王 英

（北京京港地鐵有限公司，北京 100068）

近年來(lái)，我國(guó)軌道交通迎來(lái)迅速發(fā)展的階段。城市軌道交通因其運(yùn)輸量大、人均能耗低等優(yōu)勢(shì)，得到了國(guó)內(nèi)各大城市的青睞，越來(lái)越多的軌道交通線路在不斷建設(shè)中。同時(shí)，在特大城市中，道路交通擁堵，而軌道交通因其可靠便捷的特點(diǎn)已經(jīng)逐步成為市民出行的首選。隨著城市軌道交通客流量逐年上升，給軌道交通帶來(lái)了巨大壓力。作為軌道交通的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的車站能直接體現(xiàn)城市軌道交通智能化程度。然而，國(guó)內(nèi)大多車站的運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)完全依靠站內(nèi)工作人員處理，不具備高智能的自動(dòng)化技術(shù)手段來(lái)替代人工。并且，當(dāng)前城市軌道交通線路客流流量不斷攀升，車站內(nèi)運(yùn)營(yíng)服務(wù)壓力日趨嚴(yán)峻，迫使車站員工高頻次在站內(nèi)區(qū)域執(zhí)行人工巡檢。因此，城市軌道交通車站的智能化程度亟待提升。

1 城市軌道交通車站智能視覺(jué)感知現(xiàn)狀

由于當(dāng)前超大城市軌道交通車站中缺乏對(duì)站內(nèi)乘客流量的有效監(jiān)測(cè)，車站內(nèi)客流擁堵、踩踏事故時(shí)有發(fā)生，因此嚴(yán)重影響城市軌道交通車站安全運(yùn)營(yíng)。1999年5月，白俄羅斯地鐵站在運(yùn)營(yíng)高峰期站內(nèi)乘客人群擁擠，在混亂中人群相互踩踏導(dǎo)致54人死亡。2014年11月，北京地鐵5號(hào)線站臺(tái)客流量過(guò)大，致乘客被夾在了列車屏蔽門和車門中間，之后經(jīng)醫(yī)生搶救仍然死亡。2019年2月8日，墨西哥地鐵車站內(nèi)扶梯系統(tǒng)故障，站內(nèi)人群在慌亂中發(fā)生踩踏，致兩人受傷。

為了增強(qiáng)城市軌道交通車站內(nèi)智能化運(yùn)營(yíng)程度，減少運(yùn)營(yíng)高峰期站內(nèi)客流踩踏事故發(fā)生概率，需要實(shí)時(shí)監(jiān)控車站內(nèi)事故易發(fā)生區(qū)域的流量信息，及時(shí)獲取各個(gè)區(qū)域客流狀態(tài)。智能視覺(jué)感知技術(shù)通過(guò)當(dāng)前先進(jìn)的人工智能技術(shù)，運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像中客流特征，從而識(shí)別圖像內(nèi)行人信息，進(jìn)而統(tǒng)計(jì)區(qū)域客流變化。通過(guò)此項(xiàng)技術(shù)能全天候自動(dòng)化感知監(jiān)控區(qū)域信息，已在國(guó)內(nèi)外得到應(yīng)用。但當(dāng)前智能視覺(jué)感知技術(shù)僅用在小范圍客流監(jiān)測(cè)，并未在超大城市軌道交通車站等大范圍復(fù)雜場(chǎng)景進(jìn)行使用。為了保證超大城市軌道交通車站的運(yùn)營(yíng)安全，當(dāng)前通過(guò)安排專業(yè)的工作人員不間斷地監(jiān)控各個(gè)區(qū)域監(jiān)控信息來(lái)防止出現(xiàn)事故。但對(duì)于大型車站，需要大量攝像機(jī)來(lái)監(jiān)控車站內(nèi)各個(gè)區(qū)域，依靠人工監(jiān)控給工作人員帶來(lái)了巨大的精神壓力，并且容易因工作人員的疏漏導(dǎo)致事故。因此，如何將智能視覺(jué)感知技術(shù)應(yīng)用在超大城市軌道交通車站中已經(jīng)成為當(dāng)前研究的重點(diǎn)。

