通方式運力、運量等數(shù)據(jù)的交換共享，為優(yōu)化鐵路綜合交通樞紐運力資源協(xié)調(diào)方案提供有力數(shù)據(jù)支撐，部分解決了北京西、北京南等車站抵京客流積壓、夜間打車難等問題。
3.3在12306APP上應(yīng)用換乘接駁優(yōu)化方法和部分出行引導(dǎo)策略
針對開通了城市交通信息查詢服務(wù)的北京、北京北、北京南、北京西、北京朝陽、黃土店等北京市主要鐵路車站，在12306APP上線應(yīng)用換乘接駁優(yōu)化方法和部分出行誘導(dǎo)策略，應(yīng)用效果如圖8所示。鐵路旅客可在12306APP查詢車站周邊的公交/地鐵站、公交/地鐵線路、實時區(qū)段滿載率和打車便利指數(shù)等信息，以及換乘接駁方案，實現(xiàn)基于旅客行程的鐵路車站綜合交通信息個性化查詢和展示，打破鐵路綜合交通樞紐和旅客間的信息壁壘，提升旅客的換乘接駁出行體驗。
四、小結(jié)
本文概述了基于鐵路綜合交通樞紐的運力協(xié)調(diào)與路徑規(guī)劃優(yōu)化總體技術(shù)路線、關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用實例，部分提升了北京西和北京南站公交、網(wǎng)約車等交通方式的運力資源協(xié)調(diào)效率，顯著提升了聯(lián)程出行路線計算性能，降低了旅客在聯(lián)程出行中的“漏乘”風(fēng)險和在車站的換乘等待時間。
但是，因研究范圍的限制，本文技術(shù)方案和關(guān)鍵技術(shù)針對不同類型的鐵路綜合交通樞紐普適性，以及是否適用于航空主導(dǎo)型等其他更大差異的綜合交通樞紐，還有待進(jìn)一步研究和檢驗。全國不同城市、區(qū)域的鐵路綜合交通樞紐和運輸通道客流規(guī)模、用戶出行規(guī)律、城市交通建設(shè)差異較大，需結(jié)合各交通方式的業(yè)務(wù)規(guī)則和需求、從深度和廣度層面進(jìn)一步開展面向多聯(lián)運模式、更多場景下的差異化鐵路綜合交通樞紐高峰聚集客流辨識、運力資源協(xié)調(diào)和聯(lián)程出行路徑規(guī)劃優(yōu)化等技術(shù)的研究，實現(xiàn)持續(xù)推動提升各交通方式運力資源協(xié)調(diào)配置效率和用戶出行體驗。
軌道交通通信系統(tǒng)數(shù)字運維平臺建設(shè)方案
通號通信信息集團(tuán)有限公司
一、建設(shè)背景
在城市軌道交通系統(tǒng)的轉(zhuǎn)型過程中，隨著規(guī)模的擴(kuò)大和技術(shù)的多樣化，運維管理正面臨前所未有的挑戰(zhàn)。裝備數(shù)量的激增、制式的多樣化、多階段的共存以及配置的不均衡，都使得運維工作變得更加復(fù)雜。當(dāng)前的運維過程中，以“故障后維修”為主，缺乏對設(shè)備健康狀態(tài)的實時監(jiān)測，導(dǎo)致運維成本高、資源浪費。同時，信息孤島問題嚴(yán)重，各子系統(tǒng)數(shù)據(jù)獨立存儲，缺乏協(xié)同分析能力，難以實現(xiàn)全局優(yōu)化。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，迫切需要對運維模式進(jìn)行智能化革新。
國家《“十四五”現(xiàn)代綜合交通運輸體系發(fā)展規(guī)劃》中提出加快軌道交通智能化升級，推動大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)在運維中的應(yīng)用，要求建設(shè)智能運維平臺，實現(xiàn)故障預(yù)測與健康管理?！丁笆奈濉睌?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》將軌道交通列為數(shù)字化轉(zhuǎn)型重點行業(yè)，支持運維全流程數(shù)字化改造。
因此，基于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析等技術(shù)構(gòu)建，以關(guān)鍵設(shè)施設(shè)備為主要管控對象，通過接入軌道交通專用通信系統(tǒng)的設(shè)備告警及性能數(shù)據(jù)，實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的實時監(jiān)控與智能維護(hù)。為軌道交通運維提供扁平化協(xié)調(diào)、智能化決策以及多站點區(qū)域化管理的技術(shù)方法。有效提升設(shè)備狀態(tài)管理的信息化水平，打造智能高效的運維模式。
二、建設(shè)目標(biāo)
方案旨在構(gòu)建以集中管理、集中監(jiān)控為核心的軌道交通通信系統(tǒng)數(shù)字運維平臺。通過集成多個子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息及管理功能，提供統(tǒng)一的監(jiān)控、管理、維護(hù)和優(yōu)化服務(wù)，實現(xiàn)各子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享及協(xié)同工作。同時在現(xiàn)有主流功能基礎(chǔ)上，根據(jù)系統(tǒng)的智能化發(fā)展及最終實際需求，延展智慧運維新功能，提高系統(tǒng)的可靠性、安全性和運維運營效率。
三、解決方案
系統(tǒng)基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、智能網(wǎng)關(guān)技術(shù)集成通信專業(yè)各子系統(tǒng)設(shè)備，實現(xiàn)對設(shè)備信息、狀態(tài)、性能及運行參數(shù)等數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測?；诖髷?shù)據(jù)與智能分析技術(shù)，對各類數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，并對設(shè)備運行實況與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行管控和智能分析，挖掘潛在規(guī)律和異常，提供具有價值的分析結(jié)果，指導(dǎo)解決設(shè)備告警及故障問題；同時利用數(shù)據(jù)可視化工具將分析結(jié)果以圖表形式展示，輔助支持決策。平臺功能架構(gòu)圖如圖1所示。
（一）融合數(shù)據(jù)
通過對接相關(guān)通信子系統(tǒng)的接口打通數(shù)據(jù)通道，獲取告警數(shù)據(jù)、故障數(shù)據(jù)、狀態(tài)數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)等，然后對其進(jìn)行分析和處理。
