車站卸車組織信息系統設計研究

丁永民，石平剛，劉文棟，王玉龍

(1.中國鐵路濟南局集團有限公司，山東 濟南 250001；2.中國鐵路濟南局集團有限公司 信息技術所，山東 濟南 250001)

0 引言

車站卸車結合部多，卸車組織比較復雜，利用信息化手段提高車站卸車組織標準化、規范化、智能化，減輕現場工作人員勞動強度，加強車站卸車組織考核與分析，提升工作效率，突破車站卸車瓶頸，刻不容緩。因此，研究基于先進信息技術構建車站卸車組織信息系統具有重要意義。

在卸車組織研究領域，李文文[1]提出計算鐵路站點應卸車負荷能力，對鐵路站點實際卸車能力進行評估，通過鐵路站點應卸車負荷能力與站點實際卸車能力之間的比對關系，研究構建鐵路智能卸車超限分級預警系統；潘云松等[2]研究運用大數據技術構建鐵路卸車管理系統，解決待卸車動態分布實時分析、重車在運輸過程的監控和預警；王雅琳等[3]綜合考慮裝卸隊作業計劃和調車取送作業計劃，建立以調車機車總耗時最小為優化目標的數學模型，并提出求解該模型的分布式混合優化策略；Lawley等[4]提出一個時間－空間網絡流模型，使用客戶需求、鐵路網絡特征、裝卸時間、軌道和車站容量等信息，目的是盡量減少散裝貨物裝卸的等待時間；賈國強等[5]從專用線內卸車作業保障、車站作業保障、運輸資源組織保障等方面，研究三門峽車站卸車效率提升對策；徐小勇[6]提出填寫“黃陵礦區技術作業大表”，編制階段計劃，掌握礦區列車運行、機車動態、調車作業、裝車進度，提高專用線作業效率；郭忠峰等[7]通過引入深度學習技術，使用YOLO_v2網絡模型，研究針對貨運列車在正常工作條件下車鉤的識別問題，實現車鉤的快速準確識別；楊彩云[8]研究通過嵌入式、無線通信和北斗衛星定位等技術手段，實時掌握列車運行位置和列車貨物狀態信息。這些文獻對提高車站卸車能力、優化卸車組織、提高作業效率及新技術在卸車組織的應用方面都做了很多思考，其中技術作業大表、YOLO網絡模型和深度學習算法、嵌入式、無線通信和北斗定位等技術對于研究車站卸車組織信息系統提供了重要的借鑒和參考。

目前中國鐵路濟南局集團有限公司(以下簡稱“濟南局集團公司”)部分車站使用人工或者Excel方式鋪畫卸車技術作業大表，工作效率較低。因此，結合車站卸車實際，濟南局集團公司在管內藺家樓站進行組織試點，研究通過信息化技術手段，提升車站卸車組織管理水平、提高卸車效率。

1 車站卸車組織信息系統架構設計

1.1 研發背景

濟南局集團公司共有11個車務站段，對接多個港口和400多條專用線，部分專用線的實際卸車情況與集團公司要求的卸車指標還有差距。為了提高卸車數，濟南局集團公司充分調研各站卸車組織情況，了解國鐵車站、專用線、港口及它們之間的卸車計劃編制與執行環節信息共享情況，認為開發車站卸車組織信息系統對于改善卸車組織現狀具有很強的必要性和可行性。經研究，選取濟南車務段藺家樓站作為重點實驗車站。藺家樓站是濟南局集團公司濟南車務段管轄的三等站，共有正線1條，到發線6條，銜接山東寶鼎金屬材料有限公司專用鐵路1條，濟南鐵路煤炭運貿集團有限公司萊蕪分公司專用鐵路1條，主要擔負山東九羊集團有限公司(以下簡稱“九羊”)及魯中基地礦粉、煤炭等貨物到發業務。管內黃島港、董家口港、日照港的礦石通過膠黃線(膠州—黃島)、青鹽線(董家口南—洋河口)、膠濟線(膠州—東風)、兗石線(日照—平邑)、東平線(東都—平邑)等線路輸送到該車站。2020年初藺家樓站日均僅能接卸6列，無法滿足九羊集團礦石800萬t、煤炭300萬t年運輸需求，一度導致濟南局集團公司管內到藺家樓站的作業車到處保留，嚴重制約黃島、日照、董家口南站的裝車上量。針對這種情況，濟南局集團公司多次組織運輸部、貨運部、信息技術所到藺家樓站進行現場調研與集中攻關，指導利用列車運行圖思維和車站技術作業大表指揮卸車，研究開發車站卸車組織信息系統。其中，列車運行圖思維指將列車運行的空間和時間信息同時以圖像的方式展現出來，整合調車、裝卸和機車等多維信息，便于從不同維度和角度去發現列車運行問題和推測運行趨勢。車站技術作業大表是對車站的站場運用、現在車變化和調車機作業過程的動態反映，是車站調度員用以編制階段計劃和進行調度指揮的重要工具和車站工作分析的原始材料，編制好技術作業大表，對于優化車站作業組織，提高工作效率具有非常重要的意義。

