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        基于人工智能的鐵路機務6A視頻大數(shù)據(jù)平臺研究及應用

        2019-04-01 06:09:28王金波
        商情 2019年10期
        關(guān)鍵詞:人工智能

        王金波

        【摘要】鐵路機務作為一線行車工種,擔負著旅客列車、貨運列車以及行包列車等的動力牽引任務,因此機務安全是整個鐵路運營安全的重要保障。機車車載安全防護系統(tǒng)(6A系統(tǒng))作為保障鐵路機車行車安全的重要監(jiān)測平臺,能夠采集大量監(jiān)控視頻數(shù)據(jù),本文探討6A視頻大數(shù)據(jù)在機務安全方面的應用,并以智能化設備為基礎(chǔ)構(gòu)建基于人工智能的大數(shù)據(jù)平臺,對機務6A視頻數(shù)據(jù)進行處理和分析,為乘務員規(guī)范作業(yè)、行車安全防護等方面提供決策分析手段。

        【關(guān)鍵詞】機務安全 車載安全防護系統(tǒng) 人工智能 視頻識別

        隨著我國鐵路飛速發(fā)展,運輸需求日益增長,對列車運行的安全保障也有了更高的要求。機車車載安全防護系統(tǒng)(6A系統(tǒng))作為保障鐵路機車行車安全的重要監(jiān)測平臺,能夠采集大量監(jiān)控視頻數(shù)據(jù),但目前各機務站段都是通過人工分析來對行車作業(yè)進行規(guī)范管理,龐大的數(shù)據(jù)量使得工作效率極低。

        近年來,人工智能技術(shù)日趨成熟,機器學習被應用于各行各業(yè),以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)而搭建的鐵路機務6A視頻大數(shù)據(jù)平臺能夠?qū)Υ罅康囊曨l數(shù)據(jù)進行分析篩選,并有針對性的為機務工作的提供安全監(jiān)管手段,提升機務系統(tǒng)的整體生產(chǎn)水平。因此,為有效提高鐵路機務安全管理,對鐵路機務6A視頻大數(shù)據(jù)平臺搭建及應用的研究已是刻不容緩。

        一、車載安全防護系統(tǒng)

        機車車載安全防護系統(tǒng)(簡稱6A系統(tǒng))是針對機車制動、防火、高壓絕緣、列車供電、走行部等機車重要部位采用實時監(jiān)測、監(jiān)視、報警并實現(xiàn)網(wǎng)絡傳輸、統(tǒng)一固態(tài)存儲和智能人機交互的安全監(jiān)測平臺,由機車空氣制動安全監(jiān)測子系統(tǒng)(ABDR)、機車防火監(jiān)控子系統(tǒng)(AFDR)、機車高壓絕緣檢測子系統(tǒng)(AGDR)、機車列車供電監(jiān)測子系統(tǒng)(APDR)、機車走行部故障監(jiān)測子系統(tǒng)(ATDR)以及機車自動視頻監(jiān)控及記錄子系統(tǒng)(AVDR)組成。

        鐵路機務6A視頻大數(shù)據(jù)平臺主要數(shù)據(jù)來源于機車車載安全防護系統(tǒng)中的視頻監(jiān)控子系統(tǒng)(AVDR),該子系統(tǒng)由攝像頭、視頻采集板卡1(AVl)、視頻采集板卡2(AV2)、視頻處理板卡(AV3)、連接器和電纜組成。該子系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)列車各區(qū)域的視頻圖像采集,乘務員可以及時了解各監(jiān)控區(qū)域的情況,并對機車的運行狀態(tài)進行調(diào)整,此外還可以在線下可對視頻數(shù)據(jù)進行查找回放,作為乘務員作業(yè)水平的考核依據(jù)。

        二、平臺架構(gòu)設計

        由于視頻監(jiān)控記錄具有非結(jié)構(gòu)化、數(shù)據(jù)量大及分析復雜等特點,難以直接使用6A系統(tǒng)視頻監(jiān)控子系統(tǒng)(AVDR)進行考核分析與監(jiān)督。因此,本文結(jié)合人工智能技術(shù),通過機器學習來實現(xiàn)對視頻數(shù)據(jù)的自動分析,構(gòu)建鐵路機務6A視頻大數(shù)據(jù)平臺,該平臺由以下三個模塊組成(圖2):