1.告警數(shù)據(jù)
各通信子系統(tǒng)的告警數(shù)據(jù)主要由網(wǎng)管和第三方監(jiān)測系統(tǒng)提供，可較為準(zhǔn)確、及時地反映當(dāng)前各子系統(tǒng)面臨的主要問題，如業(yè)務(wù)中斷、冗余喪失、終端設(shè)備離線、無線網(wǎng)絡(luò)覆蓋不良等。系統(tǒng)對各通信子系統(tǒng)的告警數(shù)據(jù)進(jìn)行分級后，可作為智能檢測故障排除的觸發(fā)條件，啟動智能故障排除邏輯。通過對各通信子系統(tǒng)的告警數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的關(guān)聯(lián)分析，可實現(xiàn)對故障影響范圍的評估和預(yù)判。
2.狀態(tài)數(shù)據(jù)
各通信子系統(tǒng)的狀態(tài)數(shù)據(jù)主要包括設(shè)備的基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)和性能數(shù)據(jù)?；A(chǔ)信息數(shù)據(jù)包括生產(chǎn)廠商、設(shè)備型號、生產(chǎn)批次、制造日期、創(chuàng)建日期等基本信息；性能數(shù)據(jù)采集類型依據(jù)各子系統(tǒng)重要性能指標(biāo)確定。
3．日志數(shù)據(jù)
為實現(xiàn)對各通信子系統(tǒng)進(jìn)行多維度的綜合分析，采集的日志數(shù)據(jù)需包括系統(tǒng)運行日志、用戶操作日志和維護(hù)操作日志。
系統(tǒng)運行日志包括通用主機(jī)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備及各類專用設(shè)備在運行過程中產(chǎn)生的硬件設(shè)備運行日志，以及各業(yè)務(wù)系統(tǒng)在運行時涉及到的核心進(jìn)程、應(yīng)用業(yè)務(wù)程序、數(shù)據(jù)庫、中間件等產(chǎn)生的軟件日志。通過對此類數(shù)據(jù)的采集分析，可評估系統(tǒng)的運維狀態(tài)和健康度趨勢。
維護(hù)操作日志主要用于記錄運維人員對各通信子系統(tǒng)的運維操作，如登錄賬戶、操作時間、查詢記錄、操作記錄等，實現(xiàn)對各通信子系統(tǒng)運維質(zhì)量和安全的管控。同時，通過對處理故障期間操作記錄的分析，可不斷優(yōu)化各通信子系統(tǒng)的故障排除策略和步驟，縮短故障修復(fù)時間。
（二）融合應(yīng)用
基于各類數(shù)據(jù)融合，拓展業(yè)務(wù)應(yīng)用，實現(xiàn)設(shè)備的拓?fù)涔芾砼c集中監(jiān)測。
1．設(shè)備拓?fù)涔芾?/h2>
系統(tǒng)提供良好用戶界面，以圖形方式顯示網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?，在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D上實時、動態(tài)顯示被管系統(tǒng)及設(shè)備的運行狀態(tài)。在拓?fù)鋱D上動態(tài)反映各專用通信子系統(tǒng)網(wǎng)元預(yù)警和告警，可通過聲音、拓?fù)鋱D顏色變化來反映當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)的運行。
系統(tǒng)實時采集各專用通信子系統(tǒng)的所有告警，經(jīng)過預(yù)警或告警過濾后在拓?fù)鋱D的相應(yīng)圖標(biāo)上進(jìn)行可視化展示，同時顯示選定對象的基本信息?；拘畔ǎ捍藢ο蟮拿Q、位置、狀態(tài)、當(dāng)前告警條數(shù)、告警的級別、告警內(nèi)容及原因的簡單描述等，能顯示選定對象設(shè)備實時工作性能參數(shù)?？筛鶕?jù)告警的級別以不同的顏色在拓?fù)鋱D上對各種級別的告警進(jìn)行顯示。對不同級別告警的顯示顏色可以進(jìn)行設(shè)定。系統(tǒng)提供按線路、車站顯示和按子系統(tǒng)顯示等多種可視化方式。
（1）系統(tǒng)拓?fù)淠K以線路一子系統(tǒng)的維度，實時呈現(xiàn)各子系統(tǒng)設(shè)備的告警信息及相關(guān)統(tǒng)計情況，進(jìn)入子系統(tǒng)后展示該子系統(tǒng)的拓?fù)溥B接圖，并提供拓?fù)鋱D中網(wǎng)元節(jié)點的工程模式、告警操作等相關(guān)功能。
（2）線路拓?fù)淠K以線路一站點一（機(jī)房）一設(shè)備的維度，通過逐級下鉆的形式真實還原設(shè)備的準(zhǔn)確物理位置，實時呈現(xiàn)設(shè)備的告警信息及相關(guān)統(tǒng)計情況。
2.集中運行監(jiān)測
通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、智能識別技術(shù)實現(xiàn)安全、有效、實時的感知，完成全線網(wǎng)通信子系統(tǒng)、設(shè)備的實時運行狀態(tài)監(jiān)測，同時支持對關(guān)鍵信息的可視化概覽。
設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測：支持設(shè)備運行狀態(tài)跟蹤，實時展示設(shè)備運行狀態(tài)，如“停機(jī)”、“運行”、“維修”、“故障”等。關(guān)鍵設(shè)備重要運行狀態(tài)變更時發(fā)出報警提示。基于各子系統(tǒng)告警數(shù)據(jù)，拓展以下功能：
（1）實時監(jiān)測告警信息
系統(tǒng)可以根據(jù)權(quán)限顯示所有被監(jiān)控的網(wǎng)管監(jiān)控系統(tǒng)的告警信息，不論用戶工作站處于何種界面，告警信息都將以明顯的圖形、聲音形式給以示警。同時提供故障處理和維護(hù)建議，幫助維護(hù)人員迅速排除、處理故障。
（2）告警信息過濾
告警過濾可以使界面用戶根據(jù)自己的關(guān)注角度不同來設(shè)定不同的過濾條件，過濾出自己關(guān)心的告警信息。系統(tǒng)提供告警自動和手工確認(rèn)的功能，在告警字段中有明確的告警確認(rèn)標(biāo)志，便于查詢。系統(tǒng)提供自動清除和手工清除兩種告警清除方式，當(dāng)系統(tǒng)檢測到產(chǎn)生告警的條件已經(jīng)不存在，或者管理人員確認(rèn)告警已經(jīng)清除，系統(tǒng)會清除相關(guān)的告警。
