吳文佳

（中車青島四方機車車輛股份有限公司，工程師，山東 青島 266111）

0 引言

現(xiàn)如今，隨著中國經(jīng)濟水平的飛快提高和城鎮(zhèn)化發(fā)展的推進，帶動了城市軌道交通行業(yè)的建設(shè)和發(fā)展［1］。在軌道交通當(dāng)中，信息服務(wù)逐步引起了人們的關(guān)注，但對于乘客信息系統(tǒng)而言，此系統(tǒng)在乘客遇到突發(fā)狀況時可幫助乘客盡快脫離危險，所以在列車高速運行期間，日常信息的宣傳以及提示平臺已成為不可或缺的部分，目前也已得到了社會各界的關(guān)注，在各類先進技術(shù)的推動下，促使乘客信息系統(tǒng)逐步走向現(xiàn)代化與智能化，從而為進一步確保列車的安全運行提供了保障［2］。

乘客信息系統(tǒng)主要應(yīng)用了多媒體信息處理技術(shù)、數(shù)字監(jiān)控技術(shù)、寬帶網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)以及控制技術(shù)，以計算機系統(tǒng)為核心，以車載終端為媒介向乘客提供多種信息服務(wù)。隨著目前乘客信息系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用發(fā)展越來越多樣化，更多具有創(chuàng)新性、智能化的子系統(tǒng)融入到傳統(tǒng)的乘客信息系統(tǒng)中，因此對客流密度分析技術(shù)、客室遺留物分析技術(shù)、司機行為分析技術(shù)、音頻環(huán)路助聽技術(shù)的分析是非常必要的。

1 客流密度分析技術(shù)

客流密度分析是在乘客信息系統(tǒng)原有的列車視頻監(jiān)控系統(tǒng)上進行的功能升級，在原有系統(tǒng)上增加一臺視頻分析服務(wù)器。系統(tǒng)實時采集車廂內(nèi)多個高清攝像機的視頻圖像，通過視頻分析服務(wù)器實時分析車廂內(nèi)乘客人數(shù)和位置，通過人群密度算法計算出車廂不同區(qū)域的客流密集程度，并將檢測結(jié)果實時上傳至地面PIS 服務(wù)器，在列車運行的下一站提前發(fā)布各車廂的擁擠度數(shù)據(jù)，可引導(dǎo)乘客提前做出選擇，引導(dǎo)乘客進入較寬松的車廂。

1.1 系統(tǒng)原理

系統(tǒng)視頻分析服務(wù)器通過以太網(wǎng)進行通訊，在列車每站到站關(guān)閉車門后，視頻分析服務(wù)器接收列車控制與管理系統(tǒng)（TCMS）的關(guān)門信號，對各車廂的監(jiān)控視頻進行乘客密度分析，并按照指定接口協(xié)議上報車載客流密度級別數(shù)據(jù)，車載客流密度級別數(shù)據(jù)通過車地?zé)o線傳輸至地面PIS 服務(wù)器，完成密度數(shù)據(jù)在站臺信息顯示屏上的發(fā)布顯示工作。系統(tǒng)原理圖如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)架構(gòu)圖

其中，利用4 種顏色標(biāo)注車廂擁擠度，顏色越深表示車廂里越擁擠：紅色表示車廂嚴(yán)重擁擠，即為列車開走后，站臺上仍會有乘客滯留；橙色表示車廂擁擠，即為此時車廂內(nèi)的乘客移動有困難；黃色表示客流量適中，即為乘客在車廂內(nèi)的乘客可以自由移動；綠色表示稀疏，即車廂內(nèi)乘客人數(shù)小于額定人數(shù)的一半。展臺擁擠度顯示效果如圖2所示。

圖2 站臺擁擠度顯示效果圖

1.2 視頻分析服務(wù)器算法

視頻分析服務(wù)器以國際最前沿的人群密度算法為基礎(chǔ)，針對地鐵車廂特殊場景進行研究、開發(fā)、優(yōu)化，采用深度學(xué)習(xí)算法基于單幀分析，算法能克服地鐵車廂震動造成的圖像模糊等影響，選用人頭模型來計算人數(shù)，以避免地鐵車廂里乘客對攝像機的遮擋，如圖3所示。