        (1)嵌入式車載平臺。嵌入式車載平臺通過智能分析算法提取機車車載安全防護系統(tǒng)中包含違規(guī)行為的視頻數(shù)據(jù),并在列車入段時與地面平臺進行數(shù)據(jù)傳輸,同時存儲至地面平臺數(shù)據(jù)庫服務器。

        (2)地面平臺。地面平臺提供遠程分析診斷功能、項點錄像提取功能、統(tǒng)計分析功能及報表功能。

        (3)瀏覽終端??蛻敉ㄟ^web終端瀏覽數(shù)據(jù)和分析結(jié)果,包括違規(guī)視頻查找瀏覽、違規(guī)行為確認、違規(guī)行為提交、違規(guī)行為處理等,也可以在局、段、工區(qū)的范圍下對乘務員違規(guī)行為的類型、發(fā)生頻率等趨勢進行分析。

        三、系統(tǒng)功能設計

        (一)車載平臺功能

        車載平臺是一個配置在機車駕駛室的嵌入式平臺,主要具有以下功能(圖3):

        (1)接收6A視頻數(shù)據(jù)、LKJ廣播數(shù)據(jù);

        (2)對6A視頻進行智能分析,識別并記錄乘務員的違規(guī)行為,如盹睡、閑聊、玩耍打鬧、長時間看手機、離開座位等;

        (3)識別相機是否被遮蓋或移動,以及駕駛室環(huán)境是否異常,如火情、窗戶未關(guān)等;

        (4)在識別到異常后立即自動報警,并在復示終端有聲光電顯示,將報警信息發(fā)送給機車遠程監(jiān)視和診斷系統(tǒng)(cMD);

        (5)由CMD通過無線方式將報警信息傳遞至調(diào)度室,調(diào)度員能夠立刻聯(lián)系司機;

        (6)將視頻數(shù)據(jù)傳輸保存至地面平臺。

        (二)地面平臺功能

        地面平臺能夠篩選出機車安全管理的薄弱環(huán)節(jié),密切結(jié)合LKJ提供的各類實時數(shù)據(jù)信息,提取項點發(fā)生前后的視頻數(shù)據(jù),為管理人員及時高效地完成行車視頻分析提供決策支持。地面平臺的主要功能如下(圖3):

        (1)采用智能視頻分析算法,對乘務員作業(yè)動作進行建模,結(jié)合LKJ項點記錄,自動對視頻中乘務員的作業(yè)動作進行分析;

        (2)發(fā)現(xiàn)乘務員作業(yè)中的違規(guī)操作,提取出視頻片段并對違規(guī)行為進行歸類,區(qū)分盹睡、閑聊、玩耍打鬧、長時間低頭看手機等不同違規(guī)行為;

        (3)發(fā)現(xiàn)并提示駕駛室的安全隱患;

        (4)結(jié)合LKJ記錄識別不同作業(yè)動作,實現(xiàn)乘務員全過程的行為規(guī)范分析,統(tǒng)計違規(guī)頻率和趨勢。

        地面平臺提取的項點設置為以下15類:開車、停車、監(jiān)控動作、管壓異常、車速異常、人為緊急、側(cè)線運行、進入調(diào)車、調(diào)車開行、退出調(diào)車、紅黃信號、過分相點、特殊區(qū)域、開關(guān)視頻以及繼乘交接。

        (三)瀏覽終端功能

        瀏覽終端采用B/S架構(gòu),將地面平臺分析處理結(jié)果錄入數(shù)據(jù)庫。用戶可通過web端查看分析結(jié)果,確認乘務員的違規(guī)行為、提交處理措施,并將終端自動生成的考核單發(fā)放至制定工區(qū),及時通知各級管理部門。此外,視頻數(shù)據(jù)可以通過web端提供給專業(yè)人員查詢、分析和診斷,在統(tǒng)計乘務員各類違規(guī)行為的發(fā)生頻率及趨勢后,提醒管理人員及時對乘務員的高發(fā)違規(guī)行為進行糾正,避免產(chǎn)生惡性事故。

