城市軌道交通綜合服務平臺研究與設計

毛少將

（通號通信信息集團有限公司,北京 100070）

0 引言

城市軌道交通具有安全、快捷、準時、高運能、綠色環保等明顯優勢，對推進城市現代化進程、改善交通運輸環境、引導優化城市空間布局、帶動城市經濟創新發展發揮了巨大推動作用，被各級政府和市民所接受[1]。目前全國運行線路數量和旅客總量均列世界首位，中國已成為名副其實的“城軌大國”。在當前中國城市軌道交通建設規模化、現代化快速推進的情況下，中國實現了由“城軌大國”到“城軌強國”的轉變，大數據、人工智能、物聯網、云計算等新一代信息技術在中國城市軌道交通方面發揮了關鍵作用[2-3]。

2019年9月，由中共中央、國務院印發實施的《交通強國建設綱要》提到了“大力發展智慧交通，推動大數據、互聯網、人工智能、區塊鏈、超級計算等新技術與交通行業深度融合”[4]。該文提出的城市軌道交通綜合服務平臺將大數據、人工智能、物聯網、云計算等信息技術與城市軌道交通運營管理、運維保障和安全防護業務應用深度融合，實現城市軌道交通服務的智能化和協同化，進一步提升了城軌公共服務水平和治理能力。綜合服務平臺作為城市軌道交通各業務應用實現智慧化的“數字底座”，通過整合所有信息系統的海量異構數據資源，進行匯集、管理和分析，可打破城市軌道交通各信息系統數據孤島的局面，形成數據融合分析和共用共享，推動城市軌道交通系統向智慧化、人性化的趨勢演變。

1 總體架構

城市軌道交通綜合服務平臺的總體架構如圖1所示，整個平臺由基礎設施層、平臺服務層和應用展示層構成。向下由城市軌道交通現有的乘客資訊、綜合監控、自動售檢票、通信、視頻監控、供電等信息系統，各類傳感設備及其他行業相關數據源提供數據來源，向上支撐城市軌道交通智能車站、運維保障和智能安防等業務應用。

圖1 城市軌道交通綜合服務平臺總體架構

1.1 基礎設施層（IaaS）

基礎設施層是整個城市軌道交通綜合服務平臺的載體，包括網絡系統、服務器集群系統、存儲備份系統等物理環境，以及專用計算機機房環境、互聯網等，其為系統提供其所需的計算、通信和存儲等資源[5]。

1.2 平臺服務層（PaaS）

平臺服務層主要實現城市軌道交通各原有信息系統和多源異構設備數據的采集、加工、存儲、分析和管理等功能，提供系統或設備與平臺間穩定安全的雙向通信。同時，根據平臺內部集成的分布式存儲、平臺管理、大數據分析、人工智能分析和空間位置服務，提高數據的流式和離線計算、數據存儲、基于機器學習的數據分析和挖掘、智能化視頻分析、信息融合、資源共享、統一管理等能力[6]。平臺服務層是整個系統的核心層，其面向應用軟件開發者，把分布式軟件開發、測試、部署、運行環境以及復雜的應用程序托管當作服務，使得開發者可以從復雜低效的環境搭建、配置和維護工作中解放出來，將精力集中在軟件編寫上，從而大大提高軟件開發的效率[7]。平臺服務層向下由城市軌道交通各信息系統和設備提供海量數據來源，向上支撐城市軌道交通行業的各個應用子系統的需求。

1.3 應用展示層（SaaS）

應用展示層的功能是實現大數據信息技術與城軌行業應用的深度接觸，完成物體信息的協同、共享、決策等功能，形成智能化應用的解決方案，從而實現大數據在城市軌道交通行業的運用。其直接面向城市軌道交通工作人員和管理員，提供城市軌道交通行業應用服務，解決包括智能車站、運維保障、智能安防等應用子系統的需求問題，提供城市軌道交通行業通用的綜合管控。