圖3 視頻分析服務(wù)器圖像采集

假設(shè)每節(jié)車廂額定載客量為n，最大載客量為m。將車廂擁擠度分為稀疏、適中、擁擠、超載四個等級，則擁擠等級與車廂總?cè)藬?shù)P（，其中w為攝像頭對整個車廂的覆蓋率，d為一節(jié)車廂內(nèi)攝像頭對的個數(shù)，pi為第i個攝像頭中人數(shù)）的關(guān)系如表1所示。

表1 客流擁擠等級關(guān)系表

如表1 所示，當(dāng)單節(jié)車廂總?cè)藬?shù)小于額定人數(shù)一半時，車廂擁擠程度等級是稀疏的；單節(jié)車廂總?cè)藬?shù)大于額定人數(shù)的一半同時小于額定人數(shù)時，車廂擁擠等級程度為適中；車廂總?cè)藬?shù)超過額定人數(shù)小于最大載客人數(shù)時，為擁擠等級；車廂人數(shù)大于最大載客量時，等級為超載。

1.3 系統(tǒng)冗余設(shè)計

視頻分析服務(wù)器在列車頭車車廂中各配置一套，采用熱備份工作方式，一旦主控制器發(fā)生故障，主從控制器將自動進行轉(zhuǎn)換，從控制器將代替主控制器進行列車廣播系統(tǒng)的控制，主從控制器的轉(zhuǎn)換不影響列車正常擁擠度數(shù)據(jù)采集。

2 客室遺留物分析

清客輔助與客室遺留物分析功能是視頻分析技術(shù)的另一個子功能，其依托于客流密度分析技術(shù)的架構(gòu)，對系統(tǒng)的算法進行更深入的開發(fā)與學(xué)習(xí)。

當(dāng)車輛到達末站后，經(jīng)過前期設(shè)定的時間閾值或收到開始人員逗留分析指令后，視頻分析服務(wù)器通過車廂內(nèi)的監(jiān)控視頻圖像，實時檢測車廂內(nèi)的遺留物，并可對列車所有車廂中物體尺寸60×60 像素以上的物體進行正確識別，例如：包、旅行箱等。系統(tǒng)分析的結(jié)果可以顯示在監(jiān)控觸摸屏或HMI 屏上，便于司機查看。當(dāng)分析后判斷“無乘客”或“無遺落物”時，則發(fā)出提示，司機根據(jù)提示可以進行關(guān)門操作。當(dāng)還有乘客或物品滯留于車廂內(nèi)，可提示“尚有乘客、物品遺留”，并可定位該車廂，同時，可以聯(lián)動視頻監(jiān)控系統(tǒng)，觸發(fā)顯示當(dāng)前車廂的實時視頻，如圖4所示。

圖4 客室遺留物分析

3 司機行為分析技術(shù)

司機行為分析技術(shù)借助先進成熟的技術(shù)手段對司機的身份識別、疲勞狀態(tài)（長時閉眼、打哈欠等）、操作手勢、異常行為（列車行駛時打電話、抽煙、間斷性瞭望、遮擋相機、離開駕駛座位、戴耳機等）、前方信號燈等進行識別，結(jié)合乘客信息系統(tǒng)進行信息綜合監(jiān)控和預(yù)警，并利用大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)平臺對駕駛員和行車報警信息進行分類集中管理，使得司機及地面管理人員迅速得知異常信息并做出相應(yīng)的處理。

3.1 工作原理

司機室面部識別攝像機和手勢識別攝像機分別實時采集司機的人臉特征、面部狀態(tài)、身體姿態(tài)等圖像數(shù)據(jù)，通過車載視頻分析服務(wù)器運行人臉識別、行為識別等軟件算法，根據(jù)司機的駕駛狀態(tài)判斷是否存在疲勞駕駛、違規(guī)駕駛等情況，并將違規(guī)數(shù)據(jù)發(fā)送至大數(shù)據(jù)監(jiān)管平臺。工作原理如圖5所示。

