基于人工智能的城市軌道交通行車安全管理方法

摘 要：隨著城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大，城市軌道交通作為高效、便捷的公共交通方式，其運(yùn)營(yíng)安全至關(guān)重要。人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，為城市軌道交通行車安全管理帶來(lái)新的機(jī)遇與變革。文章基于人工智能的城市軌道交通行車安全管理方法，分析當(dāng)前行車安全管理面臨的挑戰(zhàn)，闡述人工智能技術(shù)在故障預(yù)測(cè)、智能調(diào)度、安全監(jiān)控等方面的應(yīng)用，結(jié)合實(shí)際案例對(duì)比應(yīng)用前后的效果，為提升城市軌道交通行車安全管理水平提供理論支持與實(shí)踐指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：人工智能 城市軌道交通 行車安全管理 故障預(yù)測(cè) 智能調(diào)度

城市軌道交通以其大運(yùn)量、準(zhǔn)時(shí)、高效等優(yōu)勢(shì)，成為緩解城市交通擁堵的重要手段。然而，隨著城市軌道交通線路的不斷增多、運(yùn)營(yíng)里程的持續(xù)增長(zhǎng)以及客流量的日益增大，行車安全管理面臨著諸多挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的行車安全管理方法在應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的運(yùn)營(yíng)環(huán)境時(shí)，逐漸暴露出不足。人工智能技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等，具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理、模式識(shí)別和預(yù)測(cè)能力，為城市軌道交通行車安全管理提供智能化解決方案，有效提升安全管理的效率和準(zhǔn)確性，保障城市軌道交通的安全、穩(wěn)定運(yùn)營(yíng)。

1 城市軌道交通行車安全管理現(xiàn)狀及挑戰(zhàn)

1.1 現(xiàn)狀

目前，城市軌道交通行車安全管理主要依靠一系列規(guī)章制度、設(shè)備維護(hù)管理以及人工監(jiān)控等手段。在設(shè)備維護(hù)方面，采用定期巡檢和預(yù)防性維護(hù)相結(jié)合的方式，對(duì)列車、信號(hào)系統(tǒng)、供電系統(tǒng)等關(guān)鍵設(shè)備進(jìn)行維護(hù)保養(yǎng)。在行車調(diào)度方面，調(diào)度員根據(jù)列車運(yùn)行計(jì)劃和實(shí)時(shí)運(yùn)營(yíng)情況，人工下達(dá)調(diào)度指令，指揮列車運(yùn)行。在安全監(jiān)控方面，借助設(shè)置在車站和列車上的監(jiān)控?cái)z像頭、傳感器等設(shè)備，對(duì)運(yùn)營(yíng)過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況[1]。

1.2 挑戰(zhàn)

1.2.1 設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)

城市軌道交通設(shè)備種類繁多、系統(tǒng)復(fù)雜，長(zhǎng)期運(yùn)行過(guò)程中設(shè)備老化、磨損等問(wèn)題不可避免，容易引發(fā)設(shè)備故障。傳統(tǒng)的設(shè)備維護(hù)方式難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)設(shè)備故障，在故障發(fā)生后才進(jìn)行維修，導(dǎo)致列車延誤，影響運(yùn)營(yíng)安全和效率[2]。

1.2.2 行車調(diào)度復(fù)雜性

隨著城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng)的發(fā)展，線路之間的互聯(lián)互通、列車交路的多樣化以及客流量的動(dòng)態(tài)變化，使得行車調(diào)度難度大幅增加。人工調(diào)度難以在短時(shí)間內(nèi)綜合考慮眾多因素，制定出最優(yōu)的調(diào)度方案，容易導(dǎo)致列車晚點(diǎn)、擁堵等問(wèn)題。

