铁路智能客运车站系统总体设计及评价

史天运，张春家

（中国铁道科学研究院集团有限公司 电子计算技术研究所，北京 100081）

近年来随着云计算、物联网、大数据、人工智能等新技术的发展及应用，使得人类社会向技术与产业高度耦合、深度迭加、创新并行的智能社会演进，催生了智慧机场、智能交通、智慧工厂、智慧物流、智能楼宇等多行业的智能化建设。 “智慧机场”利用新一代信息技术实现点到点的时时互联，围绕运行、服务、管理、安全、商业5个方面，打造业务自动化、服务个性化、功能人性化、管理流程化的新运营模式[1]。“智能交通”则聚焦交通信息提供、电子收费、商业车辆管理、交通灯智能控制、汽车自动驾驶/无人驾驶等方面，特别是无人驾驶汽车已经在上海和北京上路测试[2]。“智慧工厂”则围绕生产设备网络化、生产数据可视化、生产文档无纸化、生产过程透明化、生产现场无人化5个方面开展工作，最终目标是做到“无人”工厂[3]。

客运车站作为铁路与旅客的交互窗口，是一个庞大的功能集合体，具有非常重要的社会地位。JR东日本铁路公司为实现“所有人都能够方便、愉快地使用车站”专门建立了智能客运车站实验室，用于相关新技术和创新理念的验证与评判[4]。法国铁路公司以数字化车站为突破口，打造数字化移动助理，围绕乘客预算统筹多种交通方式的衔接、自定义行程、直接预订和支付、事故及延误情况实时提醒以及智能机器人等方面开展工作[5]。德国铁路公司提出“铁路4.0”战略，围绕创新网上和手机销售渠道、改善和扩大车站及列车上的Wi-Fi服务、开发新的APP（列车实时追踪软件ZUGRADAR、多种交通方式的实时查询、门对门旅行规划软件QIXXIT以及ICE平台）、通过互联网优化运行图方案等改善旅客服务[6]。瑞士联邦铁路公司则在其“2020战略”中，将扩展车站数字服务视为一项重点任务，并与谷歌、苏黎世联邦理工学院等合作开展研发工作，将虚拟现实技术充分应用到车站数字化建设中[4]；中国铁路总公司2017年举办的智能铁路主题论坛设立了智能客运车站子论坛，探讨国内外智能客运车站的研究和发展情况[7-8]。

智能客运车站的研究和应用方兴未艾，目前，我国处于智能车站研究起步阶段，缺少建设智能客运车站明确的规范。本文对智能客运车站蓝图及功能进行总体设计，提出智能客运车站评价指标。

1 智能客运车站基本概念

1.1 定义

智能客运车站是在现代铁路管理、服务理念和云计算、物联网、大数据、人工智能、机器人等新信息技术基础上，以旅客便捷出行、车站温馨服务、生产高效组织、安全有力保障、绿色节能环保为目标，实现铁路客运车站智能出行服务、智能生产组织、智能安全应急、智能绿色节能有机统一的新型生产服务系统[9]。

1.2 目标

智能客运车站的目标是旅客无障碍畅通出行、人性化无缝自助服务、安全实时监控、生产高效组织、全面绿色节能。

（1）旅客无障碍便捷出行：通过行程规划、重要时刻提醒、通道按需动态开行、智能精准安检、刷证刷脸检票和一站式换乘等新功能，加快旅客进出站速度，缩短旅客排队时间，实现旅客无障碍便捷出行。

（2）人性化无缝自助服务：通过站内定位导航、多语言智能问询、环境舒适度主动监控、个性化资讯推荐、重点旅客服务等功能，为旅客提供人性化无缝自助服务，让旅客享受出行过程。

（3）安全实时监控：通过对站内重点区域的烟雾、声音、温度、振动等车站安全要素实时监测，对站内重点人员、可疑物品进行辨识和跟踪，做到危险及时报警、快速处置，为旅客提供安全的乘候车环境。

（4）生产高效组织：通过车站作业计划一体化编制、人员设备动态调配、任务自动下发、设备状态实时监测、及时反馈及评价，实现车站作业–人员–设备–设施–环境的协同联动和业务全流程的可视化。

（5）全面绿色节能：通过站内各类设备的按需运行、自然资源的循环利用、新能源的开发、环保材料的使用，降低车站的能源消耗、资源浪费、环境污染，实现全面绿色节能。

1.3 显著标志

智能客运车站的显著标志是自助化、集成化、智能化、国际化、绿色化[10]。

（1）自助化：通过全面电子客票、“刷脸”进出站、清晰的引导标识等为旅客出行全流程提供自助化服务，实现旅客自助购票、自助安检、自助进站乘车、自助出站、自助换乘等。

（2）集成化：通过集成站内各信息系统，打破系统之间的通信壁垒，实现系统之间的互联互通和数据共享。

（3）智能化：通过智能化设备为旅客提供更加清晰的路径指引、更加丰富的信息咨询、更加个性化的出行服务；通过人工智能为工作人员提供更高效的生产组织、更科学的辅助决策。