圖5 司機行為分析工作原理圖

3.2 系統(tǒng)功能

系統(tǒng)啟動時自動檢測司機的臉部特征判斷司機的身份，通過檢測眨眼、打哈欠、點頭等頻率并結(jié)合系統(tǒng)信息判斷司機是否存在疲勞駕駛，通過手勢動作、打電話、抽煙、離崗等行為并結(jié)合系統(tǒng)信息判斷是否違規(guī)駕駛。系統(tǒng)基于司機的狀態(tài)變化，結(jié)合大數(shù)據(jù)平臺分析，對司機不同的非規(guī)范駕駛行為進行監(jiān)測、報警、顯示。結(jié)構(gòu)圖如圖6所示。

圖6 系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)圖

3.2.1 司機身份識別 司機身份認證基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的人臉識別技術(shù)，在列車行駛過程中對司機的身份實時識別，提取司機的人臉特征并與人臉數(shù)據(jù)庫進行匹配，語音反饋匹配結(jié)果。在面部識別攝像機處進行前端人臉比對，可對運動人臉進行檢測、跟蹤、抓拍、評分、特征提取、識別、輸出最優(yōu)人臉比對結(jié)果，且支持人臉照片上傳功能，簡化人臉數(shù)據(jù)庫建立過程。動態(tài)范圍寬度達80dB，人臉智能曝光、逆光環(huán)境下人臉清晰可見。

司機身份確認后，可輸出對應(yīng)自己的身份ID 發(fā)送至TCMS 系統(tǒng)，可用于運營方對司機的綜合數(shù)據(jù)獲取的使用。

3.2.2 疲勞狀態(tài)判斷 當(dāng)系統(tǒng)收到司機室激活信號，且司空器手柄在牽引或列車處于非零速時，啟動監(jiān)測。

司機疲勞狀態(tài)檢測由面部識別攝像機與手勢識別攝像機同步采集司機圖像數(shù)據(jù)，根據(jù)列車司機在駕駛過程中疲勞狀態(tài)參數(shù)，統(tǒng)計眨眼頻率、眼睛閉合時間、嘴巴閉合度、點頭頻率，綜合分析司機是否產(chǎn)生疲勞現(xiàn)象，從而發(fā)出預(yù)警信號。人臉特征提取如圖7所示。

圖7 人臉特征提取

3.2.3 手勢識別 對司機操作手勢進行有效識別，對司機操作規(guī)范性進行監(jiān)控。系統(tǒng)可根據(jù)來自網(wǎng)絡(luò)的列車位置信息以及運營手勢規(guī)定，來判斷司機在一定時間內(nèi)（默認10秒）是否做出正確手勢，系統(tǒng)對手勢判斷準(zhǔn)確率為95%以上。

4 音頻環(huán)路助聽技術(shù)

音頻環(huán)路助聽技術(shù)是為乘坐軌道交通佩戴助聽器的人士提供語音輔助信號的一種裝置，主要應(yīng)用于裝有感應(yīng)試音線圈的助聽器或耳機中，用來減少因列車內(nèi)嘈雜環(huán)境或距聲源較遠所引起的聽力障礙問題，為聽力損傷者提供便利和服務(wù)，體現(xiàn)列車人文科技關(guān)懷。

4.1 系統(tǒng)原理

音頻環(huán)路助聽系統(tǒng)主要由音頻感應(yīng)環(huán)路驅(qū)動器、音頻感應(yīng)線圈組成，音頻感應(yīng)環(huán)路驅(qū)動器為車輛音頻環(huán)路助聽系統(tǒng)控制中樞，客室控制主機接收列車廣播系統(tǒng)主機發(fā)來的廣播音頻流，客室主機通過解碼、放大處理后，將音頻信號傳輸至音頻感應(yīng)環(huán)路驅(qū)動器，音頻感應(yīng)環(huán)路驅(qū)動器通過布置在車廂內(nèi)的感應(yīng)線圈將電信號轉(zhuǎn)換為覆蓋在車廂內(nèi)磁信號。同時音頻感應(yīng)環(huán)路驅(qū)動器可檢測并反饋系統(tǒng)狀態(tài)信號和故障狀態(tài)信號至客室控制主機，其中車廂聲場、磁場覆蓋示意圖如圖8所示。

