基于AI图像识别技术的列车拥挤度智能显示系统在城市轨道交通运营管理中的应用

（南宁轨道交通集团有限责任公司运营分公司，广西 南宁530029）

0 引言

目前我国处在加快转变经济发展方式的新时期，城市轨道交通也面临这一新的发展形势和考验。为了适应城市发展的需要，城市轨道建设进程在不断的加快。现阶段轨道交通无法给乘客出门前提供客流参考，车站客运人员无法根据车厢乘客拥挤情况指导乘客排队候车，容易造成局部车厢人员拥挤、乘客无法准时上下车等，以上问题伴随着高密度的客流量和严峻拥挤程度也容易给地铁运营带来了极大的安全隐患，在此种形势下，AI识别技术的融入，无疑会很大地满足当下的需求。

1 AI图像识别技术的概述

自1960年至今，人工智能（AI）实现了三次巨大的飞跃，在第一次飞跃发展阶段，人工智能实现了问题求解，并代替人类完成步伐逻辑推理工作。经历第二次飞跃发展后，人工智能已经可以实现代替人类完成包括不确定性在内的部分思维工作的目的。在第三次飞跃发展阶段，人工智能已经具有一定的思维能力和能够发现新的知识、完成新任务的能力。随着研究的深入，人工神经网络及深度学习，被应用于模仿人类的智能，AI识别技术也随着人工智能的飞跃得到了快速发展，从最初的文字识别，发展到了数字图像分析处理与识别。AI识别技术具有处理精确度高、灵活性好、适用范围广、信息压缩潜力大等特点。目前我国高度重视人工智能的发展与应用，在此良好的发展环境下，无疑将加快AI识别技术的应用与发展。

2 我国轨道交通运营管理的现状

自二十世纪以来，由于国家和相关部门对于轨道交通工作的重视和努力，在轨道建设方面，取得了不小的成就，为我国人们的出行提供了基础设施保障。但随着我国乘客人数的不断增加，及投入使用车辆的数量增加不足等因素，造成列车车厢中乘客十分拥挤，而列车运行中的乘客拥挤程度影响着乘客的舒适度与运营安全。实时了解每一列运行列车车厢的拥挤程度，目前在国内仍是一个富有挑战的难题，尚没有很好的技术手段能让乘客和客运人员提前预判即将到站列车各车厢的拥挤程度。如针对乘客候车及客运人员导乘方面存在的主要问题有：

(1)乘客在列车未到达站台前，无法预先知晓下趟车辆上各车厢的人群分布状态，只能根据当前站台各入口位置队列长度自发选择候车站位，具有较大的盲目性；

(2)车站工作人员亦无法获悉线上车辆各车厢的乘客分布状态，只能根据站台当前站队状态及历史经验进行疏导，无法帮助站台工作人员有效引导乘客到较少的车厢所对应的站台进行候车，人员疏导效率不高；同时也存在大客流上下车拥挤情况的背景下造成的车门、屏蔽门夹人夹物及乘客踩踏等安全隐患。

3 基于AI图像识别技术的列车拥挤度智能监测显示系统建设

3.1 指导思想

通过应用AI人工智能、大数据分析等技术，构建一套基于人工智能的列车车厢拥挤度智能监测显示系统，依托城轨系统中既有的乘客信息系统（PIS）提供的车厢监控视频信息，对各地铁线路所有列车车厢当前的车内乘客分布状态进行实时分析，获取每一节车厢的拥挤度数据（所谓拥挤度即列车车厢的人员密集程度的分析统计数据），再将其与PIS系统以及轨道交通的出行APP软件集成，在APP应用界面和PIS导乘屏幕中实时发送当前合理的车厢拥挤状态情况，引导候车乘客自发进入拥挤度较低的车厢所对应的站台屏蔽门位置候车；也对站务人员的疏导工作形成有效的指引，确保运营工作中乘客安全、疏导工作高效和有序进行

3.2 系统实现

（1）通过在城市轨道交通既有运营线路的通信系统机房内部署人工智能分析服务器、公网数据服务器、API服务器等设备以及在公网云端部署API云服务器等设备，用以搭建列车拥挤度智能显示系统的硬件平台，以实时调用并获取上线运营列车车载摄像头的监控视频流，作为车厢拥挤度信息计算和分析的基础数据（硬件环境参考结构图如下）。