2 城市軌道交通車站智能視覺(jué)感知特點(diǎn)

隨著城市軌道交通的發(fā)展，軌道交通年運(yùn)客量也逐年增加，但同時(shí)也給軌道交通和車站內(nèi)安全保障系統(tǒng)帶來(lái)了巨大壓力。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，智能視覺(jué)監(jiān)控技術(shù)被引入到軌道交通監(jiān)控系統(tǒng)中。此項(xiàng)改變?cè)黾恿塑壍澜煌ǖ闹悄芑潭?，降低了工作人員的工作壓力，給軌道交通帶來(lái)了更加廣闊的發(fā)展前景。

軌道交通車站具有其特殊性。通過(guò)對(duì)軌道交通車站內(nèi)相機(jī)拍攝的視頻圖像序列和車站內(nèi)環(huán)境及站內(nèi)客流特點(diǎn)進(jìn)行分析，可以得出車站智能視覺(jué)感知技術(shù)所要處理的客流視頻圖像的特點(diǎn)。根據(jù)這些特點(diǎn)，可以更好地選取相應(yīng)的智能視覺(jué)感知技術(shù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)車站內(nèi)客流信息的監(jiān)控。雖然軌道交通車站內(nèi)的特性保證了智能視覺(jué)感知技術(shù)的使用，但是，現(xiàn)有的智能視覺(jué)感知技術(shù)直接運(yùn)用在車站監(jiān)控系統(tǒng)上也面臨著很大的挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在：

（1）人流量繁雜。城市軌道交通車站內(nèi)存在大量大型設(shè)備，來(lái)往客流繁雜。繁雜的客流會(huì)遮擋需要監(jiān)控的感興趣區(qū)域，造成部分自動(dòng)化設(shè)備故障等突發(fā)情況無(wú)法及時(shí)檢測(cè)，從而引發(fā)安全事故。同時(shí)，繁雜的客流中，乘客與乘客之間相互遮擋，部分乘客的特征信息無(wú)法有效檢測(cè)出來(lái)，造成人流統(tǒng)計(jì)不準(zhǔn)確，進(jìn)而為站內(nèi)安全埋下極大隱患。

（2）視頻數(shù)據(jù)利用率低下。當(dāng)前智能視覺(jué)感知技術(shù)只能針對(duì)單個(gè)攝像頭監(jiān)控信息進(jìn)行檢測(cè)，而視頻監(jiān)控系統(tǒng)獲取的信息量巨大，多個(gè)攝像頭之間的信息耦合，利用率較低。因此，對(duì)于車站內(nèi)監(jiān)控系統(tǒng)，不僅需要視覺(jué)感知技術(shù)進(jìn)行檢測(cè)，還需要對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析并深度挖掘數(shù)據(jù)。從而為地鐵運(yùn)營(yíng)管理及時(shí)提供信息。

（3）乘客異常行為。現(xiàn)有智能視覺(jué)感知技術(shù)多對(duì)視頻進(jìn)行逐幀分析，從而實(shí)現(xiàn)整個(gè)視頻的檢測(cè)。但乘客異常行為是連續(xù)時(shí)間的一系列幀的綜合，而現(xiàn)有智能視覺(jué)感知技術(shù)缺乏幀與幀之間的信息聯(lián)系。因此，對(duì)于車站內(nèi)監(jiān)控系統(tǒng)，還需要進(jìn)一步開(kāi)發(fā)智能視覺(jué)感知技術(shù)。

