現代城市軌道交通行業TOS 系統與AI 技術的嫁接應用研究

靳鴻澤 郭大為

（1 大連交通大學機車車輛工程學院，遼寧 大連 116028；2 大連交通大學理學院，遼寧 大連 116028）

一、研究目的及背景

隨著智慧交通的發展，我國目前針對交通擁堵問題的方式更加智慧化，管理效率不斷提高。本文通過以數據采集、數據分析、數據挖掘、數據決策、數據服務為主線，基于TOS 系統為基礎，根據不同車站的站臺占地面積，不同環境下的車廂滿載率情況控制及限流措施，在實際運營過程中仍然需要通過嫁接AI 技術與VER 等3D 呈現技術，更加有效地呈現出車站車廂擁擠度，為乘客出行提供便捷的路徑選擇，全面深入推進智能交通建設，助推為優化軌道交通運營服務。

TOS（三色運營狀態TRI-COLOR OPERATING STATUS 的簡稱），通過“紅、黃、綠”三色狀態生動地向公眾提供實時的軌道擁堵信息，幫助乘客選擇設計最優的出行路徑。而當地鐵發生重大事件或典型故障等問題時，根據預先設定的緊急預案，TOS 系統將發布疏導信息，避免造成客流大量積壓導致交通癱瘓，起到疏散誘導作用[1]。

二、基于TOS 系統與AI 技術嫁接的數據模型分析

TOS 系統基于目前較成熟應用的售檢票系統（AFC）、列車自動監視系統（ATS）、列車稱重系統等系統采集的軌道網絡運營的實時和歷史數據，通過多種數據模型處理計算生成多項定量化的、實時性較強的運營服務指標，并通過在軌道交通行業網站、App 等途徑，同時與各類城市融媒體、新媒體、傳統媒體等系統的嫁接同步等多種方式，向乘客和社會發布實時運營信息，傳統TOS 系統與AI 技術嫁接模塊鏈路詳見圖1。

參照智慧城市建設參考模型[2],從運營規則入手進行數據分析處理，建立相適應的數據處理和著色模型，從采集上來的數據中得出各車站、區間和列車的故障及客流狀態，然后根據設定的閾值和規則進行設定VR 虛擬人數及圖像呈現,，通過Python 語言實現具體可視化界面[3]。TOS 系統與AI技術嫁接后形成的實時數據采集系統，將針對城市軌道全路網的線路、車站及列車運行數據進行實時采集，通過從各類數據監控獲取的數據進行清洗、分析、挖掘，盡量完整準確的抽象出車站關鍵區域（譬如：車廂、站臺、站廳、電扶梯、換乘樓梯等處）的滿載率、舒適度，通過3D 技術模擬展示列車運行班次、軌跡、計劃，采取3D 動畫模式直管闡述全路網的運營狀態。

（一）傳統TOS 系統的創新設計

傳統TOS 系統主要基于AFC 系統票務數據，結合部分天氣數據等做簡單顏色分布，通過紅、黃、藍三種顏色來體現線路、區間及車廂內的擁擠度。因為地鐵AFC 系統傳統五層架構傳輸系統較為復雜，數據延遲性較大，基于此為基礎的傳統TOS 系統存在的最大弊端就在于無法及時有效地反饋客流及擁擠度，有時還需要人為干預。本文在傳統TOS 系統基礎上提出軌道交通大數據資源池的建設，綜合融合行車運行圖數據、PIS實時到站數據、CCTV 視頻信息、車站站臺面積及規劃基礎信息、智慧車站屏蔽門傳感器信息、車地通信載體信息等，打造基于AI 技術的大數據資源池，綜合分析和抽象出短時區間斷面客流信息，通過3D 動畫視頻信息實時為運營組織及乘客提供直觀的擁擠度、舒適度畫面。

（二）人臉識別系統設計

在基于AI 技術的軌道交通大數據資源池中，增加人臉識別系統，通過人體畫像直接識別用戶身份，及時響應提供給乘客具體乘車軌跡，為乘客提供實時路徑規劃，提升乘客出行體驗度。

（三）人機交互及VR 展示模型設計

通過車站智能設備、手機App 等智慧出行系統體系對大數據的解析和應用功能，增加人機交互及VR 展示功能，乘客在出行時可享受語音問詢、人臉識別、軌跡查詢、路徑規劃、3D 擁擠度模擬體驗、舒適度體驗等功能，及時準確地為乘客提供便捷的出行環境。

