基于AI圖像識別技術的列車擁擠度智能顯示系統在城市軌道交通運營管理中的應用

（南寧軌道交通集團有限責任公司運營分公司，廣西 南寧530029）

0 引言

目前我國處在加快轉變經濟發展方式的新時期，城市軌道交通也面臨這一新的發展形勢和考驗。為了適應城市發展的需要，城市軌道建設進程在不斷的加快。現階段軌道交通無法給乘客出門前提供客流參考，車站客運人員無法根據車廂乘客擁擠情況指導乘客排隊候車，容易造成局部車廂人員擁擠、乘客無法準時上下車等，以上問題伴隨著高密度的客流量和嚴峻擁擠程度也容易給地鐵運營帶來了極大的安全隱患，在此種形勢下，AI識別技術的融入，無疑會很大地滿足當下的需求。

1 AI圖像識別技術的概述

自1960年至今，人工智能（AI）實現了三次巨大的飛躍，在第一次飛躍發展階段，人工智能實現了問題求解，并代替人類完成步伐邏輯推理工作。經歷第二次飛躍發展后，人工智能已經可以實現代替人類完成包括不確定性在內的部分思維工作的目的。在第三次飛躍發展階段，人工智能已經具有一定的思維能力和能夠發現新的知識、完成新任務的能力。隨著研究的深入，人工神經網絡及深度學習，被應用于模仿人類的智能，AI識別技術也隨著人工智能的飛躍得到了快速發展，從最初的文字識別，發展到了數字圖像分析處理與識別。AI識別技術具有處理精確度高、靈活性好、適用范圍廣、信息壓縮潛力大等特點。目前我國高度重視人工智能的發展與應用，在此良好的發展環境下，無疑將加快AI識別技術的應用與發展。

2 我國軌道交通運營管理的現狀

自二十世紀以來，由于國家和相關部門對于軌道交通工作的重視和努力，在軌道建設方面，取得了不小的成就，為我國人們的出行提供了基礎設施保障。但隨著我國乘客人數的不斷增加，及投入使用車輛的數量增加不足等因素，造成列車車廂中乘客十分擁擠，而列車運行中的乘客擁擠程度影響著乘客的舒適度與運營安全。實時了解每一列運行列車車廂的擁擠程度，目前在國內仍是一個富有挑戰的難題，尚沒有很好的技術手段能讓乘客和客運人員提前預判即將到站列車各車廂的擁擠程度。如針對乘客候車及客運人員導乘方面存在的主要問題有：

(1)乘客在列車未到達站臺前，無法預先知曉下趟車輛上各車廂的人群分布狀態，只能根據當前站臺各入口位置隊列長度自發選擇候車站位，具有較大的盲目性；

(2)車站工作人員亦無法獲悉線上車輛各車廂的乘客分布狀態，只能根據站臺當前站隊狀態及歷史經驗進行疏導，無法幫助站臺工作人員有效引導乘客到較少的車廂所對應的站臺進行候車，人員疏導效率不高；同時也存在大客流上下車擁擠情況的背景下造成的車門、屏蔽門夾人夾物及乘客踩踏等安全隱患。

3 基于AI圖像識別技術的列車擁擠度智能監測顯示系統建設

3.1 指導思想

通過應用AI人工智能、大數據分析等技術，構建一套基于人工智能的列車車廂擁擠度智能監測顯示系統，依托城軌系統中既有的乘客信息系統（PIS）提供的車廂監控視頻信息，對各地鐵線路所有列車車廂當前的車內乘客分布狀態進行實時分析，獲取每一節車廂的擁擠度數據（所謂擁擠度即列車車廂的人員密集程度的分析統計數據），再將其與PIS系統以及軌道交通的出行APP軟件集成，在APP應用界面和PIS導乘屏幕中實時發送當前合理的車廂擁擠狀態情況，引導候車乘客自發進入擁擠度較低的車廂所對應的站臺屏蔽門位置候車；也對站務人員的疏導工作形成有效的指引，確保運營工作中乘客安全、疏導工作高效和有序進行

3.2 系統實現

（1）通過在城市軌道交通既有運營線路的通信系統機房內部署人工智能分析服務器、公網數據服務器、API服務器等設備以及在公網云端部署API云服務器等設備，用以搭建列車擁擠度智能顯示系統的硬件平臺，以實時調用并獲取上線運營列車車載攝像頭的監控視頻流，作為車廂擁擠度信息計算和分析的基礎數據（硬件環境參考結構圖如下）。

