城市地鐵軌道交通中的大數(shù)據(jù)分析

文/張建來

大數(shù)據(jù)技術(shù)是信息化社會的代表技術(shù)之一，其應(yīng)用范圍較廣。城市地鐵軌道交通每天都會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于數(shù)據(jù)獲取、處理中，能夠有效提高城市地鐵的運(yùn)營效率；若是將該技術(shù)應(yīng)用于地鐵自動售檢票中，還可以解放勞動力，降低城市地鐵的運(yùn)營與管理成本，有利于提高地鐵的經(jīng)濟(jì)效益與社會效益。

1 大數(shù)據(jù)在城市地鐵軌道交通中的應(yīng)用

1.1 在數(shù)據(jù)獲取與處理中的應(yīng)用

1.1.1 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)獲取方法

自城市地鐵軌道交通出現(xiàn)以來，數(shù)據(jù)的獲取與處理方法幾經(jīng)變遷，已經(jīng)相對成熟。傳統(tǒng)的城市地鐵獲取與處理數(shù)據(jù)的方法主要是定性分析、定量分析兩種，前者是指工作人員利用歸納演繹法，對城市地鐵軌道交通在運(yùn)營過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)變化進(jìn)行分析；后者是指工作人員利用統(tǒng)計(jì)學(xué)知識構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，對城市地鐵軌道交通數(shù)據(jù)進(jìn)行收集與整理。定性分析法的數(shù)據(jù)來源是訪談、調(diào)查者親身體驗(yàn)等，使用成本相對較高，定量分析的數(shù)據(jù)來源是問卷調(diào)查、歷史資料統(tǒng)計(jì)、實(shí)地考察等，雖然成本較低，但是周期較長、數(shù)據(jù)可靠性較低。

1.1.2 利用大數(shù)據(jù)獲取與處理信息

大數(shù)據(jù)在實(shí)際應(yīng)用過程中，與計(jì)算機(jī)技術(shù)、云平臺技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)緊密相連，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)獲取、處理城市地鐵軌道交通數(shù)據(jù)信息，不僅經(jīng)濟(jì)成本低，獲取的數(shù)據(jù)真實(shí)性也可以得到保障，因此城市地鐵軌道交通相關(guān)人員應(yīng)對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用加強(qiáng)重視，努力開拓其可應(yīng)用在地鐵的范圍。目前，人們普遍存在“智能手機(jī)不離手”的現(xiàn)狀，城市居民在閑余時(shí)間喜歡利用手機(jī)打發(fā)時(shí)間，在信息技術(shù)與科學(xué)技術(shù)發(fā)展水平愈來愈高的背景下，將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于城市地鐵軌道交通，能夠促使“無票出行”、“手機(jī)掃碼支付”成為主流，人們通過掃描二維碼的方式購買地鐵票、乘車，極大程度上節(jié)省了時(shí)間、提高了城市地鐵的運(yùn)營效率。

例如，某大型城市地鐵利用大數(shù)據(jù)對每天的客流量進(jìn)行收集，經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)該城市地鐵的客流量高峰期為每天上午的7 點(diǎn)-9 點(diǎn)、下午的5 點(diǎn)-7 點(diǎn)，結(jié)合實(shí)際情況便可明白引發(fā)這種現(xiàn)象的主要原因“上下班高峰期”。為了解決這一問題，該城市地鐵采用大數(shù)據(jù)技術(shù)對過去的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析整合，制定出了一套科學(xué)的A 型處理方案，每臨近高峰期時(shí)，城市地鐵便會對車輛數(shù)量進(jìn)行增加，適當(dāng)調(diào)整地鐵班次，啟動進(jìn)站口刷票處的報(bào)警裝置。當(dāng)數(shù)據(jù)模型可承受信息量達(dá)到上限后，報(bào)警裝置會發(fā)出示警，這時(shí)便會緊急啟動A 型處理方案，班次的增加、時(shí)間的縮短對降低城市地鐵運(yùn)營負(fù)擔(dān)具有積極作用。