1.2 總體架構

車站卸車組織信息系統在濟南局集團公司一級部署，在內部服務網提供卸車作業計劃編制與調整、各階段調車與卸車作業寫實、各階段作業結果考核、各階段作業信息查詢與分析等全流程信息服務功能，供濟南局集團公司和站段用戶使用。車站卸車組織信息系統從架構設計上分為軟硬件平臺、數據層、業務邏輯層、展示層。軟硬件平臺作為整個系統的載體支撐系統的正常運行，包括中間件、網絡、服務器和存儲設備等。數據層提供了鐵路局集團公司內部服務網和互聯網之間，鐵路局集團公司辦公網和站段局域網之間的數據交換功能，北斗定位、手持機、紅外采集設備從互聯網通過安全平臺將數據發送至鐵路局集團公司內部服務網；作業視頻信息先通過站段邊緣服務器進行處理，再將處理結果通過辦公網發送至鐵路局集團公司服務器；鐵路局集團公司調度管理信息系統數據直接通過鐵路局集團公司辦公網進行采集。業務邏輯層定義系統通用功能，主要包括標準管理、計劃編制與寫實、作業信息采集、作業考核、作業信息查詢與分析5大類，每一類下有細分功能，滿足站段實際需求。展示層通過PC端及大屏對系統進行訪問，實現計劃編制、查詢等功能的應用。車站卸車組織信息系統總體架構如圖1所示。

圖1 車站卸車組織信息系統總體架構Fig.1 Overall architecture of the information system for the unloading organization in stations

1.3 技術架構

系統技術架構主要由用戶層、數據采集層、服務層、持久層及工程化構成。①用戶層。主要是用戶用于瀏覽編組信息、機車運行信息、車站作業信息、考核信息等。②數據采集層。主要包括自動采集和人工采集2部分。自動采集主要依托鐵路局集團公司調度管理系統、運輸信息集成平臺，自動采集列車運行計劃和實際信息，利用視頻識別、北斗定位技術，將傳感器和攝像頭采集的信息進行數據解析等處理，形成現場作業信息。人工采集主要依托4G/5G移動互聯網，由手持機采集現場作業信息。③服務層。建立標準的數據服務接口，根據服務類型不同，提供數據流程服務、報表服務、視頻分析服務、緩存服務、接口服務、日志服務和安全服務等系統服務，為數據展現層提供數據支撐。④持久層。使用Timescale時序數據庫作為視頻識別結果、傳感器分析結果的存儲數據庫，Oracle則作為運行數據、用戶操作記錄、系統配置、規則配置、日志等信息的存儲數據庫。⑤工程化。包括攝像頭安裝取流，紅外、北斗等傳感器體系構建，內外網通信及其網絡安全、數據加密、穩定性測試等方案的融合建設。車站卸車組織信息系統技術架構如圖2所示。

