摘 要：隨著城市規(guī)模的不斷擴大，城市軌道交通作為高效、便捷的公共交通方式，其運營安全至關重要。人工智能技術的快速發(fā)展，為城市軌道交通行車安全管理帶來新的機遇與變革。文章基于人工智能的城市軌道交通行車安全管理方法，分析當前行車安全管理面臨的挑戰(zhàn)，闡述人工智能技術在故障預測、智能調(diào)度、安全監(jiān)控等方面的應用，結(jié)合實際案例對比應用前后的效果，為提升城市軌道交通行車安全管理水平提供理論支持與實踐指導。

關鍵詞：人工智能 城市軌道交通 行車安全管理 故障預測 智能調(diào)度

城市軌道交通以其大運量、準時、高效等優(yōu)勢，成為緩解城市交通擁堵的重要手段。然而，隨著城市軌道交通線路的不斷增多、運營里程的持續(xù)增長以及客流量的日益增大，行車安全管理面臨著諸多挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的行車安全管理方法在應對復雜多變的運營環(huán)境時，逐漸暴露出不足。人工智能技術，如機器學習、深度學習、大數(shù)據(jù)分析等，具有強大的數(shù)據(jù)處理、模式識別和預測能力，為城市軌道交通行車安全管理提供智能化解決方案，有效提升安全管理的效率和準確性，保障城市軌道交通的安全、穩(wěn)定運營。

1 城市軌道交通行車安全管理現(xiàn)狀及挑戰(zhàn)

1.1 現(xiàn)狀

目前，城市軌道交通行車安全管理主要依靠一系列規(guī)章制度、設備維護管理以及人工監(jiān)控等手段。在設備維護方面，采用定期巡檢和預防性維護相結(jié)合的方式，對列車、信號系統(tǒng)、供電系統(tǒng)等關鍵設備進行維護保養(yǎng)。在行車調(diào)度方面，調(diào)度員根據(jù)列車運行計劃和實時運營情況，人工下達調(diào)度指令，指揮列車運行。在安全監(jiān)控方面，借助設置在車站和列車上的監(jiān)控攝像頭、傳感器等設備，對運營過程進行實時監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)異常情況[1]。

1.2 挑戰(zhàn)

1.2.1 設備故障風險

城市軌道交通設備種類繁多、系統(tǒng)復雜，長期運行過程中設備老化、磨損等問題不可避免，容易引發(fā)設備故障。傳統(tǒng)的設備維護方式難以準確預測設備故障，在故障發(fā)生后才進行維修，導致列車延誤，影響運營安全和效率[2]。

1.2.2 行車調(diào)度復雜性

隨著城市軌道交通網(wǎng)絡化運營的發(fā)展，線路之間的互聯(lián)互通、列車交路的多樣化以及客流量的動態(tài)變化，使得行車調(diào)度難度大幅增加。人工調(diào)度難以在短時間內(nèi)綜合考慮眾多因素，制定出最優(yōu)的調(diào)度方案，容易導致列車晚點、擁堵等問題。

1.2.3 安全監(jiān)控難度大

城市軌道交通運營環(huán)境復雜，監(jiān)控數(shù)據(jù)量大且復雜。傳統(tǒng)的監(jiān)控方式主要依靠人工分析，難以快速、準確地識別潛在的安全隱患。在大量的監(jiān)控視頻中，人工難以實時發(fā)現(xiàn)細微的異常情況，如列車部件的輕微變形、軌道上的異物等[3]。

1.2.4 人為因素影響

在行車安全管理中，人為因素是重要的風險源。駕駛員的操作失誤、調(diào)度員的指揮不當、維修人員的維護不到位等都可能引發(fā)安全事故。人為因素具有不確定性，難以通過傳統(tǒng)的管理方法完全消除。

