關于城市地鐵軌道交通中的大數據分析

朱佑恩 沈鑫 無錫地鐵云智慧便民服務有限公司

目前，傳統交通系統及管理模式已經很難適應現今社會發展的需求，交通擁堵現象日益嚴重。為了緩解上述問題，將大數據應用到城市地鐵軌道交通中來已成為必然趨勢，具有顯著的現實意義。

1 城市軌道交通系統

城市軌道交通系統指的是保證城市內車輛正常行駛且有標準規范要求的客運交通系統，是城市公共交通系統的總稱。城市軌道交通是以軌道運輸方式為主要技術特征，是公共客運系統中承載中等以上運量的交通系統，是緩解城市交通問題的重要措施。城市軌道交通系統的特征有：運量大、速度快、安全性高、準點、環保等?，F階段，世界各國都在加大城市內城市軌道交通系統的構建力度，以期構建更為完善的公共交通體系，為城市發展貢獻力量。

2 大數據

大數據技術是利用計算機及互聯網技術進行海量信息快速處理的一種技術，其能夠在較短的時間內獲得較為精準的信息資料，為行業或工作的開展提供幫助。大數據的產生是信息時代發展的必然產物，其不僅提升了信息數據的傳輸效率，也實現了信息數據的實時共享，為各領域提供了充足的數據支持。大數據具有特征為數據體量大、種類繁多、處理速度快、實時性高。將其應用到城市地鐵軌道交通建設中，能夠為城市地鐵軌道交通建設提供數據支持，加快城市人員的分析，獲取更為精準的出行數據，滿足人們的出行需求。

具體來說，大數據在城市地鐵軌道交通中的應用可體現在以下三方面上：一是政策評估。大數據應用后能夠對地鐵公司推行的新政策落實效果進行準確評估和判定。如在推行新的月卡政策上，可通過對乘客移動性特征的分析，來了解地鐵運營及收入變化情況，準確評估新政策的整體效果。

二是異常檢測。地鐵屬于一個公共場所，經常會存在濫用的情況，而應用大數據對其進行管理后，能夠對進站的乘客的時空特征實行有效識別和監督，從而幫助地鐵公司識別出特殊乘客，保證地鐵運行安全。

三是社交網絡。地鐵內部人員較多，對這些乘客實行分析，并合理劃分存在關聯的乘客，構建新的社交網絡，這對于后期的研究及系統性能的提升有著重要意義。

3 城市地鐵軌道交通中大數據的應用優勢

城市地鐵軌道交通每天產生的數據量都極為龐大，如地鐵運行數據、安全數據及自動售票系統中的相關數據等，為了統一管理這些信息數據，需合理利用大數據技術，以保證地鐵軌道交通系統的穩定、高效運行，減少人力等方面的損耗。同時大數據在城市地鐵軌道交通中的應用也為系統的智能化發展奠定了基礎，避免了過度損耗，提高了地鐵運行效率。

4 利用大數據進行地鐵實際應用分析

4.1 客流車次調度的分析

車流車次調度的合理性與地鐵內乘車人數有著直接關系，而要想統計地鐵的乘車人數，就需對購票系統實行有效監管，購票系統中售出的地鐵票數量直接反映乘車人數的多少情況，將購票系統中的相關數據利用大數據技術直接傳動到數據庫中，通過數據庫的合理分析和處理，及時了解地鐵站內乘車人員情況，當乘車人數達到規定的限值時，系統會自動啟動報警系統，通知工作人員及時進行車輛的合理調度，以免增加運營壓力，引起危險事故。同時利用大數據技術，還可對傳輸到數據庫中不同時段的數據實施分析和處理，進而了解不同時段運量情況，為調度計劃的制定提供準確的信息支持。

4.2 視頻監控與定位系統

大數據技術完善了地鐵軌道交通系統平臺，加強了地鐵運營的安全性。尤其是在視頻監控系統與定位系統完善后，能夠及時將地鐵運行中出現的安全事故反饋給控制中心，讓工作人員第一時間了解事故具體情況，之后控制中心會根據實際情況指派專業人員完成事故處理，降低事故對乘客生命安全的威脅。定位系統則為乘客提供了較為精準的定位服務，幫助乘客及時了解車站所處位置，加強出行便利性。此外，視頻監控及定位系統的合理應用，也彌補了傳統軌道交通管理中存在的弊端，改進了地鐵軌道交通的運行質量，維護了人們的出行安全。

4.3 自動售票系統

地鐵軌道交通系統運行中，自動售票系統中的數據也是較為龐大的。據相關數據調查顯示，城市地鐵軌道交通系統中，一些站點每日的乘客數量可達到3 萬左右，最低乘客量也要在1 萬左右，龐大的乘客量使其存在的數據相對較多，所以需要合理應用大數據技術對這些數據量進行分析處理，了解不同站點不同時段乘客量情況，避免因調度不合理而影響乘客的乘車效率，降低服務水平。另外，在對自動售票系統中的相關數據實行采集分析時，還要對乘客身份及特征予以分析，可以在某段乘車區間推出相應的身份交通卡。

4.4 智能檢測隧道系統

智能檢測隧道系統能夠對地鐵運行區域展開長期、連續性的檢測工作，及時發現地鐵運行中存在的問題，并加大防控力度，減少危險的發生。例如，某市地鐵其中一段線路因地質問題及周邊建筑物施工而導致其存在危險事項，通過智能檢測系統能夠對危險事故情況及危險等級予以檢測，并在事故發生初期完成識別，將獲得的數據及時傳輸到接收端，實施有效處理，當處理端顯示變形的數據有發生危險的可能，把處理的結果通過ETC 端輸出，報警預警系統啟動發生報警，工作人員利用定位系統，對形變的地段通實施形變數據分析，讓維修人員對形變路段進行維修，以維護行車安全。

5 城市地鐵軌道交通中大數據技術的應用趨勢

5.1 人臉識別技術

目前，人臉識別系統在我國還處于初期研發階段，雖然一些城市已經開通了人臉支付功能，但是由于技術還不是十分成熟，所以推廣和應用效率較低，還需要相關人員加大對其的研發力度。不過人臉識別技術的優勢還是顯而易見的。例如，因地鐵軌道交通系統的客流量較大，增加了售票及安檢工作的難度和壓力，為了緩解這一問題，開通了人臉識別支付的功能，乘客可以利用人臉識別完成購票,不需要長時間排隊購票,只要在手機支付寶上完成人臉驗證，后期到現場進行核檢即可,這極大程度上節省了乘客的時間。

5.2 智能檢測技術

在城市軌道交通系統中，客運服務存在著客流量大、工作量多、工作人員壓力大等特征，這使得地鐵軌道交通在管理上很容易因為人員疏忽而導致各種危險事故的發生，如踩踏事件。為了維護人員安全，需應用大數據技術開發的智能檢測系統，在地鐵站黃線區域內安裝屏蔽門，以達到隔絕的目的，讓乘客按照規定要求有序乘車，避免因人員擁擠導致踩踏事故的發生。另外，屏蔽門上安裝了紅外線感應器，在人體接觸后發出相應警告，提醒乘客后退，這樣不僅降低了工作人員壓力，減輕了工作量，同時也保證了乘客的乘車安全，確保了城市交通系統的運行質量。

6 結語

信息時代下，為了確保城市地鐵軌道交通的安全性、穩定性，加強對大數據技術的應用是尤為必要的。將大數據技術融入到各個子系統中，可以實現自動化的合理管控，為城市地鐵軌道交通的安全運行提供有力保障。