（2）研究AI图像识别算法，并开发基于人工智能数据分析技术的数据发布平台软件及其配套的车厢视频系统接口和图片处理软件，对已获取的地铁列车车厢监控视频的分析处理，以实现对列车各车厢载客数量的实时精确分析，以统计得出当前列车各车厢的实际乘客数量。

（3）将统计出的乘客数量与设定好的拥挤度判定值进行比较，进而获得一个准确的拥挤度数值后，通过车站站台的PIS导乘屏幕以及轨道交通出行手机APP以彩色动态画面的形式，给候车乘客提供最直观的拥挤度信息提示。拥挤度信息手机APP展示效果如下：

4 系统实现效果

该系统作为轨道交通智慧地铁项目重要组成部分，其核心技术是应用AI算法对实时提取的车厢监控视频画面进行分析处理计算，自动精确识别出车厢内实际载客数量；同时读取车厢载重数据作为计算的辅助参考，从而得出准确可靠的拥挤度数据。

经过AI算法生成拥挤度数据除了在PIS屏上向站台内候车的乘客展示外，还可以通过手机APP向计划前往车站乘车的乘客同步推送，让乘客能够提前合理安排行程计划，同时也能够有效缓解因站台内乘客的聚集导致的安全隐患。对于运营管理和乘客乘车都起到非常积极的作用。

图1 硬件环境结构参考图

图2 经过AI算法计算出的车厢人员分布热力图

图3 拥挤度信息手机APP展示效果

通过在既有线路上的测试，应用效果较为明显。随着目前国内各省会城市以及部分省份的二线城市逐步开通轨道交通线路，且客流量呈稳步上升趋势，部分城市客流增长较为显著，对运营管理形成一定的压力。该系统能够有效的帮助运营机构提升运营效率，并帮助乘客提升候车的效率和乘车的便捷度，若能够推广应用，将能够带来持续性的项目收益和社会效益。

5 应用过程中的不足与应用展望

在经过1年的调查研究后也发现了AI监测显示系统的一些不足：当前业界现有的AI图像检测算法能力会受到光照，远近，角度，遮挡，分辨率等因素引发准确度变化。车厢内地板广告，车身广告的变化也会干扰计算准确度。经统计计算，受干扰精度在15%内浮动，对于系统的自动化判断结论并不造成影响。

虽然发现不足，但是研究也更发掘出了系统新潜力。经人工智能和大数据技术的应用，使得运营部门提升了车厢内客流分布把握能力。结合每站靠站后车厢拥挤程度的变化，在出入口、站台、站厅部署的智慧车站视频分析系统分析出的当前站厅站台人流分布，可对断面实时客流状况提升把握能力。对空车空站，空车满站，满车满站直观感知后，内生出具备调节班次密度的“动态调度”的能力。

轨道运营体系对乘客客流的安全保障主要集中在出入口，电梯，通道，站厅，站台，车厢这六个关键位置，AI监测显示系统经扩充与调度系统对接后，当非传统高峰时间段内出现突发大客流时，可以预期在无需人工介入的全自动工况下，轨道交通运营体系从大客流感知到上报至调度指挥，到最终缓解大客流的响应时间将存在极大缩短的可能性，应急处理能力将大大提升。

6 结束语

AI监测显示系统是基于人工智能、大数据分析等技术，而构建的一套列车车厢负载诱导系统，现已在南宁轨道交通运营线路中应用。该系统依托既有乘客信息系统（PIS）提供的车厢监控视频信息，对各地铁线路所有列车车厢当前的车内乘客分布状态进行实时的分析，获取每一节车厢的拥挤度数据（所谓拥挤度即列车车厢的人员密集程度的分析统计数据），再通过南宁轨道交通官方APP和PIS系统进行集成，在APP应用界面和PIS导乘屏幕中即时提示候车乘客和站台工作人员，让候车乘客自发形成合理的车厢拥挤状态预期，自发进入拥挤度较低的车厢所对应的站台屏蔽门位置候车；从而对站务人员的疏导工作形成有效的指引功能，确保运营工作中乘客安全、疏导工作高效和有序进行。