2 人工智能技術在城市軌道交通行車安全管理中的應用

2.1 設備故障預測與診斷

一方面，利用機器學習算法，如支持向量機（SVM）、隨機森林（RF）等，對設備運行數(shù)據(jù)進行分析。通過收集列車運行過程中的各種傳感器數(shù)據(jù)，如振動、溫度、電流等，建立設備故障預測模型。模型經(jīng)過大量歷史數(shù)據(jù)的訓練，學習設備正常運行和故障狀態(tài)下的數(shù)據(jù)特征。當設備實時運行數(shù)據(jù)輸入模型后，模型可預測設備是否即將發(fā)生故障以及故障類型。例如，某城市軌道交通公司利用SVM算法對列車牽引電機的故障進行預測，準確率達到了90%以上。另一方面，深度學習技術，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）及其變體長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）等，在設備故障預測中具有獨特優(yōu)勢。對于圖像和時序數(shù)據(jù)的處理能力強，可用于分析設備的圖像數(shù)據(jù)（如設備外觀檢測圖像）和時間序列數(shù)據(jù)（如設備運行參數(shù)隨時間的變化）。利用CNN對列車受電弓的圖像進行分析，及時發(fā)現(xiàn)受電弓的磨損、變形等故障[4]；利用LSTM對信號系統(tǒng)的故障歷史數(shù)據(jù)進行學習，預測信號設備的故障發(fā)生時間。表1展示采用深度學習技術前后設備故障預測準確率對比數(shù)據(jù)。

2.2 智能行車調(diào)度

利用大數(shù)據(jù)分析技術，對歷史客流數(shù)據(jù)、實時客流數(shù)據(jù)以及相關影響因素（如天氣、節(jié)假日、大型活動等）進行分析，預測不同時段、不同站點的客流量。通過精準的客流預測，為行車調(diào)度提供決策依據(jù)，合理安排列車開行對數(shù)、調(diào)整列車運行間隔，提高運輸效率，保障乘客出行安全。例如，某城市軌道交通系統(tǒng)通過大數(shù)據(jù)分析，提前2小時準確預測早高峰時段各站點的客流量，預測誤差控制在10%以內(nèi)；此外，引入智能優(yōu)化算法，如遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等，結(jié)合客流預測結(jié)果和列車運行實際情況，對行車調(diào)度方案進行優(yōu)化[5]。這些算法能夠在眾多可行的調(diào)度方案中，快速搜索到最優(yōu)或近似最優(yōu)的方案，實現(xiàn)列車的高效、安全運行。例如，某城市軌道交通線路采用遺傳算法優(yōu)化行車調(diào)度方案后，列車平均晚點時間縮短30%，乘客平均等待時間減少20%。具體數(shù)據(jù)對比見表2。

2.3 安全監(jiān)控與預警

一方面，利用人工智能的視頻分析技術，對車站和列車上的監(jiān)控視頻進行實時分析。結(jié)合目標檢測、行為識別等技術，自動識別乘客的異常行為（如奔跑、摔倒、翻越欄桿等）、設備的異常狀態(tài)（如冒煙、起火等）以及軌道上的異物等安全隱患，并及時發(fā)出預警。某城市軌道交通車站安裝視頻智能分析系統(tǒng)后，異常事件的發(fā)現(xiàn)時間從原來的平均5分鐘縮短至1分鐘以內(nèi)，有效提高了安全監(jiān)控效率；另一方面，整合列車運行數(shù)據(jù)、設備狀態(tài)數(shù)據(jù)、客流數(shù)據(jù)等多源信息，利用人工智能算法構(gòu)建實時風險評估模型。模型實時評估當前運營狀態(tài)下的安全風險等級，為運營管理人員提供決策支持。當風險等級超過設定閾值時，系統(tǒng)自動發(fā)出預警，提醒相關人員采取措施降低風險。在暴雨天氣下，實時風險評估模型能夠綜合考慮降雨量、軌道積水情況、列車運行速度等因素，及時評估行車安全風險，為調(diào)度員調(diào)整列車運行速度提供依據(jù)。

