(青島地鐵集團有限公司 山東 青島 266000)
當今社會,各類新技術、新生活方式不斷發展,人們的選擇項亦是花樣繁多。軌道交通行業,因其場所的半封閉性、疏散通道的有限性等,一旦發生事故將造成極為嚴重的生命財產損失。對地鐵站內人流進行有效的監控,建立起行之有效的管控預案是十分必要的。
目前,關于大數據的標準定義并沒有達成一致,應用較廣的是國際數據中心IDC在2011年的一份報告中提出:大數據技術描述了一個技術和體系的新時代,被設計于從大規模多樣化的數據中通過高速捕獲、發現和分析技術提取數據的價值”[1]。在報告中首次提出了大數據的“4Vs”定義,這四個“V”,分別指的是容量(volume)、多樣性(variety)、速度(velocity)和價值(value)。
根據系統工程理論,大數據系統是由4個部分組成,分別是數據生成(Data Generation)、數據獲取(Data Acquisition)、數據存儲(Data Storage)和數據分析(Data Analysis)。
(一)數據生成
數據生成階段重視的是數據怎樣生成。在這個階段,“大數據”實際上指的是許多傳感器、視頻畫面、點擊量以及其他相關數字源生成的各式各樣的數據集。本文研究的是大數據在軌道交通行業中的運用,要想了解當前車站人員數量等數據,可以借助于現場人員清點、查看監控視頻、統計售票情況、統計車站人員地理位置等多種途徑來獲得相關數據,從而使數據生成。
(二)數據獲取
數據獲取是指通過各種技術手段收集數據的環節,其中可以大體分為數據的采集、數據的傳輸和數據的預處理。
第一步,數據的產生源頭有很多數據的采集就是將各類數據從數據源中提取出來的過程。
第二步,采集到的數據用相應的傳輸系統把數據傳輸到相應的存儲系統中。以備不同需求領域的人員將其進行分析運用。數據傳輸的過程可以分成兩個部分,分別是IP骨干網(IP Backbone)傳輸和數據中心(Data Center)傳輸。
第三步,數據的預處理。由于數據種類多、數量大,數據收集以后,存儲的數據中肯定存在一些冗余、無用的數據。這些數據無論是對存儲還是利用都是有害的,均會增加許多不必要的成本。
(三)數據存儲
數據存儲目的是把獲取來的信息有效地存放,方便運用與管理。數據存儲系統分為兩個方面。一方面是硬件的基礎設施,包括ICT資源池等。另一方面是數據的管理軟件。除了這兩個方面,還有為分析數據和數據間相互交流提供的各類功能外設接口以及相應的編程模塊。
(四)數據分析
數據分析要達到的目標是從存儲數據中尋找出有價值的信息。
移動數據分析技術在兩個領域應用較為廣泛,分別是RFID(Radio Frequency Identification,無線射頻識別)與LBS(Location-Base-Services地理位置服務)。
地鐵車站相較于其他公共場所具有封閉性、通風設施比較單一,當有意外時極易發生嚴重事故,由此本文提出建立大數據條件下地鐵車站人流管控系統的構想,將大數據運用到軌道交通行業。
(一)車站人群數據獲取
地鐵車站若想對站內人員做出準確、高效的管理或預警,首先是要掌握站內人員情況。可以利用LBS技術,借助于手機覆蓋區域編號地址以及移動位置區域號碼這兩種格式進行雙重定位,這時車站內每個信號即可以代表一個乘客,獲取其在指定區域的活動軌跡與趨勢。
比如說,將手機覆蓋區域編號地址作為定位時的經度,將移動位置區域號碼作為定位時的緯度,經度與緯度銜接處即是移動人流抓取技術所定位的單一個體的位置。但是,需要考慮到如果只用“經緯度”來定位仍然是不全面的,應該對區域數據、車站設備數據、通道走廊數據、人流運動數據等進行標簽記錄。如圖3所示,青島地鐵某站移動人流抓取示意圖。

圖1 青島地鐵某站移動人流抓取示意圖
(二)車站人群數據清洗與傳輸
將移動人流抓取獲得的數據經過收集存儲之后,需要篩選所采集的數據信息,將其中許多冗余、無用數據剔除。在技術應用的過程中,我們需要對采集到的數據執行高標準的脫敏稽核,把可能含有個人隱私的數據及時刪除。
把采集到的數據經過篩選后,移動數據中心可以把已經擁有人群流動基本特征的數據發送到信息安全接收系統,經過信息安全的掃描、數據動態監控、接口監控,以及對外部網絡訪問安全保障策略加載,確保數據的安全有效以及防篡改。
(三)數據分析與可視化
地鐵車站內人群運動大數據基于車站自身的站內構造,分別采用站內區域人群實時密度數據接口、軌道線路人群來回流動數據接口、人群密度預警接口、操作管理接口等多種形式進行業務輸出,以期能夠實現對重大客流時車站內人群的管控與預警。
本文提出建立大數據條件下地鐵車站人流管控系統的構想,將大數據運用到軌道交通行業。這不僅為城市居民的出行提供便利,更對城市交通管理決策的制定和城市交通基礎設施的建設提供有力的參考依據,對于推動城市經濟發展、加快城市信息化系統的升級和完善都十分有利。
[1]Gantz J,Reinsel D.Extracting value from chaos.IDC iView,2011:1-12
[2]李學龍,龔海剛.大數據系統綜述.中國科學:信息科學,2015,45:1-44
[3]丁慧娟.申亞偉.周杰.城市地鐵軌道交通中的大數據分析.智能城市.2017,02.375
[4]白云.王亞飛.朱偉等 城市密集人群安全管理大數據應用大有可為.城市運行管理.2016,06.013