三、TOS 系統與AI 技術嫁接的功能應用

目前城市軌道交通很多城市已經開始應用TOS 系統，通過車站站臺信息顯示屏、列車車廂液晶顯示屏以及地鐵網站三種主要載體，分別針對候車時、乘坐時、出門前三類空間和需求，實現快捷查詢與乘行方便選擇[4]。當運營處于非正常狀態，尤其是遇到突發故障時，運營信息將“三同步”及時、透明向乘客發布。TOS 系統實時客流的與軌道交通其他專業信息系統進行同步，通過站臺PIS、車廂車站顯示屏等，實時向乘客提供地鐵車站、線路、路網的暢通性、舒適度和擁擠度等運營信息，避免造成大客流；TOS系統在軌道交通行業網站、App等途徑，同時與各類城市融媒體、新媒體、傳統媒體等系統的嫁接同步，實現相關運營信息的圖文展示，及時有效地向廣大乘客發布相關運營信息。

（一）面向運營決策的數據分析及應用及模塊

1.針對大客流及特殊日短時客流實施3D 可視化監測

在時間維度和空間維度上，以實時的AFC 刷卡數據、手機信令數據和CCTV 監控數據為基礎，結合計劃列車運行圖、實時行車監察數據、車站客運組織方式 和乘客走行時間參數，對線路、斷面、車 站、列車的客流狀態進行實時監[5]，實時預測未來5 分鐘時間粒度線路斷面、車站的進出站量、換乘客流量、客運量和斷面客流量等。運用機器學習算法和人工智能手段預測節假日期間、大型活動日期間不同時間段的客流變化，以及受大客流影響的時間段和空間范圍，為線網大型活動運力配置計劃、客運組織等業務提供決策支持。

2.車站智能限流

利用歷史數據確定車站限流閾值，結合短時客流預測模型預測結果，提前一天推送次日限流時間段；結合實時預測模型預測結果，實時調整限流時間段。

3.智能客運組織

運力運量匹配預警；換乘、重點車站負荷瓶頸預警；乘客擁擠風險預警等。

4.全方位3D 視圖仿真大客流演練

可針對極端天氣、節假日引起的客流增量和大型活動所吸引的客流增量（包括歷史客流、未來預測），建立全方位3D 視圖仿真大客流演練，為制定軌道交通運營管理制定有效的應急預案。

（二）面向乘客的智慧出行模塊

1.乘客服務體驗

結合短時客流預測模型預測結果、車內實時預測客流量、站內實時客流量等，實時推送可視化的3D 擁擠度圖像畫面、乘客體驗舒適度、哪節車廂乘客較少等信息，給乘客以更優的乘車選擇。

2.車站智能導航

實現車站內3D 導航，智能導航電梯的位置及乘梯擁擠度、樓梯位置及擁擠度、候車廳上下車位置的排隊人數等通過3D 可視化模式展現出來。

3.乘客乘車最優路線規劃

根據當前車輛乘客擁擠度、換乘走行時間、換乘候車時間、乘車舒適度和快捷性等，給乘客實時推薦最優路線。結合語音識別等AI 技術，可以實現實時交流。

（三）面向智慧政務規劃模塊

通過以上功能實現、大數據挖掘、實際應用等方面，綜合制定數據接口，直接對接城市公共交通一體化平臺，為城市總體交通出行規劃、城市重大節日、特殊時期限流等方面提供給可靠的數據支撐，實時提供科學的決策依據；同時，對于城市建設、公共資源規劃、國土資源優化、商業資源開發等方面都有著重大的意義。

總結

本文主要是在已有的TOS 系統基礎上，增加人機互動，通過VR 等3D呈現技術為乘客提供更加有效的出行路徑選擇提供方案，因為每個車站站臺面積、站廳結構因站而異，僅僅有TOS 系統的三色實時客流呈現對于乘客而言，還不夠直觀、不夠智慧化，本項目研究將數字化信息和三色客流系統嫁接AI 技術，將數字信息通過虛擬VR 技術呈現出更加實際的擁擠度，通過人機交互，更便捷地為乘客提供路徑選擇，譬如：通過人臉識別系統自動調取云平臺該乘客常常出行的乘車軌跡，根據乘客偏重的出行首要因素“擁擠度、時間因素等”提供實際VR 虛擬3D 呈現技術盡可能地還原車站客流實情，同時，也為城市軌道交通在應對大客流、專項活動、特殊時期提供限流科學依據。