2.4 駕駛員輔助與安全管理

利用人工智能的圖像識別和生物特征識別技術，對駕駛員的面部表情、眼睛狀態(tài)、頭部姿態(tài)等進行實時監(jiān)測，判斷駕駛員是否處于疲勞狀態(tài)。當檢測到駕駛員疲勞時，系統(tǒng)及時發(fā)出警報，提醒駕駛員休息，同時可自動調(diào)整列車運行模式，保障行車安全。例如，某城市軌道交通公司采用疲勞駕駛監(jiān)測系統(tǒng)后，駕駛員疲勞駕駛導致的異常事件發(fā)生率降低80%；此外，對駕駛員操作數(shù)據(jù)（如加速、減速、制動等）的分析，利用機器學習算法評估駕駛員的駕駛行為是否規(guī)范。對于不規(guī)范的駕駛行為，系統(tǒng)及時給予提示和糾正，提高駕駛員的安全意識和操作水平。例如，某城市軌道交通線路通過駕駛行為分析系統(tǒng)，使駕駛員的規(guī)范駕駛行為比例從原來的70%提高到90%。

3 基于人工智能的城市軌道交通行車安全管理案例分析

3.1 案例背景

某大型城市軌道交通網(wǎng)絡，運營線路長度超過500公里，日均客流量達到300萬人次以上。隨著運營規(guī)模的不斷擴大，行車安全管理面臨巨大壓力，傳統(tǒng)的安全管理方法難以滿足需求。為提升行車安全管理水平，該城市軌道交通公司引入人工智能技術，對行車安全管理體系進行全面升級。

3.2 應用過程

3.2.1 設備故障預測與診斷

部署設備故障預測系統(tǒng)，采集列車、信號系統(tǒng)、供電系統(tǒng)等關鍵設備的運行數(shù)據(jù)，利用機器學習和深度學習算法進行分析。建立多個設備故障預測模型，如列車轉(zhuǎn)向架故障預測模型、信號機故障預測模型等，并定期對模型進行更新和優(yōu)化。

3.2.2 智能行車調(diào)度

搭建智能調(diào)度平臺，整合客流數(shù)據(jù)、列車運行數(shù)據(jù)等信息。利用大數(shù)據(jù)分析技術進行客流預測，結(jié)合智能優(yōu)化算法生成最優(yōu)行車調(diào)度方案。調(diào)度員通過智能調(diào)度平臺，能夠?qū)崟r監(jiān)控列車運行情況，及時調(diào)整調(diào)度方案。

3.2.3 安全監(jiān)控與預警

安裝視頻智能分析系統(tǒng)和實時風險評估系統(tǒng)。視頻智能分析系統(tǒng)對車站和列車的監(jiān)控視頻進行實時分析，及時發(fā)現(xiàn)異常情況并發(fā)出預警。實時風險評估系統(tǒng)整合多源數(shù)據(jù)，實時評估運營安全風險，為運營決策提供支持。

3.2.4 駕駛員輔助與安全管理

為列車駕駛員配備疲勞駕駛監(jiān)測設備和駕駛行為分析系統(tǒng)。疲勞駕駛監(jiān)測設備實時監(jiān)測駕駛員狀態(tài)，駕駛行為分析系統(tǒng)對駕駛員操作數(shù)據(jù)進行分析，提高駕駛員的安全駕駛水平。

3.3 應用效果

3.3.1 設備故障管理優(yōu)化

設備故障預測準確率大幅提高，故障維修時間顯著縮短。采用人工智能技術后，設備故障預測準確率從原來的60%提高到85%以上，故障平均維修時間從原來的2小時縮短至1小時以內(nèi)，有效減少列車因設備故障導致的延誤。

3.3.2 行車調(diào)度效率提升

智能調(diào)度方案使列車運行更加高效、準點，列車平均晚點時間從原來的5分鐘縮短至3分鐘以內(nèi)，乘客平均等待時間減少25%，提高乘客滿意度。

3.3.3 安全監(jiān)控能力增強

視頻智能分析系統(tǒng)和實時風險評估系統(tǒng)，有效提升安全監(jiān)控能力。異常事件發(fā)現(xiàn)時間縮短了80%以上，安全風險預警準確率達到90%以上，及時發(fā)現(xiàn)并處理多起潛在安全隱患，保障運營安全。

3.3.4 駕駛員安全管理加強

疲勞駕駛監(jiān)測系統(tǒng)和駕駛行為分析系統(tǒng)，促使駕駛員安全意識和操作水平顯著提高。駕駛員疲勞駕駛導致的異常事件發(fā)生率降低80%以上，規(guī)范駕駛行為比例提高到90%以上。