1.2.3 安全監(jiān)控難度大

城市軌道交通運(yùn)營(yíng)環(huán)境復(fù)雜，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)量大且復(fù)雜。傳統(tǒng)的監(jiān)控方式主要依靠人工分析，難以快速、準(zhǔn)確地識(shí)別潛在的安全隱患。在大量的監(jiān)控視頻中，人工難以實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)細(xì)微的異常情況，如列車部件的輕微變形、軌道上的異物等[3]。

1.2.4 人為因素影響

在行車安全管理中，人為因素是重要的風(fēng)險(xiǎn)源。駕駛員的操作失誤、調(diào)度員的指揮不當(dāng)、維修人員的維護(hù)不到位等都可能引發(fā)安全事故。人為因素具有不確定性，難以通過(guò)傳統(tǒng)的管理方法完全消除。

2 人工智能技術(shù)在城市軌道交通行車安全管理中的應(yīng)用

2.1 設(shè)備故障預(yù)測(cè)與診斷

一方面，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RF）等，對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。通過(guò)收集列車運(yùn)行過(guò)程中的各種傳感器數(shù)據(jù)，如振動(dòng)、溫度、電流等，建立設(shè)備故障預(yù)測(cè)模型。模型經(jīng)過(guò)大量歷史數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，學(xué)習(xí)設(shè)備正常運(yùn)行和故障狀態(tài)下的數(shù)據(jù)特征。當(dāng)設(shè)備實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入模型后，模型可預(yù)測(cè)設(shè)備是否即將發(fā)生故障以及故障類型。例如，某城市軌道交通公司利用SVM算法對(duì)列車牽引電機(jī)的故障進(jìn)行預(yù)測(cè)，準(zhǔn)確率達(dá)到了90%以上。另一方面，深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等，在設(shè)備故障預(yù)測(cè)中具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。對(duì)于圖像和時(shí)序數(shù)據(jù)的處理能力強(qiáng)，可用于分析設(shè)備的圖像數(shù)據(jù)（如設(shè)備外觀檢測(cè)圖像）和時(shí)間序列數(shù)據(jù)（如設(shè)備運(yùn)行參數(shù)隨時(shí)間的變化）。利用CNN對(duì)列車受電弓的圖像進(jìn)行分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)受電弓的磨損、變形等故障[4]；利用LSTM對(duì)信號(hào)系統(tǒng)的故障歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，預(yù)測(cè)信號(hào)設(shè)備的故障發(fā)生時(shí)間。表1展示采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)前后設(shè)備故障預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率對(duì)比數(shù)據(jù)。

2.2 智能行車調(diào)度

利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對(duì)歷史客流數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)客流數(shù)據(jù)以及相關(guān)影響因素（如天氣、節(jié)假日、大型活動(dòng)等）進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)不同時(shí)段、不同站點(diǎn)的客流量。通過(guò)精準(zhǔn)的客流預(yù)測(cè)，為行車調(diào)度提供決策依據(jù)，合理安排列車開(kāi)行對(duì)數(shù)、調(diào)整列車運(yùn)行間隔，提高運(yùn)輸效率，保障乘客出行安全。例如，某城市軌道交通系統(tǒng)通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，提前2小時(shí)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)早高峰時(shí)段各站點(diǎn)的客流量，預(yù)測(cè)誤差控制在10%以內(nèi)；此外，引入智能優(yōu)化算法，如遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等，結(jié)合客流預(yù)測(cè)結(jié)果和列車運(yùn)行實(shí)際情況，對(duì)行車調(diào)度方案進(jìn)行優(yōu)化[5]。這些算法能夠在眾多可行的調(diào)度方案中，快速搜索到最優(yōu)或近似最優(yōu)的方案，實(shí)現(xiàn)列車的高效、安全運(yùn)行。例如，某城市軌道交通線路采用遺傳算法優(yōu)化行車調(diào)度方案后，列車平均晚點(diǎn)時(shí)間縮短30%，乘客平均等待時(shí)間減少20%。具體數(shù)據(jù)對(duì)比見(jiàn)表2。