1.4 功能分析

（1）標準管理。結合現場實際，針對不同作業崗位、不同作業環節制定作業標準與考核標準，并對其進行定量維護，作為自動考核的標準依據。作業標準主要包含貨位標準、排風摘管標準、調車人員檢查車輛標準、貨運人員交接檢查標準、調車機車運用標準、開關車門標準、扒料機卸車標準、車輛清底標準、機械設備使用標準等，考核標準主要包含總考核內容、起始業務點、起始業務股道、終止業務點、終止業務股道、考核類型、考核標準時間、考核名稱、考核崗位、考核金額等。

（2）計劃編制與寫實。通過鐵路局集團公司調度管理系統、運輸信息集成平臺采集列車運行信息，自動鋪畫到達列車信息，對于未采集到的運行線信息，可以通過系統手動添加。根據到達列車信息添加本站卸車作業流程，提前做好卸車計劃，包括列車在股道停留時間及各項作業標準時間，可以直接鋪設列車從進站到出站的整套作業流程，方便業務部門管理列車卸車作業。當班次更新時，會將當前時間之前的上一班次運行線轉為實際線，不再允許修改，可以將實際線與計劃線進行比較分析，判斷列車是否按時作業。用戶選取需要編制調車計劃的列車運行線，通過手持機或手動設置各項作業時間，取代紙質操作。同時系統可以根據卸車作業標準自動生成卸車作業計劃，用戶通過拖動作業節點對計劃進行調整。

（3）作業信息采集。調車作業信息主要包括摘掛列車、列車防溜、通知列檢人員等作業內容，如摘掛作業狀態、摘掛作業時間、設置防溜時間、通知發車時間等，依靠在機車前端安裝紅外裝置、作業人員使用手持終端，實現調車作業信息采集。機車運行信息主要包括調車機運行軌跡及機車股道停留與啟動，如機車車型車號、機車作業時間、股道停車作業標志等，機車運行信息采集主要利用機車上安裝北斗定位裝置，記錄機車運行軌跡，作為機車運行線自動鋪畫數據源。卸車作業信息主要包含卸車作業類型(開關車門、扒料機作業等)、卸車作業時間，在作業現場安裝攝像頭集群，拍攝卸車作業視頻，通過對視頻進行深度學習分析識別，自動采集現場卸車作業信息，在車站不具備視頻識別采集卸車作業信息時，也可以通過手持終端采集卸車作業信息。

（4）作業考核。卸車作業將不同作業時間間隔作為待考核的流程時間，與卸車作業考核標準進行對照，對考核結果進行統計，形成卸車作業進度表和卸車作業考核表。對調車作業流程和列車區間運行、轉線、貨檢等作業項目進行考核，調車作業屬于固定流程作業，每個作業之間的順序是固定的，實際作業過程則是2個作業之間的時間間隔，根據不同的間隔時間對應不同的作業標準，形成調車作業考核表。最終達到按班組、崗位和人員考核的目的，自動計算人員考核金額，形成人員考核表。

（5）作業信息查詢與分析。匯總每班作業信息，實現列車運行、調車作業、裝卸作業、機車運用信息、交班報告的綜合查詢展示，點擊車次，查詢列車編組信息，對系統作業計劃、實際和考核信息進行綜合分析，形成各種分析統計報表。