4 基于人工智能的城市軌道交通行車安全管理發(fā)展建議

4.1 加強數(shù)據(jù)治理與安全保障

建立完善的數(shù)據(jù)治理體系，對城市軌道交通運營過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進行收集、整理、存儲和分析。確保數(shù)據(jù)的準確性、完整性和及時性，為人工智能算法提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。

加強數(shù)據(jù)安全保障，采取數(shù)據(jù)加密、訪問控制、數(shù)據(jù)備份等措施，防止數(shù)據(jù)泄露和篡改，保障運營安全和乘客隱私。

4.2 推動人工智能技術創(chuàng)新與應用

一方面，加大對人工智能技術在城市軌道交通領域應用的研發(fā)投入，是提升行車安全管理水平的關鍵驅(qū)動力?？蒲袡C構(gòu)與企業(yè)應攜手合作，共同致力于研發(fā)更貼合城市軌道交通行車安全管理需求的人工智能算法和模型。針對列車設備故障預測，研發(fā)能更精準捕捉設備早期故障跡象的算法，提前預判潛在故障，降低設備突發(fā)故障帶來的風險。另一方面，強化學習可使系統(tǒng)與環(huán)境交互不斷優(yōu)化決策，在行車調(diào)度中，調(diào)度系統(tǒng)能依據(jù)實時運營情況和歷史數(shù)據(jù)，借助強化學習自動調(diào)整列車運行策略，實現(xiàn)更高效的資源分配與運行組織，減少列車晚點與擁堵。遷移學習則能將在其他領域或相關任務中學習到的知識，快速應用于城市軌道交通行車安全管理新場景。將在工業(yè)設備故障診斷中成熟應用的圖像識別遷移學習模型，經(jīng)過微調(diào)后用于列車設備外觀檢測，快速識別設備磨損、變形等異常，縮短模型訓練時間，提高檢測效率與準確性。持續(xù)探索這些新技術，城市軌道交通行車安全管理將不斷邁向智能化新高度，為運營安全提供更堅實的技術支撐，保障城市軌道交通系統(tǒng)的穩(wěn)定、高效運行。

4.3 加強人才培養(yǎng)與團隊建設

高校和職業(yè)院校應加強相關專業(yè)建設，培養(yǎng)既懂城市軌道交通運營管理又掌握人工智能技術的復合型人才。城市軌道交通運營企業(yè)應加強內(nèi)部培訓，提高員工對人工智能技術的認知和應用能力，打造一支高素質(zhì)的行車安全管理團隊。

4.4 完善法律法規(guī)與標準規(guī)范

政府相關部門應加快制定和完善人工智能在城市軌道交通行車安全管理方面的法律法規(guī)，明確技術應用的責任和義務，保障技術應用的合法性和規(guī)范性。同時，制定統(tǒng)一的技術標準和規(guī)范，促進不同企業(yè)和系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)共享和技術協(xié)同，推動人工智能技術在城市軌道交通行業(yè)的健康發(fā)展。

5 結(jié)論

基于人工智能的城市軌道交通行車安全管理方法，通過設備故障預測與診斷、智能行車調(diào)度、安全監(jiān)控與預警以及駕駛員輔助與安全管理等方面的應用，能有效應對當前行車安全管理面臨的挑戰(zhàn)，顯著提升行車安全管理水平。實際案例表明，人工智能技術的應用在提高設備可靠性、優(yōu)化行車調(diào)度、增強安全監(jiān)控能力和提升駕駛員安全管理水平等方面取得顯著成效。未來，隨著人工智能技術的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，以及相關政策法規(guī)、標準規(guī)范的不斷完善，人工智能將在城市軌道交通行車安全管理中發(fā)揮更加重要的作用。城市軌道交通運營企業(yè)應積極擁抱人工智能技術，加強數(shù)據(jù)治理、技術創(chuàng)新、人才培養(yǎng)等工作，不斷優(yōu)化行車安全管理體系，為城市軌道交通的安全、高效運營提供堅實保障，推動城市軌道交通行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

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