（3）告警分析及范圍評估
支持對已生成的不同屬性的告警事件進(jìn)行告警分類和根因分析。故障發(fā)生時，系統(tǒng)能給出故障影響范圍提示。
3.視頻協(xié)同監(jiān)控
系統(tǒng)通過與視頻監(jiān)視系統(tǒng)對接，可以根據(jù)需要調(diào)看設(shè)備所在重點區(qū)域的視頻監(jiān)控畫面，基于標(biāo)準(zhǔn)化視頻巡視流程，結(jié)合智能算法研究，實現(xiàn)在關(guān)鍵區(qū)域的視頻監(jiān)視與視頻巡視，支持“無人值守”場景下，對設(shè)備狀態(tài)與環(huán)境的遠(yuǎn)程評估與監(jiān)控，同時提供異常情況處置流程。
（三）融合處置
1.維修生產(chǎn)管理
通過建立統(tǒng)一的生產(chǎn)計劃流程，重點對檢修/維修計劃、故障管理和工單管理、任務(wù)管理、遺留問題等內(nèi)容進(jìn)行流程監(jiān)控，實現(xiàn)軌道交通設(shè)備維護(hù)的閉環(huán)管理。
基于報警或預(yù)警，適時啟動處置流程，對所有維修任務(wù)過程進(jìn)行信息管理。計劃管理主要對檢修/維修計劃進(jìn)行提前部署；故障管理可對故障進(jìn)行登記，并針對具體故障生成對應(yīng)工單。工單管理支持創(chuàng)建工單任務(wù)并關(guān)聯(lián)計劃、故障、遺留問題等內(nèi)容，可對工單進(jìn)行派工處理。任務(wù)管理可查詢相關(guān)任務(wù)，并接受任務(wù)，施工后可錄入施工結(jié)果，錄入結(jié)果后均可在任務(wù)庫查看。
2.智能應(yīng)急管理
應(yīng)急管理包括應(yīng)急預(yù)案、應(yīng)急流程及應(yīng)急物資等信息管理，實現(xiàn)應(yīng)急情況下電子化處置流程。指揮調(diào)度功能支持故障處置和應(yīng)急資源調(diào)配快速聯(lián)動；應(yīng)急預(yù)案功能支持提前創(chuàng)建應(yīng)急預(yù)案處置流程，可對各步驟的負(fù)責(zé)角色和作業(yè)內(nèi)容進(jìn)行設(shè)置。通過對各類應(yīng)急事件、應(yīng)急資源進(jìn)行管理記錄，實現(xiàn)高效的應(yīng)急統(tǒng)一協(xié)調(diào)組織。
（四）融合分析
1.設(shè)備健康管理
健康管理模塊通過綜合覆蓋設(shè)備各組件的在線監(jiān)測數(shù)據(jù)、在線監(jiān)測數(shù)據(jù)的實時異常與故障分析、在線監(jiān)測數(shù)據(jù)的歷史趨勢變化、歷史故障情況、歷史維修記錄等因素，綜合評判設(shè)備健康指標(biāo)，實現(xiàn)系統(tǒng)及設(shè)備健康管理。
健康管理模塊的主要功能包括不限于：
（1）設(shè)備性能趨勢分析
對長周期的設(shè)備性能變化趨勢實現(xiàn)長期監(jiān)督及預(yù)警，從更廣維度實現(xiàn)設(shè)備變化趨勢的提前捕捉及規(guī)律探尋，實現(xiàn)系統(tǒng)性能分析。評估設(shè)備的狀態(tài)趨勢、報警趨勢、預(yù)警趨勢，通過對設(shè)備的總體狀態(tài)態(tài)勢評估為設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)分計算，以指導(dǎo)設(shè)備的維護(hù)狀態(tài)定級，并形成設(shè)備維護(hù)報告。
（2）健康狀態(tài)評價功能
結(jié)合設(shè)備型號、安裝日期、設(shè)備廠家等靜態(tài)參數(shù)，通信設(shè)備使用年限、設(shè)備運行環(huán)境跟蹤、設(shè)備故障情況、檢修情況、更換情況等動態(tài)數(shù)據(jù)，通過模糊評價、層次評價等方法，實現(xiàn)對系統(tǒng)、設(shè)備的健康度評價。
（3）故障預(yù)測功能
利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以分析設(shè)備的歷史操作數(shù)據(jù)和歷史維護(hù)記錄，識別出設(shè)備的使用趨勢和潛在的故障模式。通過建立預(yù)測模型，可以預(yù)測特定操作條件下設(shè)備的潛在故障，并及時提出預(yù)防措施，這樣可以在故障真正發(fā)生之前進(jìn)行干預(yù)，減少停機(jī)時間和生產(chǎn)損失。同時系統(tǒng)根據(jù)設(shè)備運行狀態(tài)、設(shè)備健康狀態(tài)評價結(jié)果等對系統(tǒng)健康劣化或性能穩(wěn)定與否進(jìn)行分析，并通過評估提示維修建議，指導(dǎo)調(diào)整維修策略，逐步推進(jìn)狀態(tài)修。
2．智能分析統(tǒng)計
基于子系統(tǒng)及設(shè)備的實時運行狀態(tài)監(jiān)測，結(jié)合業(yè)務(wù)建模，對各關(guān)鍵數(shù)據(jù)及指標(biāo)進(jìn)行智能統(tǒng)計分析
（1）通信指標(biāo)分析
系統(tǒng)支持基于設(shè)備綜合采集信息，如設(shè)備特征、設(shè)備告警等，搭建數(shù)據(jù)模型，對通信指標(biāo)進(jìn)行計算。
（2）檢修數(shù)據(jù)分析
系統(tǒng)接收各子系統(tǒng)相關(guān)設(shè)備的告警、檢修及故障處理等數(shù)據(jù)信息，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，作為新的數(shù)據(jù)源提供給健康管理中心，子系統(tǒng)需提供符合數(shù)據(jù)分析中心識別的數(shù)據(jù)格式和全面的檢修參數(shù)等。
（3）設(shè)備運行分析
對設(shè)備運行數(shù)據(jù)深度分析挖掘，探索出故障規(guī)律，提前發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)隱患并給出提醒和有效措施。系統(tǒng)提供設(shè)備運行、故障報表查看，如巡檢、檢修記錄、設(shè)備故障記錄等。
（4）日志分析
具備各系統(tǒng)設(shè)備日志分析功能，監(jiān)測設(shè)備運行異常結(jié)果，能夠?qū)⒉煌酉到y(tǒng)日志信息進(jìn)行相互關(guān)聯(lián)綜合分析。系統(tǒng)支持按照設(shè)備、日志模板、日志類型等條件查詢?nèi)罩荆梢詫⑷罩旧煞治鰣蟊砗挖厔輬D，幫助運維人員發(fā)現(xiàn)設(shè)備的安全事件以及其發(fā)生的規(guī)律。
四、應(yīng)用推廣