3 智能視覺(jué)感知應(yīng)用探索

3.1 設(shè)計(jì)思路

為了將智能視覺(jué)感知技術(shù)應(yīng)用于軌道交通車站業(yè)務(wù)中，需要充分利用現(xiàn)有相機(jī)采集的圖像信息，并對(duì)圖像進(jìn)行精細(xì)化識(shí)別分析，從而提升軌道交通智能化水平。當(dāng)車站內(nèi)出現(xiàn)異常事件能及時(shí)進(jìn)行預(yù)警，從而保證車站安全運(yùn)營(yíng)。主要涉及如下方面：

（1）最大限度利用相機(jī)視頻資源，利用智能視覺(jué)感知技術(shù)，感知車站內(nèi)各類異常事件。同時(shí)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)站內(nèi)客流數(shù)據(jù)，保證在不加入新的投入情況下大幅提升站內(nèi)運(yùn)營(yíng)效率。（2）在不新增設(shè)備的前提下，智能化管控客流，從而保證站臺(tái)高效運(yùn)營(yíng)，并且簡(jiǎn)單易部署，可以在各個(gè)線路快速落地實(shí)現(xiàn)。（3）運(yùn)用智能視覺(jué)感知技術(shù)，將工作人員工作交于智能化技術(shù)實(shí)現(xiàn)，從而有效降低站內(nèi)員工工作強(qiáng)度，從而提升站內(nèi)工作人員工作效率。（4）異常事件主動(dòng)預(yù)警，及時(shí)檢測(cè)站內(nèi)異常事件，并將事件信息同步至工作人員，從而及時(shí)對(duì)事故進(jìn)行相應(yīng)處理。（5）實(shí)時(shí)精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)車站內(nèi)客流數(shù)據(jù)，并結(jié)合站內(nèi)特性對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化統(tǒng)計(jì)分析，從而調(diào)配站內(nèi)工作人員工作，提升車站智能程度。

上文分析了當(dāng)前車站內(nèi)運(yùn)營(yíng)痛點(diǎn)，同時(shí)結(jié)合軌道交通車站特性，分析智能監(jiān)測(cè)和車站運(yùn)營(yíng)結(jié)合的可能，并分析了車站內(nèi)采用智能視覺(jué)感的需求，從而提出了軌道交通智能視覺(jué)感知系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路。

3.2 核心技術(shù)

智能視覺(jué)感知技術(shù)的核心內(nèi)容是通過(guò)智能視覺(jué)監(jiān)測(cè)設(shè)備對(duì)車站內(nèi)部乘客進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并通過(guò)智能檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行識(shí)別，從而確認(rèn)乘客行為是否合規(guī)、是否危害車站運(yùn)營(yíng)安全等。此外，為管控車站內(nèi)部客流，需要通過(guò)智能視覺(jué)感知技術(shù)結(jié)合大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析車站內(nèi)部客流量，并在車站的管控平臺(tái)集中分析處理，從而在海量數(shù)據(jù)中挖掘其中安全隱患。為了實(shí)現(xiàn)上述功能，需要將下述智能感知核心技術(shù)運(yùn)用到軌道交通車站檢測(cè)上，從而保證車站高效運(yùn)營(yíng)。

（1）圖像識(shí)別技術(shù)：圖像識(shí)別技術(shù)主要是通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征，針對(duì)不同的檢測(cè)識(shí)別任務(wù)，將高維圖像特征在不同尺度進(jìn)行融合，從而擬合不同類別的感知任務(wù)，以實(shí)現(xiàn)檢測(cè)、識(shí)別對(duì)象的功能。針對(duì)相機(jī)的檢測(cè)圖像，運(yùn)用圖像智能識(shí)別技術(shù)自動(dòng)識(shí)別圖像內(nèi)的乘客或者特定物品，從而實(shí)現(xiàn)特定區(qū)域入侵檢、遺留物品檢測(cè)等功能，識(shí)別效果如圖1所示。