2 系統組成

城市軌道交通綜合服務平臺由兩大塊組成：一個是大數據平臺，一個是融合3個應用系統的城市軌道交通智慧應用服務。整個系統的組成結構如圖2所示。

圖2 城市軌道交通綜合服務平臺組成結構

2.1 大數據平臺

大數據平臺主要針對多種城市軌道交通應用服務提供統一的數據及計算支撐。平臺主要包括數據采集子系統、數據預處理子系統、數據分析子系統、數據存儲子系統、平臺管理子系統五個部分。

2.1.1 數據采集子系統

城市軌道交通系統的數據來源復雜，有業務系統的數據庫和文件，也有終端實時運行數據。數據采集子系統是大數據平臺進行數據處理的第一個環節，如圖3所示，從功能上分為離線數據采集和實時數據采集。其中離線采集包括Mysql、PostgreSQL數據同步以及文本類日志同步，Mysql、PostgreSQL數據同步基于Seatunnel框架構建，文本類日志同步基于Flume構建。實時采集包括Mysql、PostgreSQL數據同步和Kafka數據采集，整體基于FlinkCDC構建。同時，支持傳感設備數據的接入，由IoT-hub統一接入到消息代理服務器，并發布到Kafka消息總線。

圖3 數據采集子系統結構圖

2.1.2 數據預處理子系統

從采集大量原始數據只有被整合和計算才能體現出其價值，數據預處理子系統結構如圖4所示。其主要對數據進行一系列的校驗、清洗和轉化，然后按主題對數據進行重組，最后以維度模型的方式呈現出來。其中主要分為FlinkSQL在線編輯、建表和相關功能預處理部分，包括分組聚合、缺失值處理、數據篩選、表連接、表合并、修改列名、新增字段等。該模塊使用Flinksql、Hive組件基于SpringBoot和Codemirror框架開發。

圖4 數據預處理子系統結構圖

2.1.3 數據存儲子系統

如圖5所示，整個數據存儲子系統對外通過統一的數據訪問層，提供多種數據的存儲能力，具體包括：對象存儲、半結構化存儲、數據倉庫。其中選擇IoTDB等數據庫用于半結構化存儲，存儲以傳感設備上傳的終端數據的設備影子和智能分析為主的海量半結構化數據。選擇MinIO用于對象存儲，包括視頻及圖片二進制對象。選擇Openlookeng提供通過數據源連接框架連接數據倉庫，Data Source Connector提供多種數據源的訪問能力，無論是大數據生態的Hive或者Clickhouse，或是OLTP數據庫PostgreSQL以及MySQL，都可以方便地接入。此外，OpenLooKeng提供跨數據中心Data Center Connector，提供高性能跨域協同計算。

圖5 數據存儲子系統結構圖

2.1.4 平臺管理子系統

平臺管理子系統主要包括分布式協調、集群管理、任務管理、元數據管理、統一認證管理、消息管理、運維管理7個部分。其中分布式協調采用Zookeeper組件，主要實現任務的分配以及分布式各個節點的信息同步；采用Yarn實現集群資源的調度以及各任務資源的分配；通過Oozie實現數據預處理以及分析任務的整合，大幅提高開發效率；元數據管理主要是管理業務元數據以及集群元數據的收集、組織和維持，通過Atlas元數據架構，它建立了一種可延伸和可拓展性的核心基礎數據管理業務集；統一認證管理主要實現各個子系統以及模塊之間的認證（鑒定訪問是否合法），該平臺統一認證主要是基于spring security來實現；消息管理部分采用成熟的大數據組件Kafka來開發，主要實現各個子系統及集群之間的消息交互任務以及消息創建、跟蹤、銷毀等；運維管理功能主要是基于Metrics進行二次開發，實現對設備層、服務層、平臺層不同資源的監控。