2024年，軌道交通通信系統(tǒng)數(shù)字運維平臺在長春地鐵6號線、西安地鐵8號線部署應(yīng)用。有效降低了人力運維成本，減少了故障響應(yīng)與修復(fù)時間，對保障城市軌道交通的日常運維具備很好的示范推廣效益。后期項目組將繼續(xù)與多個地鐵運營單位進(jìn)行深度合作，計劃面向北京地鐵、烏魯木齊地鐵展開后續(xù)推廣，為城市軌道交通行業(yè)的智能化發(fā)展提供技術(shù)支撐。
鐵路車站作業(yè)安全風(fēng)險智能監(jiān)測識別關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用
中國鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司運輸及經(jīng)濟(jì)研究所
一、引言
中共中央、國務(wù)院提出大力發(fā)展智慧交通，推動大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈、超級計算等新技術(shù)與交通行業(yè)深度融合。鐵路車站是鐵路運輸生產(chǎn)組織的重要節(jié)點和載體，具有點多面廣、條塊分割、危險性大的特征，其安全防控難點在于信息不對稱、缺乏集成應(yīng)用，造成貨運列車制蹭軌旁設(shè)備、脫軌或側(cè)翻，以及影響旅客列車運行安全風(fēng)險識別不及時等突出問題。研發(fā)集成應(yīng)用機(jī)器視覺、人工智能、數(shù)據(jù)集成等新一代信息技術(shù)，打通生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)鏈，創(chuàng)新設(shè)計基于信息對稱的車站作業(yè)安全監(jiān)測技術(shù)體系，研發(fā)了車輪傳感器、貨車裝載狀態(tài)圖像采集設(shè)備、列車在站運行狀態(tài)監(jiān)測設(shè)備等智能裝備，在實現(xiàn)安全防控事前預(yù)防轉(zhuǎn)變，生產(chǎn)組織的數(shù)據(jù)決策轉(zhuǎn)變具有重大意義。
二、關(guān)鍵技術(shù)
鐵路車站作業(yè)安全風(fēng)險智能監(jiān)測識別關(guān)鍵技術(shù)涉及人員和設(shè)備定位數(shù)據(jù)、貨車裝載狀態(tài)圖像數(shù)據(jù)、車輛運行的音頻和視頻數(shù)據(jù)等信息，研究基于信息對稱的車站作業(yè)安全監(jiān)測技術(shù)、貨車裝載狀態(tài)識別技術(shù)、列車在站運行狀態(tài)識別技術(shù)、作業(yè)時空沖突識別技術(shù)創(chuàng)新。
（一）基于信息對稱的車站作業(yè)安全監(jiān)測技術(shù)
1.面向鐵路車站復(fù)雜場景的多源融合定位技術(shù)。針對技術(shù)站既有作業(yè)人員和作業(yè)裝備的定位以衛(wèi)星定位、基站定位、軌道電路定位等傳統(tǒng)方法為主，受技術(shù)站內(nèi)大量金屬遮擋、電磁干擾等影響，造成定位誤差大、定位信息丟失，難以滿足技術(shù)站作業(yè)和管理需要的突出問題，運用改進(jìn)零速檢測方法優(yōu)化衛(wèi)星定位、慣性導(dǎo)航定位、信標(biāo)定位等定位精度，構(gòu)建基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的作業(yè)要素時空軌跡特征提取模型，如圖1所示，創(chuàng)新提出多源信息融合的聯(lián)合定位方法，形成面向技術(shù)站作業(yè)人員和作業(yè)裝備、適應(yīng)技術(shù)站復(fù)雜作業(yè)場景的多源融合定位技術(shù)，提供高精度的要素時空定位信息，為技術(shù)站精準(zhǔn)作業(yè)安全防控與預(yù)警提供技術(shù)支撐。
2.研發(fā)了便捷式鐵路貨車車輛移動傳感器，形成了適應(yīng)技術(shù)站復(fù)雜場景的智能終端解決方案。創(chuàng)新基于單個軌道計軸裝置的列車行駛方向判斷技術(shù)，和基于多個計軸裝置的道岔、軌道、盡頭線區(qū)段的占用、出清狀態(tài)感知方案，集成震動傳感器、金屬接近傳感器等物聯(lián)感知設(shè)備，研發(fā)車輛移動傳感器（T-CJJ01-TY），如圖2所示，通過獨立供電電源進(jìn)行工作，部署實施簡單、建設(shè)成本低廉。創(chuàng)新“手持終端 ^ + 攝像耳機(jī)”的作業(yè)設(shè)備，實現(xiàn)作業(yè)人員的第一作業(yè)視角進(jìn)行全程錄制，結(jié)合高精度北斗衛(wèi)星定位系統(tǒng)和現(xiàn)存車信息，對作業(yè)項點進(jìn)行自動提示和貨物檢查視角的智能監(jiān)視。
（二）貨車裝載狀態(tài)識別技術(shù)
1.基于聯(lián)邦數(shù)據(jù)集成的鐵路貨車裝載狀態(tài)圖像智能識別方法?？紤]鐵路貨運作業(yè)與管理信息化建設(shè)條件下，集成應(yīng)用鐵路貨車信息、貨物信息、貨物裝載信息、圖像信息等多種類型數(shù)據(jù)，構(gòu)建鐵路貨車裝載狀態(tài)圖像智能識別多源數(shù)據(jù)集成模型，按照信息分類、分布計算思路，研究提出鐵路貨車裝載狀態(tài)圖像智能識別方法。通過鐵路貨檢站現(xiàn)場實驗驗證，能夠準(zhǔn)確識別占整個畫幅的比例不超過 1 % 的病害狀態(tài)圖像，鐵路貨車裝載狀態(tài)圖像智能識別準(zhǔn)確率能夠達(dá)到 9 5 % ，能夠滿足鐵路貨檢機(jī)檢作業(yè)需要。
2.基于目標(biāo)檢測與實例分割交互的鐵路貨車裝載狀態(tài)圖像智能識別方法。針對鐵路易竄動貨物裝載狀態(tài)圖像識別準(zhǔn)確性問題，提出了融合目標(biāo)檢測與實例分割交互的多任務(wù)學(xué)習(xí)策略，構(gòu)建易竄動貨物圖像智能識別模型。通過鐵路貨檢站現(xiàn)場試驗驗證，如圖3所示，鐵路易竄動貨物裝載狀態(tài)圖像智能識別精確率達(dá) 90 % ，能夠識別 2 ^ { \circ } 以上物體偏移或旋轉(zhuǎn)的病害狀態(tài)，有力支撐鐵路貨檢機(jī)檢作業(yè)智能化提升。
3.基于多視角鐵路輪式履帶式貨物裝載狀態(tài)標(biāo)準(zhǔn)圖像目標(biāo)檢測技術(shù)。創(chuàng)新運用Resnet、YOLOv5、SIFT等方法，如圖4所示，構(gòu)建了基于尺度不變特征轉(zhuǎn)換和圖像目標(biāo)檢測的融合模型，提出了圖像分類、圖像提取、跨站比對等目標(biāo)檢測技術(shù)，實現(xiàn)跨站的輪式、履帶式貨物等稀疏樣本圖像比對。