4.2 系統(tǒng)安裝

音頻環(huán)路助聽系統(tǒng)通過在車廂上方布置助聽環(huán)路感應(yīng)線圈，將音頻電信號轉(zhuǎn)化磁信號實現(xiàn)整車磁信號的覆蓋，耳障人士佩戴的助聽器將磁信號轉(zhuǎn)化聲音信號并放大輸出反饋至人耳朵，確保減少因列車內(nèi)嘈雜環(huán)境或距聲源較遠所引起的聽力障礙問題，為聽力損傷者提供便利和服務(wù)。設(shè)備安裝如圖9 所示。

圖9 設(shè)備安裝示意圖

4.3 助聽模式

乘客助聽器具有M 檔、T 檔，其中“M”表示助聽器的聲音輸入方式為麥克風(fēng)方式，將檔位撥到M檔，麥克風(fēng)可直接將外界的聲信號進行放大并傳輸至人耳，這是最常用的一種助聽方式方式。

而“T”表示磁電感應(yīng)輸入方式，在這種方式下，助聽器不能直接對外界的聲音進行放大，而是通過內(nèi)部的感應(yīng)線圈切割磁場中的磁力線產(chǎn)生電流后再進行放大轉(zhuǎn)化為聲音信號并傳輸至人耳，再此M 檔模式下助聽器僅將車廂內(nèi)的單一的磁信號進行放大轉(zhuǎn)化，車廂內(nèi)環(huán)境嘈雜的噪音源等得到濾除，確保耳障人士收聽到單一清純的廣播通告信號，因此整個助聽效果提升明顯。

5 技術(shù)優(yōu)勢分析

與傳統(tǒng)的乘客信息系統(tǒng)技術(shù)方案相比，增加了智能分析技術(shù)的方案有如下技術(shù)優(yōu)勢：

（1）高度智能化。智能分析系統(tǒng)能夠利用AI 等多種技術(shù)精準(zhǔn)的識別出列車運營過程中的異常情況，可實時進行分析，發(fā)現(xiàn)議程第一時間發(fā)出預(yù)警，將智能視頻分析技術(shù)效益最大化。

（2）集成度高、靈活性強。智能分析系統(tǒng)可將設(shè)備集成到乘客信息系統(tǒng)傳統(tǒng)架構(gòu)中，利用既部分既有設(shè)備進行相關(guān)的視頻智能分析，并可根據(jù)用戶需求靈活開發(fā)功能，提供精準(zhǔn)、快捷、高效的解決方案。

（3）殘障乘客出行體驗感高。除了智能分析技術(shù)，音頻環(huán)路助聽技術(shù)的應(yīng)用可方便耳障人士更加便利的出行，為耳障人士提供更為舒適化、人性化的乘車體驗。

6 結(jié)束語

隨著城市軌道交通系統(tǒng)的日益完善，人們對其服務(wù)質(zhì)量的要求越來越高，要滿足乘客的具體要求，就必須積極引進先進的信息技術(shù)，以此來支撐乘客信息系統(tǒng)的更好發(fā)展，以便從根本上提高信息系統(tǒng)的運行效率及服務(wù)質(zhì)量，從而更好的推動城市軌道交通系統(tǒng)的發(fā)展，為城市的未來發(fā)展提供保障［2］。與此同時，還需要持續(xù)加大對新技術(shù)、新工藝的研究，使乘客信息系統(tǒng)更加現(xiàn)代化、智能化、數(shù)字化，這樣才能更好地為乘客提供綜合信息服務(wù)，并促進我國城市軌道交通事業(yè)的長效穩(wěn)定發(fā)展［3］。