2.3 安全監(jiān)控與預(yù)警

一方面，利用人工智能的視頻分析技術(shù)，對(duì)車站和列車上的監(jiān)控視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析。結(jié)合目標(biāo)檢測(cè)、行為識(shí)別等技術(shù)，自動(dòng)識(shí)別乘客的異常行為（如奔跑、摔倒、翻越欄桿等）、設(shè)備的異常狀態(tài)（如冒煙、起火等）以及軌道上的異物等安全隱患，并及時(shí)發(fā)出預(yù)警。某城市軌道交通車站安裝視頻智能分析系統(tǒng)后，異常事件的發(fā)現(xiàn)時(shí)間從原來(lái)的平均5分鐘縮短至1分鐘以內(nèi)，有效提高了安全監(jiān)控效率；另一方面，整合列車運(yùn)行數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、客流數(shù)據(jù)等多源信息，利用人工智能算法構(gòu)建實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。模型實(shí)時(shí)評(píng)估當(dāng)前運(yùn)營(yíng)狀態(tài)下的安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，為運(yùn)營(yíng)管理人員提供決策支持。當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)超過(guò)設(shè)定閾值時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)發(fā)出預(yù)警，提醒相關(guān)人員采取措施降低風(fēng)險(xiǎn)。在暴雨天氣下，實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型能夠綜合考慮降雨量、軌道積水情況、列車運(yùn)行速度等因素，及時(shí)評(píng)估行車安全風(fēng)險(xiǎn)，為調(diào)度員調(diào)整列車運(yùn)行速度提供依據(jù)。

2.4 駕駛員輔助與安全管理

利用人工智能的圖像識(shí)別和生物特征識(shí)別技術(shù)，對(duì)駕駛員的面部表情、眼睛狀態(tài)、頭部姿態(tài)等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，判斷駕駛員是否處于疲勞狀態(tài)。當(dāng)檢測(cè)到駕駛員疲勞時(shí)，系統(tǒng)及時(shí)發(fā)出警報(bào)，提醒駕駛員休息，同時(shí)可自動(dòng)調(diào)整列車運(yùn)行模式，保障行車安全。例如，某城市軌道交通公司采用疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)后，駕駛員疲勞駕駛導(dǎo)致的異常事件發(fā)生率降低80%；此外，對(duì)駕駛員操作數(shù)據(jù)（如加速、減速、制動(dòng)等）的分析，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法評(píng)估駕駛員的駕駛行為是否規(guī)范。對(duì)于不規(guī)范的駕駛行為，系統(tǒng)及時(shí)給予提示和糾正，提高駕駛員的安全意識(shí)和操作水平。例如，某城市軌道交通線路通過(guò)駕駛行為分析系統(tǒng)，使駕駛員的規(guī)范駕駛行為比例從原來(lái)的70%提高到90%。

3 基于人工智能的城市軌道交通行車安全管理案例分析

3.1 案例背景

某大型城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)，運(yùn)營(yíng)線路長(zhǎng)度超過(guò)500公里，日均客流量達(dá)到300萬(wàn)人次以上。隨著運(yùn)營(yíng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，行車安全管理面臨巨大壓力，傳統(tǒng)的安全管理方法難以滿足需求。為提升行車安全管理水平，該城市軌道交通公司引入人工智能技術(shù)，對(duì)行車安全管理體系進(jìn)行全面升級(jí)。

3.2 應(yīng)用過(guò)程

3.2.1 設(shè)備故障預(yù)測(cè)與診斷

部署設(shè)備故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)，采集列車、信號(hào)系統(tǒng)、供電系統(tǒng)等關(guān)鍵設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分析。建立多個(gè)設(shè)備故障預(yù)測(cè)模型，如列車轉(zhuǎn)向架故障預(yù)測(cè)模型、信號(hào)機(jī)故障預(yù)測(cè)模型等，并定期對(duì)模型進(jìn)行更新和優(yōu)化。