4.鐵路貨車裝載狀態(tài)圖像智能切割方法。針對傳統(tǒng)以磁鋼計軸或激光對射方式進(jìn)行圖像切割，如圖5所示，造成圖像錯切后不完整展示的問題，創(chuàng)新了基于YOLO的鐵路貨車裝載狀態(tài)圖像切割方法，并從錨框優(yōu)化、滑動窗口等方面形成YOLO模型優(yōu)化策略。通過鐵路技術(shù)站現(xiàn)場實驗驗證，圖像切割準(zhǔn)確率能達(dá)到 9 9 . 9 9 % ，能夠有效解決鐵路貨車裝載狀態(tài)圖像完整性問題。
（三）列車在站運行狀態(tài)識別技術(shù)
1.基于聲音的車輛運行異常定位和判別方法。針對列車快速運行通過時周邊運行環(huán)境復(fù)雜、采集的原始聲音信號噪音多、難以與某一特定車輛相對應(yīng)的問題，構(gòu)建環(huán)境噪聲去除-時域頻域分析-數(shù)字信號轉(zhuǎn)化的智能判別流程，利用改進(jìn)型譜減法對輪軌噪聲信號作去噪處理，結(jié)合聲音分貝、聲波頻率和車速，生成鐵路聲音識別引擎，并定位問題車輛，實現(xiàn)包含車輛零配件異常、抱閘運行等在內(nèi)的車輛異常運行狀態(tài)智能判別。
2.基于溫升的車輛走行部運行異常定位和判別方法。針對列車快速通過時難以低成本準(zhǔn)確判斷車輛走行部運行異常的問題，創(chuàng)新構(gòu)建基于輪轂溫度、鋼軌溫度、接觸點溫度的持續(xù)多組數(shù)據(jù)曲線擬合的車輛快速運行過程中走行部異常狀態(tài)最大溫升分界點判別方法，如圖6所示，實現(xiàn)車輛抱閘運行的準(zhǔn)確實時判別。
3.基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的列車在站運行狀態(tài)智能判別技術(shù)。針對視頻、圖像、音頻、溫度等多源設(shè)備采集時時鐘難校準(zhǔn)統(tǒng)一的問題，將車號識別設(shè)備時間戳作為統(tǒng)一參照物，對多源設(shè)備起止時間戳進(jìn)行校準(zhǔn)，對音視頻流起止時間和車輛連接處節(jié)點進(jìn)行定位，實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)同步。采用前述小目標(biāo)檢測、圖像切割、多源數(shù)據(jù)同步等技術(shù)，對疑似故障點的判斷從單一條件轉(zhuǎn)變?yōu)閺?fù)合判斷，如圖7所示，提出基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的列車在站運行狀態(tài)智能識別技術(shù)，實現(xiàn)貨物撒漏、貨列尾丟失、貨物自燃等26項危及鐵路行車安全的異常狀態(tài)的智能判別。
（四）作業(yè)時空沖突識別技術(shù)創(chuàng)新
1.基于群智數(shù)據(jù)的鐵路車站時空沖突風(fēng)險智能識別技術(shù)。針對現(xiàn)有鐵路車站以人工盯控、事后分析檢查為主的風(fēng)險防控方法，難以滿足現(xiàn)場少人、高效、實時的風(fēng)險識別及預(yù)警需要的突出問題，創(chuàng)新構(gòu)建基于傳感器、設(shè)備終端、通信網(wǎng)絡(luò)、衛(wèi)星定位、圖像識別等技術(shù)的鐵路車站作業(yè)要素群智感知網(wǎng)絡(luò)，應(yīng)用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識與數(shù)據(jù)協(xié)同驅(qū)動推理方法，創(chuàng)新面向“沿線巡檢、設(shè)備操作、車輛乘降”等關(guān)鍵場景的車站時空沖突風(fēng)險識別及預(yù)警技術(shù)，為加強(qiáng)鐵路車站源頭風(fēng)險識別與管控提供技術(shù)支撐。
2.研發(fā)平面調(diào)車作業(yè)智能安全防控裝備及系統(tǒng)。如圖8所示，針對鐵路平面調(diào)車非集中區(qū)人工確認(rèn)進(jìn)路、頂送作業(yè)人工領(lǐng)車、人工確認(rèn)連掛距離、人工巡視防溜設(shè)備等過程安全風(fēng)險大的問題，研發(fā)非集中區(qū)道岔智能鎖、移動傳感器等裝備，實現(xiàn)車列位置、車列速度、車列行進(jìn)方向、岔區(qū)占用情況、道岔開通方向、道岔鎖閉及密貼狀態(tài)等非集中區(qū)信息的實時感知；基于紅外測距、姿態(tài)感知、圖像智能識別等技術(shù)手段，對頂送前方視頻、目標(biāo)距離、軌旁異物、防溜狀態(tài)、監(jiān)控視頻等多元異構(gòu)數(shù)據(jù)實時采集和綜合分析處理，創(chuàng)新構(gòu)建包括車列周邊環(huán)境自動感知、非集中區(qū)進(jìn)路智能防護(hù)、領(lǐng)車智能安全防護(hù)、智能連掛安全防護(hù)、防溜異常防護(hù)等技術(shù)的鐵路平面調(diào)車智能安全防控及預(yù)警系統(tǒng)，改進(jìn)當(dāng)前基于平調(diào)手臺的人控為主的平面調(diào)車作業(yè)安全防護(hù)方式。
3.提出多專業(yè)、多時空協(xié)同防護(hù)的鐵路車站施工安全防護(hù)方案。針對目前鐵路車站施工天窗多專業(yè)同時作業(yè)安全町控管理難度大的問題，創(chuàng)新構(gòu)建基于多源異構(gòu)信息融合、圖像識別和智能判斷技術(shù)的鐵路技術(shù)站施工智能安全防護(hù)方案，首次提出基于雙圖矢量化算法和關(guān)鍵元素智能提取技術(shù)的作業(yè)風(fēng)險因素自動監(jiān)測方法，創(chuàng)新設(shè)計了計劃施工區(qū)域的示意圖直觀辨識、調(diào)車作業(yè)與施工計劃沖突報警、車務(wù)人員或機(jī)車進(jìn)入施工區(qū)域報警等方案，從而解決跨專業(yè)、跨區(qū)域、跨時間的施工安全自動町控難題。
4.提出鐵路車站智能化防溜成套解決方案。針對鐵路車站防溜鐵鞋、人力緊固器等防溜設(shè)備的作業(yè)過程缺乏智能化管理手段、無法自動采集精準(zhǔn)安裝位置、存在防溜設(shè)備與進(jìn)路沖突的安全風(fēng)險等問題，構(gòu)建基于智能化技術(shù)的防溜作業(yè)管控技術(shù)方案，創(chuàng)新設(shè)計研發(fā)一種可精準(zhǔn)定位、自動調(diào)整姿態(tài)的鐵路智能防溜緊固器，使定位精度滿足區(qū)分安裝股道的需要，解決目前防溜設(shè)備領(lǐng)取、安裝、巡檢、撤除、歸還等作業(yè)過程中的漏上、漏巡檢、漏撤、丟失等問題，實現(xiàn)防溜設(shè)備使用過程中狀態(tài)的實時監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)防溜風(fēng)險并預(yù)警，確保車站防溜作業(yè)安全。
三、應(yīng)用