圖1 圖像識(shí)別效果

（2）行為識(shí)別技術(shù)：行為識(shí)別技術(shù)被廣泛應(yīng)用在視頻監(jiān)控、人機(jī)交互等領(lǐng)域。同樣，行為識(shí)別也經(jīng)受著一系列挑戰(zhàn)，如行人遮擋、背景運(yùn)動(dòng)、光照變化，這些因素嚴(yán)重影響行為識(shí)別的準(zhǔn)確度與可靠性。該技術(shù)主要有兩種不同方法，一種基于關(guān)節(jié)點(diǎn)識(shí)別技術(shù)，通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)識(shí)別人體10~12個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，根據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)不同的組合方式來(lái)對(duì)應(yīng)人不同的行為，從而實(shí)現(xiàn)行為識(shí)別；另一種則是基于圖像序列的行為識(shí)別技術(shù)，提取不同時(shí)間的圖像信息，并將時(shí)間靠前的圖像信息傳遞給下一時(shí)間的圖像信息，從而實(shí)現(xiàn)根據(jù)連續(xù)時(shí)間圖像的變化方式來(lái)識(shí)別人體行為，異常行為識(shí)別效果如圖2所示。

圖2 異常行為識(shí)別效果

（3）目標(biāo)跟蹤技術(shù)：僅通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)只能檢測(cè)當(dāng)前時(shí)刻下圖像中目標(biāo)，但前一時(shí)刻圖像目標(biāo)無(wú)法和下一時(shí)刻的目標(biāo)相對(duì)應(yīng)。因此，目標(biāo)跟蹤技術(shù)的研究成為學(xué)術(shù)界的重要方向，并在視頻監(jiān)控、無(wú)人駕駛等鄰域取得了廣泛的應(yīng)用。目標(biāo)跟蹤方法分為生成式方法和判別式方法。生成式跟蹤方法大多通過(guò)稀疏編碼來(lái)獲取目標(biāo)的特征，在新一幀圖像中查找與前一幀特征相似的區(qū)域來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤，而判別式跟蹤方法提取圖像中最具有判別性的圖像特征，并通過(guò)分類方法來(lái)獲取相似區(qū)域?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)跟蹤。當(dāng)前判別式跟蹤方法已經(jīng)成為跟蹤的主流方法，識(shí)別效果如圖3所示。

圖3 目標(biāo)跟蹤效果

3.3 功能應(yīng)用

針對(duì)現(xiàn)在車站運(yùn)營(yíng)痛點(diǎn)，結(jié)合車站業(yè)務(wù)需求，依靠現(xiàn)有智能視覺(jué)感知技術(shù)，可以在車站內(nèi)實(shí)現(xiàn)以下功能的部署與應(yīng)用：

乘客異常行為監(jiān)測(cè)：針對(duì)乘客容易摔倒、打架、呼救等異常行為的區(qū)域安裝攝像頭，對(duì)乘客的異常行為進(jìn)行實(shí)時(shí)智能監(jiān)控。

逃票監(jiān)控：針對(duì)軌道交通車站區(qū)域，設(shè)置智能化進(jìn)出站監(jiān)控，防止乘客逃票。

人流監(jiān)控：針對(duì)容易導(dǎo)致?lián)矶碌某鋈肟?、扶梯、安檢區(qū)域、站臺(tái)等區(qū)域，安裝智能人流統(tǒng)計(jì)設(shè)備，實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)乘客流量，防止車站擁堵。

4 結(jié)語(yǔ)

目前傳統(tǒng)視頻監(jiān)控已經(jīng)實(shí)現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用，但智能視覺(jué)感知在超大城市軌道交通車站才剛剛起步。由于地鐵客流逐步上升，以智能化手段構(gòu)造新一代超大城市軌道交通智能化車站是必然的發(fā)展趨勢(shì)。文章分析了當(dāng)前軌道交通站臺(tái)運(yùn)營(yíng)的痛點(diǎn)和需求，并論證了智能視覺(jué)感知技術(shù)在軌道交通站臺(tái)部署運(yùn)用的可能性，對(duì)提升軌道交通車站智能化程度具有指導(dǎo)意義。