3.2.2 智能行車調(diào)度

搭建智能調(diào)度平臺(tái)，整合客流數(shù)據(jù)、列車運(yùn)行數(shù)據(jù)等信息。利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行客流預(yù)測(cè)，結(jié)合智能優(yōu)化算法生成最優(yōu)行車調(diào)度方案。調(diào)度員通過(guò)智能調(diào)度平臺(tái)，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控列車運(yùn)行情況，及時(shí)調(diào)整調(diào)度方案。

3.2.3 安全監(jiān)控與預(yù)警

安裝視頻智能分析系統(tǒng)和實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)。視頻智能分析系統(tǒng)對(duì)車站和列車的監(jiān)控視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況并發(fā)出預(yù)警。實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)整合多源數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)評(píng)估運(yùn)營(yíng)安全風(fēng)險(xiǎn)，為運(yùn)營(yíng)決策提供支持。

3.2.4 駕駛員輔助與安全管理

為列車駕駛員配備疲勞駕駛監(jiān)測(cè)設(shè)備和駕駛行為分析系統(tǒng)。疲勞駕駛監(jiān)測(cè)設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)駕駛員狀態(tài)，駕駛行為分析系統(tǒng)對(duì)駕駛員操作數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提高駕駛員的安全駕駛水平。

3.3 應(yīng)用效果

3.3.1 設(shè)備故障管理優(yōu)化

設(shè)備故障預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率大幅提高，故障維修時(shí)間顯著縮短。采用人工智能技術(shù)后，設(shè)備故障預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率從原來(lái)的60%提高到85%以上，故障平均維修時(shí)間從原來(lái)的2小時(shí)縮短至1小時(shí)以內(nèi)，有效減少列車因設(shè)備故障導(dǎo)致的延誤。

3.3.2 行車調(diào)度效率提升

智能調(diào)度方案使列車運(yùn)行更加高效、準(zhǔn)點(diǎn)，列車平均晚點(diǎn)時(shí)間從原來(lái)的5分鐘縮短至3分鐘以內(nèi)，乘客平均等待時(shí)間減少25%，提高乘客滿意度。

3.3.3 安全監(jiān)控能力增強(qiáng)

視頻智能分析系統(tǒng)和實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)，有效提升安全監(jiān)控能力。異常事件發(fā)現(xiàn)時(shí)間縮短了80%以上，安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理多起潛在安全隱患，保障運(yùn)營(yíng)安全。

3.3.4 駕駛員安全管理加強(qiáng)

疲勞駕駛監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和駕駛行為分析系統(tǒng)，促使駕駛員安全意識(shí)和操作水平顯著提高。駕駛員疲勞駕駛導(dǎo)致的異常事件發(fā)生率降低80%以上，規(guī)范駕駛行為比例提高到90%以上。

4 基于人工智能的城市軌道交通行車安全管理發(fā)展建議

4.1 加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理與安全保障

建立完善的數(shù)據(jù)治理體系，對(duì)城市軌道交通運(yùn)營(yíng)過(guò)程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理、存儲(chǔ)和分析。確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和及時(shí)性，為人工智能算法提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。

加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全保障，采取數(shù)據(jù)加密、訪問(wèn)控制、數(shù)據(jù)備份等措施，防止數(shù)據(jù)泄露和篡改，保障運(yùn)營(yíng)安全和乘客隱私。