（2）研究AI圖像識別算法，并開發基于人工智能數據分析技術的數據發布平臺軟件及其配套的車廂視頻系統接口和圖片處理軟件，對已獲取的地鐵列車車廂監控視頻的分析處理，以實現對列車各車廂載客數量的實時精確分析，以統計得出當前列車各車廂的實際乘客數量。

（3）將統計出的乘客數量與設定好的擁擠度判定值進行比較，進而獲得一個準確的擁擠度數值后，通過車站站臺的PIS導乘屏幕以及軌道交通出行手機APP以彩色動態畫面的形式，給候車乘客提供最直觀的擁擠度信息提示。擁擠度信息手機APP展示效果如下：

4 系統實現效果

該系統作為軌道交通智慧地鐵項目重要組成部分，其核心技術是應用AI算法對實時提取的車廂監控視頻畫面進行分析處理計算，自動精確識別出車廂內實際載客數量；同時讀取車廂載重數據作為計算的輔助參考，從而得出準確可靠的擁擠度數據。

經過AI算法生成擁擠度數據除了在PIS屏上向站臺內候車的乘客展示外，還可以通過手機APP向計劃前往車站乘車的乘客同步推送，讓乘客能夠提前合理安排行程計劃，同時也能夠有效緩解因站臺內乘客的聚集導致的安全隱患。對于運營管理和乘客乘車都起到非常積極的作用。

圖1 硬件環境結構參考圖

圖2 經過AI算法計算出的車廂人員分布熱力圖

圖3 擁擠度信息手機APP展示效果

通過在既有線路上的測試，應用效果較為明顯。隨著目前國內各省會城市以及部分省份的二線城市逐步開通軌道交通線路，且客流量呈穩步上升趨勢，部分城市客流增長較為顯著，對運營管理形成一定的壓力。該系統能夠有效的幫助運營機構提升運營效率，并幫助乘客提升候車的效率和乘車的便捷度，若能夠推廣應用，將能夠帶來持續性的項目收益和社會效益。

5 應用過程中的不足與應用展望

在經過1年的調查研究后也發現了AI監測顯示系統的一些不足：當前業界現有的AI圖像檢測算法能力會受到光照，遠近，角度，遮擋，分辨率等因素引發準確度變化。車廂內地板廣告，車身廣告的變化也會干擾計算準確度。經統計計算，受干擾精度在15%內浮動，對于系統的自動化判斷結論并不造成影響。

雖然發現不足，但是研究也更發掘出了系統新潛力。經人工智能和大數據技術的應用，使得運營部門提升了車廂內客流分布把握能力。結合每站靠站后車廂擁擠程度的變化，在出入口、站臺、站廳部署的智慧車站視頻分析系統分析出的當前站廳站臺人流分布，可對斷面實時客流狀況提升把握能力。對空車空站，空車滿站，滿車滿站直觀感知后，內生出具備調節班次密度的“動態調度”的能力。

軌道運營體系對乘客客流的安全保障主要集中在出入口，電梯，通道，站廳，站臺，車廂這六個關鍵位置，AI監測顯示系統經擴充與調度系統對接后，當非傳統高峰時間段內出現突發大客流時，可以預期在無需人工介入的全自動工況下，軌道交通運營體系從大客流感知到上報至調度指揮，到最終緩解大客流的響應時間將存在極大縮短的可能性，應急處理能力將大大提升。

6 結束語

AI監測顯示系統是基于人工智能、大數據分析等技術，而構建的一套列車車廂負載誘導系統，現已在南寧軌道交通運營線路中應用。該系統依托既有乘客信息系統（PIS）提供的車廂監控視頻信息，對各地鐵線路所有列車車廂當前的車內乘客分布狀態進行實時的分析，獲取每一節車廂的擁擠度數據（所謂擁擠度即列車車廂的人員密集程度的分析統計數據），再通過南寧軌道交通官方APP和PIS系統進行集成，在APP應用界面和PIS導乘屏幕中即時提示候車乘客和站臺工作人員，讓候車乘客自發形成合理的車廂擁擠狀態預期，自發進入擁擠度較低的車廂所對應的站臺屏蔽門位置候車；從而對站務人員的疏導工作形成有效的指引功能，確保運營工作中乘客安全、疏導工作高效和有序進行。