2.1.5 數據分析子系統

數據分析子系統主要包括數據分析、數據可視化、機器學習/人工智能、信息融合4部分。其中數據分析主要實現基本的數據統計分析和關聯分析業務，使用SparkMLlib及Kylin、Druid來實現對業務中數據的基本統計分析和潛在關系的深度挖掘；數據可視化主要實現業務數據的可視化展示，基于Tableau、OpenLayers、Cesium等來實現，包括數據的可視化、數據分析建模可視化、數據處理過程可視化、自定義操作界面和三維地理信息可視化交互；機器學習/人工智能實現圖像、文本、語音等數據的知識提取，依托于大數據平臺標準化后的數據進行學習，此部分基于Sklearn、Tensorflow、Pytorch等深度學習模型，使用深度學習算法（CNN、DNN、RNN、LSTM等）及部分機器學習算法（SVM、DBSCAN、KF等）實現對語音、圖像及其他數據的分析；信息融合主要是對原始數據、標準化數據、高維度數據進行融合分析，實現輔助決策，根據信息融合得到的結果，可以為城市軌道交通行業提供全方位、多層次的輔助決策支持和知識服務，實現包括應急預案推薦、節能計劃推薦、系統優化方案推薦等。

2.2 城市軌道交通智慧應用

2.2.1 智能車站

智能車站系統主要針對城市軌道交通車站日常運營和車站管控，其通過大數據平臺對車站各信息系統和傳感設備的連接、控制，實現一鍵智能開關站，將開關站從線下轉為線上，縮短開關站時間；采集環境數據，智能調控車站內部溫度異常、空氣異味；采集手機、購票、閘機數據，精準監測車站及線路的人流數據，科學預判未來人流趨勢；配置應急預案，根據報警類型智能匹配對應預案；采用大數據分析技術，對車站能耗指標多維度分析；采用室內定位技術，定位車站工作人員準確位置。

智能車站系統通過利用大數據平臺的服務，賦能原始數據并應用到車站不同場景的各個功能，實現車站運營智慧化、報警處理智能化、人員管理數字化。

2.2.2 運維保障

運維保障系統通過智能檢測設備、檢修機器人、智能生產作業、設備健康大數據評估等技術手段對傳統城市軌道交通運維作業和管理進行智慧化升級。系統利用車載設備、綜合檢測設備對隧道、軌道、橋梁等設施檢測和智能分析，升級檢測和巡檢方式；設備接入、狀態檢測，科學評估設備健康狀態，升級設備故障預防技術；圍繞設備設施運維管理，自動化生成計劃，作業流程標準化監控，升級生產管理方法，提升管理效率；引入檢修機器人，升級檢修手段。

系統通過接入城市軌道交通各信息系統的終端設備數據，利用大數據平臺服務，實現包括智能生產管理、應急搶修管理、安全管理、資產管理、基礎數據管理、消息管理、用戶管理、系統管理等功能。結合智能裝備（線路巡檢車、智能作業終端、檢修機器人）實現城市軌道交通運維管理智慧化、設施設備檢測智能化、設備檢修自動化。

2.2.3 智能安防

智能安防系統整合了視頻監控、安檢、出入口控制、入侵報警、電子巡查等子系統，實現各子系統間信息共享和統一聯動。智能安防系統由安防綜合監控和安防監控模塊組成。其中根據城市軌道交通運營系統組織機構的層級，安防綜合監控總共劃分為路網級安防監控、區域級安防監控、線路中心級安防監控和站點級安防監控4個綜合監控等級。根據面向的安防子系統的不同，共有視頻監控、客流管理、入侵探測、門禁控制和安全檢查5個安防監控模塊。

智能安防系統應用視頻AI技術，實現多種重要安防場景的視頻分析及異常識別，內置多種場景化的事件處置預案和應急預案，結合大數據統分功能，實現安防事件的快速處置和科學分析預測。

3 結語

隨著城市化進程的加快，城市軌道交通建設發展迅猛[8]。但由于信息化和協同化程度不高，城市軌道交通存在各子系統間數據難以共用、系統存在獨立操作和展示等問題。結合城市軌道交通的智能化發展需求和新技術與業務的深度融合，急需打造具有互聯互通和“接、存、算、管”一體化特色的城市軌道交通綜合服務平臺。該文以城市軌道交通行業信息化、協同化、智能化需求為背景，基于大數據、人工智能、物聯網、云計算等信息通信技術，構建了一個提升城市軌道交通管理與服務信息化、智慧化能力的綜合服務平臺，為軌道交通行業在生產方式、組織形態、管理理念和商業模式方面的創新發展提供新思路。