1.2 在自動售檢票中的應(yīng)用

1.2.1 在自動售檢票工作中應(yīng)用大數(shù)據(jù)的必要性

在信息技術(shù)快速發(fā)展的環(huán)境下，利用大數(shù)據(jù)完善城市地鐵軌道交通系統(tǒng)，有利于提高城市地鐵運(yùn)營效率，改善軌道交通運(yùn)行中存在不確定性與不平衡性。目前，城市地鐵軌道交通的客流量會隨著時(shí)間、季節(jié)、事件的變化而發(fā)生變化，其中不確定性問題主要表現(xiàn)為在節(jié)假日休息或某大型活動開辦時(shí)，客流量會集中在某一區(qū)域的某一時(shí)間點(diǎn)，相較日常該時(shí)間段的客流量明顯大幅增多，給地鐵運(yùn)營帶來較嚴(yán)重的工作壓力；不平衡性問題具體表現(xiàn)為在商務(wù)區(qū)、“大學(xué)城”等人員進(jìn)出流量較大的區(qū)域，地鐵客流量較多，而郊區(qū)、“城中村”等人員進(jìn)出流量較小的區(qū)域，地鐵客流量較少。

1.2.2 利用大數(shù)據(jù)構(gòu)建實(shí)名高檢處理引擎

針對上述問題，城市地鐵軌道交通工作人員利用大數(shù)據(jù)構(gòu)建了實(shí)名高檢處理引擎，利用該系統(tǒng)開展自動售檢票工作，有效解放了城市地鐵勞動力，降低了工作人員的負(fù)擔(dān)與壓力。但由于受目前大數(shù)據(jù)技術(shù)的限制，實(shí)名高檢處理引擎所應(yīng)用的底層邏輯運(yùn)算參量符合度過低，導(dǎo)致系統(tǒng)執(zhí)行完成度低、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性差，容易引發(fā)資源大規(guī)模開銷現(xiàn)象。因此，相關(guān)研究人員應(yīng)對大數(shù)據(jù)技術(shù)的可用性進(jìn)行了深化研究，采用代碼形式對實(shí)名高檢引擎進(jìn)行了更新優(yōu)化，采用高速特征對比算法代替底層邏輯運(yùn)算法，將票務(wù)數(shù)據(jù)信息與內(nèi)部工作人員綁定的信息整合在一起，利用數(shù)據(jù)自動提取功能對信息進(jìn)行快速調(diào)取、分析與反饋，有利于提高售檢票的工作效率，對減少運(yùn)營成本、節(jié)約資源具有積極影響。

2 城市地鐵軌道交通中的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用趨勢

2.1 人臉識別技術(shù)

人臉識別技術(shù)在我國仍處于發(fā)展時(shí)期，盡管部分城市地區(qū)將其應(yīng)用于城市地鐵軌道交通中，實(shí)現(xiàn)了人臉識別支付，但在全國范圍內(nèi)該技術(shù)仍然尚未成熟，因此需要相關(guān)研究人員進(jìn)一步研發(fā)。例如，某旅游城市因城市地鐵軌道交通的客流量過大，為了緩解售票、安檢等工作壓力，該城市地鐵的相關(guān)工作人員基于支付寶開發(fā)了人臉識別支付功能，乘客可以利用人臉識別進(jìn)行購票，不需要長時(shí)間排隊(duì)購票，只要在手機(jī)支付寶上完成人臉驗(yàn)證、后期到現(xiàn)場進(jìn)行核檢便可，極大程度上節(jié)省了乘客時(shí)間。

2.2 智能檢測技術(shù)

在城市地鐵軌道交通中，客運(yùn)服務(wù)是一項(xiàng)工作量龐大的工作，客流量越多，工作人員的壓力便越大，為了保證乘客人身安全，會有工作人員站在屏蔽門前維護(hù)秩序，避免乘客因?yàn)閾頂D、踩踏發(fā)生意外，尤其是北京、上海、深圳等一線城市的地鐵站，或者紫荊山、蘇州園林、杭州西湖等著名景點(diǎn)附近的地鐵站。若是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)智能檢測系統(tǒng)，將該系統(tǒng)安裝于屏蔽門前的黃線內(nèi)，當(dāng)系統(tǒng)中的紅外線感應(yīng)器感應(yīng)到人體紅外線時(shí)會發(fā)出警告，提醒乘客后退，這種方法對節(jié)約人力資源、減少工作量具有重要作用。

3 結(jié)束語

綜上所述，在信息化時(shí)代背景下，若想提高城市地鐵軌道交通的安全性、穩(wěn)定與暢通性，相關(guān)人員必須認(rèn)識到大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要性。目前，大數(shù)據(jù)已經(jīng)被應(yīng)用到數(shù)據(jù)獲取處理與自動售檢票中，提高了城市地鐵軌道交通的工作效率，為了能夠促使其進(jìn)一步發(fā)展，研究人員要對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用深化研究，強(qiáng)化人臉識別技術(shù)與智能檢測技術(shù)在城市地鐵軌道交通中的應(yīng)用。