本研究研制的項目成果在太原、西安等13個鐵路局的40多個車站進(jìn)行應(yīng)用，有效實現(xiàn)了車站安全風(fēng)險監(jiān)測識別智能化，有效減少車站安全管控人員和內(nèi)外勤人員的成本，項目應(yīng)用期間，以三級六場編組站為例，可為單個車站減少安全管控人員支出約500萬元/年，減少內(nèi)外勤貨檢人員支出約200萬元/年。項目實現(xiàn)了鐵路車站作業(yè)主要安全風(fēng)險的自動識別和高效安全防護(hù)，降低安全管理人員勞動強(qiáng)度，確保鐵路車站作業(yè)安全。
針對鐵路車站作業(yè)中貨車裝載異常狀態(tài)、車輛異常運行狀態(tài)核心問題，我們建立了具有獨立知識產(chǎn)權(quán)的發(fā)明專利和軟件著作權(quán)。當(dāng)前涉及的關(guān)鍵裝備已完成自主技術(shù)攻關(guān)，在戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的高技術(shù)成果轉(zhuǎn)化應(yīng)用領(lǐng)域樹立了標(biāo)桿案例。
四、結(jié)束語
本項目的研究，解決了鐵路車站作業(yè)安全風(fēng)險智能監(jiān)測及識別技術(shù)問題，形成包含數(shù)據(jù)融合、圖像識別、智能聯(lián)控等在內(nèi)的成套生產(chǎn)作業(yè)控制及管理解決方案，能夠為確保車站作業(yè)安全、無人少人化管控、降低勞動強(qiáng)度提供可靠技術(shù)支撐，具有重大意義。
基于云原生技術(shù)的軌道交通車載智能邊緣云平臺
北京京投卓越科技發(fā)展有限公司 張鶴齡 潘志鵬蘇州華啟智能科技股份有限公司 鄭霄峰
一、概述
2020年12月，中共中央國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于推動都市圈市域（郊)鐵路加快發(fā)展的意見》，強(qiáng)調(diào)重點推進(jìn)都市圈城際鐵路和市域（郊)鐵路建設(shè)，落實交通強(qiáng)國戰(zhàn)略。此前2020年3月，中國城市軌道交通協(xié)會在《中國城市軌道交通發(fā)展綱要》中明確要求建設(shè)統(tǒng)一部署、資源動態(tài)分配、支持業(yè)務(wù)應(yīng)用的城軌云平臺，推動城市軌道交通向智能化、智慧化方向發(fā)展，并提出實現(xiàn)城軌云從信息化到智能化的長遠(yuǎn)規(guī)劃。
為實現(xiàn)車載業(yè)務(wù)邊緣計算場景化的需求，本方案創(chuàng)新構(gòu)建開放高效、資源集約的車載智能邊緣云平臺。采用輕量化設(shè)計，貼合嵌入式環(huán)境，通過多層級故障保障機(jī)制實現(xiàn)高可用部署。平臺有效整合資源，顯著降低建設(shè)成本，促進(jìn)信息共享，并支持智能自調(diào)節(jié)以提升運行效率與節(jié)能水平。
二、現(xiàn)狀挑戰(zhàn)
（一）系統(tǒng)分散且信息共享能力不足
當(dāng)前，車載系統(tǒng)及終端設(shè)備數(shù)量龐大、部署分散，缺乏統(tǒng)一集中的管理機(jī)制。各子系統(tǒng)之間獨立運行，感知數(shù)據(jù)無法互聯(lián)互通，形成“信息孤島”，導(dǎo)致相同信息需要多次重復(fù)采集，難以實現(xiàn)“一次采集、多方共享”的高效利用模式。這種局面不僅造成資源浪費，也使得跨系統(tǒng)協(xié)同處理與統(tǒng)一智能管控面臨顯著困難，限制了整體調(diào)度與響應(yīng)能力的提升。
（二）業(yè)務(wù)與硬件綁定導(dǎo)致容災(zāi)能力缺失
傳統(tǒng)架構(gòu)采用業(yè)務(wù)系統(tǒng)與硬件板卡緊耦合的部署模式，形成一對一的強(qiáng)依賴關(guān)系。在該模式下，關(guān)鍵業(yè)務(wù)應(yīng)用高度依賴于特定物理板卡，缺乏有效的冗余機(jī)制或負(fù)載均衡能力。這種強(qiáng)綁定關(guān)系顯著增加了業(yè)務(wù)連續(xù)性風(fēng)險。一旦底層硬件發(fā)生故障，其影響將迅速蔓延至依
賴該硬件的整個業(yè)務(wù)系統(tǒng)，導(dǎo)致服務(wù)中斷。具體表現(xiàn)為：業(yè)務(wù)影響范圍廣泛、服務(wù)連續(xù)性難以保障、故障恢復(fù)時間顯著延長，對系統(tǒng)可靠性和運營穩(wěn)定性構(gòu)成嚴(yán)重威脅。
（三）車載業(yè)務(wù)資源利用率低下與硬件效能優(yōu)化
當(dāng)前，大多數(shù)車載業(yè)務(wù)的實際資源消耗（包括CPU算力、內(nèi)存、存儲及網(wǎng)絡(luò)帶寬）遠(yuǎn)低于為其分配的硬件資源總量。這意味著硬件平臺的設(shè)計容量未能得到充分有效的利用，存在大量的資源閑置與浪費。這種“高配低用”的現(xiàn)象直接導(dǎo)致了系統(tǒng)整體的資源使用率處于較低水平，資源使用率優(yōu)化不足不僅造成了硬件成本的浪費和整車能耗的增加，從長遠(yuǎn)角度看制約了系統(tǒng)的擴(kuò)展性與靈活性。
三、總體設(shè)計
（一）總體思路
車載智能邊緣云平臺采用分層的架構(gòu)設(shè)計（見圖1），基于車載嵌入式分布式節(jié)點為基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)建云平臺。該平臺遵循新一代智能列車的總體規(guī)劃與創(chuàng)新架構(gòu)要求，采用一體化融合設(shè)計，將列車廣播、影視娛樂等多種業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成至統(tǒng)一平臺，提供高集控、高融合、高可用的一體化服務(wù)。
（二）系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計
系統(tǒng)架構(gòu)分為三層：應(yīng)用層、PaaS層和IaaS層，同時具備信息安全管理體系（見圖2）。
應(yīng)用層：平臺承載的各項業(yè)務(wù)，主要包括傳統(tǒng)業(yè)務(wù)、智能分析業(yè)務(wù)以及大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。
PaaS 層：該層是平臺最核心的部分，提供業(yè)務(wù)云化的各項服務(wù)，主要包括技術(shù)服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)、業(yè)務(wù)服務(wù)和運維管理服務(wù)。技術(shù)服務(wù)提供了業(yè)務(wù)容器化后所需的調(diào)度、管理以及容災(zāi)能力；數(shù)據(jù)服務(wù)為業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的可視化管理提供支持；業(yè)務(wù)服務(wù)為業(yè)務(wù)入云提供算力、算法以及各種開發(fā)組件支持；運維管理服務(wù)為平臺的日常運營和運維提供了保障。