        四、系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)及應用

        (一)基于機器學習的智能視頻識別技術(shù)

        鐵路機務6A視頻大數(shù)據(jù)平臺的關(guān)鍵在于視頻智能識別效率與質(zhì)量,在對狀態(tài)及行為模式預定義基礎(chǔ)上,根據(jù)大量視頻資料,采用系統(tǒng)自動識別及深度學習,進行歸納、綜合,進而提升系統(tǒng)的識別準確率、判斷力及決策力,最終提升系統(tǒng)識別穩(wěn)定性和可靠性。視頻識別可分為視頻動作分類和視頻動作檢測兩大類:

        (1)視頻動作分類。動作分類指對視頻中所出現(xiàn)的動作類別進行預測,動作分類方法主要采用傳統(tǒng)圖像識別分類方法,采用HOG、SIFT等特征描述符提取特征,然后使用SVM支持向量機等分類器對視頻進行分類,在圖像數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上增加時間維度擴展。動作分類不僅要基于視頻中靜態(tài)信息也要結(jié)合視頻中的動態(tài)信息,需從整段視頻角度出發(fā)對其中出現(xiàn)的動作行為進行預測分析。

        (2)視頻動作檢測。在實現(xiàn)動作分類的基礎(chǔ)上確定動作出現(xiàn)在視頻中的幀序列集和每幀的準確空間位置。本平臺的視頻動作檢測采用滑動窗口法,在每幀使用一個尺寸大小可變的矩形框不斷在x和Y維度滑動,預測當前矩形框即窗口中是否包含人體及其動作,然后沿著幀序列時間維度不斷采用滑窗預測每幀中人體及其動作的位置,最后基于這些窗口進行動作分類。此方法對幀中的每一位置都采用多個尺寸不同的窗口去定位動作,所以可以獲得定位準確及召回率較高的興趣區(qū)域,保證了識別結(jié)果的有效性。

        (二)系統(tǒng)應用

        (1)管理決策方面。通過鐵路機務6A視頻大數(shù)據(jù)平臺提供的視頻比對分析,相關(guān)部門可對乘務員的作業(yè)情況進行監(jiān)督考核,對作業(yè)過程中安全管理薄弱的環(huán)節(jié)進行針對性加強,給管理人員及時準確地篩選出有效信息,為管理決策提供定量依據(jù),并根據(jù)問題類型而采取不同的應對策略:針對傾向性問題:可進行專題研究和分析,制定相應的防范措施;針對共性問題,討論研究是否建模規(guī)定值太低或管理工作滯后,進而調(diào)整規(guī)定值至合理水平。

        (2)安全防護方面。鐵路機務6A視頻大數(shù)據(jù)平臺搭建完成后,可利用視頻數(shù)據(jù)信息提升鐵路運輸安全防護水平。例如通過機車和動車組上的6A視頻裝置,利用傳感器、模擬定位、遙控仿真等技術(shù),可進一步拓展鐵路平交道口的安全防護系統(tǒng),能夠在險情發(fā)生之前,采取措施使列車在道口障礙物前停車。

        五、結(jié)語

        本文以機車車載安全防護系統(tǒng)為基礎(chǔ),結(jié)合人工智能對鐵路機務6A視頻大數(shù)據(jù)平臺總體架構(gòu)以及功能進行了系統(tǒng)設計,并對系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)及應用場景進行簡要介紹。該系統(tǒng)通過對海量視頻數(shù)據(jù)和運行數(shù)據(jù)進行智能比對分析,基于視頻識別及深度學習技術(shù),可有效克服目前各機務站段行車作業(yè)人工分析模式導致管理質(zhì)量與效率低下的問題,在機務作業(yè)管理輔助決策和生產(chǎn)安全防護方面提供智能化管理手段,有效提高運輸安全生產(chǎn)效率。該系統(tǒng)平臺在完善性、易用性和技術(shù)性上具有一定的推廣應用價值,并可在此基礎(chǔ)上,結(jié)合運輸生產(chǎn)調(diào)度指揮系統(tǒng)做進一步深度開發(fā)。

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