2 車站卸車組織信息系統關鍵技術

2.1 運行圖設計與計劃算法

以藺家樓車站為例，從專用線組織調度、運行情況、場內占用等多方面規劃設計專用線調度算法，基于可縮放矢量圖形(Scalable Vector Graphics，SVG)界面繪制車站技術作業圖，基于SVG繪制的車站技術作業圖如圖3所示，體現在車站技術作業大表上。將到達藺家樓的列車作為運行線的最小結構單元，把整個圖結構分為運行線區域(圖3最上方灰綠色背景區域)，中間站區域(圖3上方白色背景區域)，區間線區域(圖3下方灰綠色背景區域)及專用線區域(圖3最下方白色區域)。在技術作業圖中，將計劃線分為卸車線(包括具體的卸車作業計劃及實際運行軌跡等內容)、出發線及通過線。卸車線的起點為萊蕪東或司家嶺，出發線的起點為藺家樓，卸車線和出發線只包括起點和終點，運行線區域一端顯示大紅點的線段為出發線和到達線，其他線為通過線。將具體的卸車作業拆解，首先機車先需要經過藺家樓停留，在組織作業以后才可以進入九羊進行卸車作業，此過程為股道占用時間，即圖3中間站區域繪制的股道黃色標識橫線。其次根據卸車作業規則，將一開始的大規則(機車從藺家樓開始進入九羊到最終空車出九羊進入藺家樓)進行拆解，設計出區間運行，股道停留，轉道作業為主的細節作業模型，然后通過組裝細節作業模型實現不同的大作業規則，如推送作業、牽引作業、翻車機作業等。除了這些日常作業模式，可能還會出現并車作業(相同出站點、區間運行的車輛視為并車)，在系統內部自動合并計算。計劃鋪設以后，如不能滿足作業要求，就需要對計劃線進行調整，為了方便作業人員調整，系統對特定點進行限制，橫線起點如果連接豎線，則只可以移動橫線的終點，豎線只可以移動起點，斜線移動終點可拉長斜線的占用時間，并且所有的移動點之后的連接點都會根據前一點的移動距離自動變化，如前點向前移動1 min，后點都同時向前移動1 min。在計劃線鋪設以后，系統自動記錄初始作業時間，作業人員可以根據快捷鍵實時觀察當前計劃與實際計劃的比對情況。車站技術作業大表采用SVG技術進行界面交互，可以通過點到點的方式，快速繪制圖形。經過實踐證明，卸車作業組織大表將列車運行、調車作業、裝卸作業、機車運用等環節，按照作業標準時間自動生成計劃線和運行線，將運行圖鋪畫至卸車點，實現調度所、藺家樓站、九羊3方信息透明。

圖3 基于SVG繪制的車站技術作業圖Fig.3 Technical operation drawing of stations based on SVG

2.2 視頻與深度學習技術

在九羊安裝12個高清攝像頭對現場卸車作業進行拍攝，攝像頭獲取數據，傳輸到硬盤錄像機存儲，同時傳輸到視頻識別模塊。通過對幾種深度學習算法模型進行篩選，YOLO算法不需要復雜的管道，能夠實時處理視頻流，延遲小于25 ms，同時仍舊具備較高的精度，因而選擇基于YOLO算法的YOLOv5框架實現基于視頻識別的作業信息分析。主要用于自動分析識別卸車作業并記錄相關時間點，如開關車門、扒料作業開始結束等時間點。

YOLOv5框架主要是目標檢測框架，在本項目中，開關門任務、扒料機作業任務都屬于較大的目標檢測，且相對獨立，使用YOLO這類錨框算法對卸車作業考核是十分有效的。在工程實踐過程中，發現現場具有清晨高曝光、夜晚能見度極低等情況，因而通過調整現場光照，對視頻流進行銳化處理，突出物體的邊緣信息，在夜晚和清晨圖像相對模糊的情況下可以準確獲取其特征。另外，因現場車輛數量不固定，停車位置差異過大，車輛有時存在空車，需要對攝像頭方向、焦距等屬性進行調整，為了減輕現場人員工作量，實現自動化識別，先根據編組信息得到不是空車的車序號，再根據攝像頭內通過的車輛數(根據YOLO檢測車輛)記錄當前攝像頭通過的車輛數，當列車停止后根據攝像頭當前觀察的車序號判斷是否為空車，如果不是空車繼續觀察，如果為空車則通過調用攝像頭，向左或向右調整攝像頭位置和焦距，繼續重復上述過程，直到檢測到不是空車的車輛。在此過程中，由于可能涉及到車輛轉動角度過大，造成車輛的特征差異過大，因而通過訓練多個模型共同檢測，給出評分均值，更加準確地抓取車輛狀態信息。

針對藺家樓現場卸車作業，采集訓練集共使用1 844張圖片。使用mosaic技術進行數據增強，隨機選取圖片進行拼接，可以使少量圖片大量擴增，增大數據集，使提取的特征模型具有健壯性。進行輪詢迭代，最終獲得最后一輪的模型。在實際檢測中，因各目標檢測精度不同，為了最大化適應現場作業分析，對不同目標的檢測閾值做出調整。例如，扒料部分初始設置閾值為0.9，經過測試改為0.5對扒料的檢測較為合適。