IaaS層：包括計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)等資源，是業(yè)務(wù)及平臺穩(wěn)定運行的基礎(chǔ)硬件依賴。
四、平臺功能
（一）應(yīng)用功能
車載智能邊緣云平臺支持車載應(yīng)用的容器化部署，并通過云集群實現(xiàn)對車載設(shè)備的統(tǒng)一管理、智能調(diào)度和自動化運維。平臺通過圖形界面快速操作業(yè)務(wù)實例（創(chuàng)建、刪除、啟動、停止、重啟），可靈活調(diào)整CPU、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)資源，節(jié)點可依托離線鏡像倉庫實現(xiàn)業(yè)務(wù)實例快速恢復(fù)。
（二）數(shù)據(jù)存儲功能
平臺配置大容量的高可用存儲空間，可實現(xiàn)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的應(yīng)用程序及日志數(shù)據(jù)的存儲。平臺支持以共享文件目錄的形式，為業(yè)務(wù)實例提供共享存儲；支持副本分布式存儲系統(tǒng)，支持在部分存儲節(jié)點服務(wù)故障，不影響儲存系統(tǒng)正常運行；支持以本地文件系統(tǒng)的方式，為業(yè)務(wù)實例提供虛擬邏輯卷；
（三）GPU算力服務(wù)
平臺通過CPU與GPU協(xié)同支持車載智能應(yīng)用：CPU作為必需品持續(xù)運行，GPU作為加速器按需調(diào)用。高效利用GPU的關(guān)鍵在于按需分配和及時釋放，并與分析任務(wù)的時序緊密整合。平臺通過對列車視頻分析等業(yè)務(wù)的算力支持和時序管理，顯著提升有限算力資源的利用效率。
（四）信息安全管理
通過車廂交換機(jī)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃策略實現(xiàn)列車及地面間的數(shù)據(jù)安全防護(hù)和隔離，保證設(shè)備數(shù)據(jù)通訊的可靠性和低延遲。平臺支持劃分業(yè)務(wù)實例的子網(wǎng)，提供二層網(wǎng)絡(luò)隔離能力；支持通過安全組對業(yè)務(wù)實例的網(wǎng)絡(luò)端口訪問控制；支持通過靜態(tài)方式指定業(yè)務(wù)實例的IP地址。
（五）可靠性調(diào)度功能
采用云架構(gòu)的冗余和應(yīng)用探針狀態(tài)實時監(jiān)測功能，對云原生應(yīng)用的安全可靠性、高可用性進(jìn)行大幅度提升優(yōu)化，具備輕量化容災(zāi)設(shè)計。支持云平臺全系統(tǒng)掉電自動恢復(fù)；支持在控制節(jié)點故障的情況下，自動切換備控制節(jié)點；支持在計算節(jié)點出現(xiàn)故障的情況下，通過彈性容災(zāi)服務(wù)自動在其他可用節(jié)點恢復(fù)實例；支持動態(tài)節(jié)點更替，云平臺自動完成更替節(jié)點的納管。
（六）數(shù)字看板
平臺自帶Web權(quán)限的數(shù)字化看板（見圖3），通過連接大屏或維護(hù)端顯示屏，實時顯示平臺及應(yīng)用的運行情況。
五、平臺創(chuàng)新點
車載智能邊緣云平臺突破車載資源限制，融合邊緣計算與云原生技術(shù)，實現(xiàn)業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化運行、算力動態(tài)優(yōu)化及多級容災(zāi)，顯著提升響應(yīng)速度并保障業(yè)務(wù)連續(xù)，有效平衡能耗與成本。
（一）資源池化
車載智能邊緣云平臺通過構(gòu)建全面的資源池（包括計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)）和集成化的云平臺服務(wù)，實現(xiàn)了高效的容器虛擬化與管理，確保平臺算力資源靈活復(fù)用、數(shù)據(jù)安全與業(yè)務(wù)連續(xù)性。
平臺以計算資源池為核心，借助容器虛擬化與GPU/NPU加速，實現(xiàn)資源高效復(fù)用與利用率提升；存儲資源池支持靈活數(shù)據(jù)存取與持久化；網(wǎng)絡(luò)資源池采用輕量LinuxBridge，簡化容器接入與管理。
（二）輕量化的容器調(diào)度
傳統(tǒng)資源調(diào)度方法多采用靜態(tài)配置，難以應(yīng)對復(fù)雜多變的軌道交通業(yè)務(wù)場景。自適應(yīng)資源調(diào)度技術(shù)通過實時監(jiān)測系統(tǒng)負(fù)載與業(yè)務(wù)需求，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測，實現(xiàn)了資源分配的動態(tài)調(diào)整（見圖4）。
通過容器化集群架構(gòu)的運用，自適應(yīng)資源調(diào)度技術(shù)得以在復(fù)雜多變的車載環(huán)境中高效運行。容器化技術(shù)允許獨立的服務(wù)在最小的資源占用下運行，而微服務(wù)架構(gòu)則確保了系統(tǒng)的高
可用性和可擴(kuò)展性。當(dāng)系統(tǒng)檢測到資源需求的變化時，動態(tài)反饋機(jī)制迅速響應(yīng)，及時調(diào)整資源配置，實現(xiàn)了資源平均利用率提升了 30 % ，同時將平均業(yè)務(wù)響應(yīng)時間縮短了 4 0 % ，這在資源密集型的軌道交通場景中尤為重要。
（三）多級容災(zāi)
車載場景具有批量化、大規(guī)模、分散部署、機(jī)動環(huán)境的特性，因此高可用性是衡量基于云技術(shù)的邊緣智能平臺的關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)。從容器實例、物理節(jié)點、網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)、云平臺關(guān)鍵部件等多層級鏡像故障分析，保障系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)定運行（見圖5）。
平臺具備高可用性，當(dāng)物理節(jié)點宕機(jī)或斷電時，系統(tǒng)會自動檢測并裁定，通過多節(jié)點并行自恢復(fù)機(jī)制快速完成恢復(fù)，同時向控制節(jié)點上報狀態(tài)，極大縮短業(yè)務(wù)中斷時間，滿足短時間內(nèi)恢復(fù)需求。