4.2 推動(dòng)人工智能技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用

一方面，加大對(duì)人工智能技術(shù)在城市軌道交通領(lǐng)域應(yīng)用的研發(fā)投入，是提升行車安全管理水平的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。科研機(jī)構(gòu)與企業(yè)應(yīng)攜手合作，共同致力于研發(fā)更貼合城市軌道交通行車安全管理需求的人工智能算法和模型。針對(duì)列車設(shè)備故障預(yù)測(cè)，研發(fā)能更精準(zhǔn)捕捉設(shè)備早期故障跡象的算法，提前預(yù)判潛在故障，降低設(shè)備突發(fā)故障帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可使系統(tǒng)與環(huán)境交互不斷優(yōu)化決策，在行車調(diào)度中，調(diào)度系統(tǒng)能依據(jù)實(shí)時(shí)運(yùn)營(yíng)情況和歷史數(shù)據(jù)，借助強(qiáng)化學(xué)習(xí)自動(dòng)調(diào)整列車運(yùn)行策略，實(shí)現(xiàn)更高效的資源分配與運(yùn)行組織，減少列車晚點(diǎn)與擁堵。遷移學(xué)習(xí)則能將在其他領(lǐng)域或相關(guān)任務(wù)中學(xué)習(xí)到的知識(shí)，快速應(yīng)用于城市軌道交通行車安全管理新場(chǎng)景。將在工業(yè)設(shè)備故障診斷中成熟應(yīng)用的圖像識(shí)別遷移學(xué)習(xí)模型，經(jīng)過(guò)微調(diào)后用于列車設(shè)備外觀檢測(cè)，快速識(shí)別設(shè)備磨損、變形等異常，縮短模型訓(xùn)練時(shí)間，提高檢測(cè)效率與準(zhǔn)確性。持續(xù)探索這些新技術(shù)，城市軌道交通行車安全管理將不斷邁向智能化新高度，為運(yùn)營(yíng)安全提供更堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐，保障城市軌道交通系統(tǒng)的穩(wěn)定、高效運(yùn)行。

4.3 加強(qiáng)人才培養(yǎng)與團(tuán)隊(duì)建設(shè)

高校和職業(yè)院校應(yīng)加強(qiáng)相關(guān)專業(yè)建設(shè)，培養(yǎng)既懂城市軌道交通運(yùn)營(yíng)管理又掌握人工智能技術(shù)的復(fù)合型人才。城市軌道交通運(yùn)營(yíng)企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)內(nèi)部培訓(xùn)，提高員工對(duì)人工智能技術(shù)的認(rèn)知和應(yīng)用能力，打造一支高素質(zhì)的行車安全管理團(tuán)隊(duì)。

4.4 完善法律法規(guī)與標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范

政府相關(guān)部門應(yīng)加快制定和完善人工智能在城市軌道交通行車安全管理方面的法律法規(guī)，明確技術(shù)應(yīng)用的責(zé)任和義務(wù)，保障技術(shù)應(yīng)用的合法性和規(guī)范性。同時(shí)，制定統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，促進(jìn)不同企業(yè)和系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)共享和技術(shù)協(xié)同，推動(dòng)人工智能技術(shù)在城市軌道交通行業(yè)的健康發(fā)展。

5 結(jié)論

基于人工智能的城市軌道交通行車安全管理方法，通過(guò)設(shè)備故障預(yù)測(cè)與診斷、智能行車調(diào)度、安全監(jiān)控與預(yù)警以及駕駛員輔助與安全管理等方面的應(yīng)用，能有效應(yīng)對(duì)當(dāng)前行車安全管理面臨的挑戰(zhàn)，顯著提升行車安全管理水平。實(shí)際案例表明，人工智能技術(shù)的應(yīng)用在提高設(shè)備可靠性、優(yōu)化行車調(diào)度、增強(qiáng)安全監(jiān)控能力和提升駕駛員安全管理水平等方面取得顯著成效。未來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，以及相關(guān)政策法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的不斷完善，人工智能將在城市軌道交通行車安全管理中發(fā)揮更加重要的作用。城市軌道交通運(yùn)營(yíng)企業(yè)應(yīng)積極擁抱人工智能技術(shù)，加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理、技術(shù)創(chuàng)新、人才培養(yǎng)等工作，不斷優(yōu)化行車安全管理體系，為城市軌道交通的安全、高效運(yùn)營(yíng)提供堅(jiān)實(shí)保障，推動(dòng)城市軌道交通行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

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