2.3 北斗技術

將北斗裝置安裝在調車機車上，通過北斗定位設備實時獲取當前機車位置的經緯度坐標，但經緯度的獲取通常會有誤差，因而通過擴大范圍標注，根據之前走過的經緯路徑，通過加權平均的方式計算后面獲取的坐標誤差，保證受干擾以后的坐標突變不會造成大的影響。基于北斗定位功能，由于機車在股道中運行時機車的運行軌跡為股道軌跡，路徑相對固定，因而主要采集九羊站點入口(出口在同一位置)、道岔點、7條股道的入口及盡頭點這些關鍵移動點，減少計算量與數據傳輸所用的帶寬。后期還添加機車在股道上的停留時間，主要通過為機車速度模型設置閾值，經緯變化速度及范圍小于閾值時，判斷機車在股道停留作業。然后將采集的時間點信息通過計算服務器進行整合，形成關鍵時間鏈條。系統結合單點定位和差分補償雙工作模式進行參數檢測，實現位置的厘米級測量精度，大幅度提高系統的檢測精度和技術水平。在設計時，采用低倍頻、低功耗IO接口等方法降低系統功耗；在運行過程中，高效利用睡眠狀態低功耗特點；在系統無需工作時，及時控制系統進入睡眠模式。

2.4 紅外技術

通過在機車前端安裝紅外裝置，根據機車速度和前方物體的距離判定，實現摘車和掛車信息采集。紅外線傳感器具有穩定、靈敏等物理特點，符合現場作業環境，機車運行狀態時前后沒有遮擋，現場機車在行駛中轉動角度小，誤差可以忽略。在這種情況下使用紅外檢測技術既快捷又準確，在機車兩頭分別安裝紅外檢測設備也可以同時解決機車頂送和推送的狀態判斷問題。在現場進行摘掛車作業時，安裝在機車頭的紅外設備，實時檢測調車機車與車輛的間隔裝備，在設備內部設定檢測閾值，當檢測距離小于閾值一段時間后，判斷為掛車狀態，如果大于閾值一段時間且檢測距離越來越大，則判斷為摘車狀態。

2.5 手持終端技術

在車站不具備視頻采集條件的情況下，作業人員也可以通過手持機采集卸車作業時間，主要包含開車門、扒料作業、短搬作業、清底作業、關車門等作業時間點；可以通過手持機采集調車作業時間，主要包括摘車、掛車、設置防溜、調車檢查車輛、貨運檢查車輛、撤除防溜作業時間點。手持機采用工業防護設計，機身外側包裹特殊減震材質，最大程度減輕作業人員使用時跌落或撞擊導致的機器損毀。手持機配備4G物聯網SIM卡，具有通信穩定、受環境影響較小等特點，另外手持機使用靈活，無需固定，可以隨身攜帶，隨時采集，提高采集精度。

3 結束語

濟南局集團公司車站卸車組織信息系統充分利用信息化手段提高卸車組織水平，對于減輕現場人員工作勞動強度、加強考核分析、提升工作效率、突破車站卸車瓶頸具有重要意義。系統通過列車運行圖與車站技術作業大表信息互聯互通，完成鐵路局集團公司調度、國鐵卸車站、企業專用線(港口) 3方信息共享，實現卸車作業計劃大表的編制調整、車站列車運行計劃實時顯示；通過北斗定位、視頻圖像識別等多種技術實現機車作業、卸車作業過程信息自動采集，有助于建立健全正向激勵考核機制，對車站各項技術作業時間自動統計分析，自動生成作業人員效率考核，促進調度、貨運、行車、機務等各個專業作業有序銜接，共同提高生產作業效率，推動車站接卸能力提升。目前該系統已經在藺家樓站進行試運行，該站由2020年初日均接卸6列提升到2021年初的日均接卸14列，實現車站卸車能力的重大突破。濟南局集團公司正陸續將系統推廣應用到日照、湖屯、晏城、桓臺等車站，未來隨著系統的逐步升級完善及推廣使用，可為濟南局集團公司緩解卸車能力緊張，創新卸車組織工作提供重要的系統支持。