六、技術(shù)成果
目前，車載智能邊緣云平臺已完成第三方檢測及認(rèn)證6項，相關(guān)知識產(chǎn)權(quán)5項，并榮獲ICT中國2023高層論壇云原生安全優(yōu)秀實踐證書、北京市軌道交通學(xué)會科學(xué)技術(shù)進(jìn)步一等獎，取得業(yè)內(nèi)廣泛的認(rèn)可。
七、應(yīng)用案例
目前，車載智能邊緣云平臺所取得的自主創(chuàng)新成果，已經(jīng)有全國10個城市的20條線路中應(yīng)用。截止到目前，陸續(xù)實現(xiàn)了地鐵、城際、高鐵業(yè)務(wù)首次應(yīng)用的全覆蓋。
在主機(jī)廠方面，實現(xiàn)了在京車、中車四方、中車浦鎮(zhèn)等多個新車型項目的應(yīng)用；地鐵方面，實現(xiàn)了北京11、19、22號線、蘇州地鐵7號線等多個項目的首次應(yīng)用；市域車方面，已在三亞智能城際車、眉山“天府號”智能城際動車組、北京副中心城際動車組等項目裝車并成功上線運行；動車組方面，實現(xiàn)了時速 200 公里智能動車組三亞、眉山、武漢城際項目批量供貨，中國鐵路總公司重大科研立項下一代時速450公里CR450復(fù)興號智能動車組原型及樣車的示范應(yīng)用，后續(xù)將逐步向城軌市場發(fā)展，配合中國城市軌道交通協(xié)會進(jìn)行車載智能邊緣云平臺技術(shù)規(guī)范的編寫。
八、價值成效
（一）經(jīng)濟(jì)效益
本方案對減少資金浪費、促進(jìn)信息共享、提高信息化水平具有顯著成效。具體體現(xiàn)在：提高基礎(chǔ)資源利用率，減少重復(fù)建設(shè)和浪費。通過列車共用云平臺，能夠有效減少網(wǎng)絡(luò)、主機(jī)、存儲、支撐軟件等的建設(shè)和采購數(shù)量。滿足新增車載應(yīng)用資源對于云平臺的要求。同時在基礎(chǔ)架構(gòu)上實現(xiàn)了智能自調(diào)節(jié)與管理，從而提升車載運行效率，降低能源消耗。
（二）社會效益
本方案面向車輛、站段、中心等場景下所有運營及運維人員，受益覆蓋面廣泛。相關(guān)部門可以進(jìn)行統(tǒng)一管理，使工作更加智能化；將容器、邊緣計算等最新技術(shù)運用于交通行業(yè)，通過精確的梳理各類數(shù)據(jù)和信息，搭建軟硬一體的信息化平臺，推進(jìn)以一體化為核心的智慧融合的建設(shè)和發(fā)展。
（三）生態(tài)效益
本方案符合軌交行業(yè)中長期信息化改革和發(fā)展規(guī)劃綱要，遵循國家信息化發(fā)展要求，符合車載信息化發(fā)展現(xiàn)狀，有利于車載服務(wù)效率的提高、質(zhì)量的穩(wěn)固和資源的均衡，對智慧城軌服務(wù)水平的提升具有重要作用。
九、總結(jié)與展望
未來，隨著國家對軌道交通系統(tǒng)支持力度的增大以及對高智能、高性能、綠色化軌道交通的迫切需求，云平臺以其“體系結(jié)構(gòu)開放、資源高效利用、智能應(yīng)用支撐、快速響應(yīng)啟動、安全健壯抗毀”的技術(shù)優(yōu)勢，已成為支撐智慧城軌發(fā)展的關(guān)鍵基礎(chǔ)。列車車載邊緣云與車站邊緣云高效協(xié)同中心云，實現(xiàn)從中心到車載的一體化智能化延伸。
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中國沿海復(fù)雜開海域航道建設(shè)關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用
交通運輸部天津水運工程科學(xué)研究院馮小香段宇周俊偉
一、引言
中國沿海港口群作為全球最繁忙的海運樞紐，其貨物吞吐量已連續(xù)15年位居世界首位，在全球供應(yīng)鏈體系中占據(jù)核心樞紐地位[1]。近年來，隨著船舶大型化趨勢加速（如40 萬噸級超大型船舶應(yīng)用普及）與沿海港口船舶交通流密度持續(xù)攀升（年均增長 8 { - } 1 0 % ），傳統(tǒng)進(jìn)港航道設(shè)計理念與技術(shù)體系逐漸難以適配復(fù)雜通航需求[2]，主要面臨三大核心挑戰(zhàn)：其一，外海開敞海域受風(fēng)－浪－流多場耦合作用顯著，現(xiàn)有環(huán)境模擬技術(shù)難以滿足高精度預(yù)測需求，導(dǎo)致航道安全余量評估偏差；其二，船舶交通流量激增背景下，超大型集裝箱船、散貨船與中小型船舶的混合航行場景增多，通航?jīng)_突風(fēng)險與水域擁堵問題加?。黄淙?，現(xiàn)行航道設(shè)計規(guī)范多基于遮蔽水域工況制定，針對開海域復(fù)雜環(huán)境的設(shè)計理論、指標(biāo)體系仍存在明顯空白[3]。已有研究與事故統(tǒng)計表明，環(huán)境因素是開海域航道事故的基礎(chǔ)誘因，人為操縱失誤則為直接推手，因此構(gòu)建精細(xì)化環(huán)境模擬與智能決策技術(shù)體系，成為破解上述難題的關(guān)鍵路徑。
本研究由交通運輸部天津水運工程科學(xué)研究院牽頭，聯(lián)合武漢理工大學(xué)、中交第一航務(wù)工程勘察設(shè)計院有限公司、交通運輸部北海航海保障中心、中交第四航務(wù)工程勘察設(shè)計院有限公司、曹妃甸港集團(tuán)有限公司、北京海蘭信數(shù)據(jù)科技股份有限公司等單位圍繞開海域航道安全高效建設(shè)需求，突破“環(huán)境模擬-船舶仿真-航道設(shè)計-智能保障”全鏈條技術(shù)瓶頸，創(chuàng)新性地將WRF大氣模型、三維波流耦合模型與生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）深度融合，建立“數(shù)據(jù)驅(qū)動-模型耦合-智能決策”的成套技術(shù)體系[4]，實現(xiàn)對開海域復(fù)雜環(huán)境的高精度模擬與通航風(fēng)險的動態(tài)預(yù)。目前，該技術(shù)成果已在渤海灣、瓊州海峽等典型復(fù)雜海域完成工程轉(zhuǎn)化，為我國沿海復(fù)雜開海域航道規(guī)劃、建設(shè)與運維提供了核心技術(shù)支撐，對推動海運領(lǐng)域科技創(chuàng)新與“交通強(qiáng)國”戰(zhàn)略落地具有重要意義。
二、總體架構(gòu)
本研究以“環(huán)境模擬-船舶仿真-航道設(shè)計-智能保障”4個方面的技術(shù)為骨架，搭建了以環(huán)境模擬數(shù)據(jù)支撐船舶仿真，環(huán)境模擬與船舶仿真支撐論證航道設(shè)計、航道設(shè)計與環(huán)境模擬、船舶仿真反饋協(xié)調(diào)、航道設(shè)計支撐智能保障的總體技術(shù)架構(gòu)。如圖1所示：