（4）国际化：通过多语言、多形式的客运服务，为不同国家、不同类型的旅客提供更加舒适、便捷的出行服务。

（5）绿色化：通过设备节能控制、自然资源循环利用、新能源应用等方式，实现车站的绿色运营和节能减排。

2 智能客运车站总体设计

2.1 总体蓝图

围绕提高旅客服务、生产经营和开放共享3大能力，满足旅客“即到即走”、无障碍出行的需求，结合铁路客运车站的业务需求，提出 “2+1+4+N”的智能客运车站总体蓝图，即2个体系、1个平台、4大业务版块、N个应用。“2个体系”是指信息安全保障体系和标准化评价体系；“1个平台”是指智能车站管控与服务平台，也称车站大脑；“4大业务版块”包括旅客服务、生产组织、安全应急、绿色节能；“N个应用”是指4大业务版块中的具体业务应用，包含既有系统和新增系统。智能客运车站总体蓝图如图1所示。

图 1 智能客运车站总体蓝图

相比现有铁路客运车站的系统构成，本文依据“网络互联互通、数据集成共享、融合业务系统、拓展服务边界”的设计原则，构建了基于智能车站管控与服务平台的智能客运车站总体蓝图。智能车站管控与服务平台是智能客运车站的大脑，建有可自主学习的旅客服务和生产协同模型，实时监控站内全生产要素的状态并及时预警，自动生成辅助决策指令，实现客运车站的可视、可控和可学习，保障车站所有设备、设施、系统、人员、作业的高效运转，与车站应用互联互通、互不取代，为各应用增智赋能、提供全面支撑，保障客运车站安全稳定运行。

2.2 总体架构

智能客运车站采用一级部署、两级应用的总体架构，通过智能车站管控与服务平台联通铁路总公司、铁路局以及车站的客运相关信息系统，实现数据的及时共享、业务的协同联动、过程的闭环管控、服务的精准外延。智能客运车站系统的总体架构如图2所示。

在铁路总公司设置接口服务器，从铁路总公司相关专业系统获取调度信息、客票信息、列车正晚点信息等数据，并通过广域网实时传输至车站大脑。

在铁路局配置服务器、网络设备和操作终端等必要的设备，部署智能车站管控与服务平台（车站大脑）。平台从铁路局数据服务平台获取基础数据（站名字典、局名字典、线名字典）和GIS数据；从铁路局相关专业系统获取旅客服务信息、视频监控信息、客运车站设备信息、客运管理信息、应急指挥信息等；通过铁路局铁路安全平台实现与互联网、站车交互网的联通，获取路外相关信息系统的数据（天气、舆情等）以及列车乘务和即将进站的列车信息。

车站配置接口服务器，用于平台与站内系统、设备间的数据交互。一般情况下车站不配备主机和存储设备，若特殊大站需要较强的数据分析、视频分析等能力，可根据情况考虑自身设置相应的硬软件平台。

图 2 智能客运车站总体架构图

2.3 技术架构

智能客运车站技术架构包含数据感知技术、网络传输技术、数据处理技术、业务应用技术和通用技术，如图3所示。

图3 智能客运车站技术架构

（1）数据感知技术：利用RFID电子标签、摄像机、拾音器、空气质量监测、iBeacon等技术采集车站内的客流密度、排队长度、设备运行状况、环境参数、噪声、广播、人员位置等信息，实现车站主要生产要素的全覆盖实时感知。

（2）网络传输技术：通过感知网进行感知数据的传输，接入网通过有线接入或无线接入的方式将数据传输至承载网，实现网络组织与互联互通。

（3）数据处理技术：通过大数据分析、微服务、人工智能、智能视频分析、数据建模、并行计算、神经网络等数据处理技术，进行数据的存储、处理、分析、融合、建模、应用等。

（4）业务应用技术：通过云计算、信息共享、微服务等技术进行数据资源和应用服务的整合，实现环境、设备、人员的实时监控、客流分析、业务反馈、协同办公、站地智能联动、数据共享和可视化展示等。

（5）通用技术：包括公共技术、安全技术、QoS管理和网络管理等。

2.4 应用架构

2.4.1 平台应用架构

智能车站管控与服务平台包括：数据汇集与共享、管控与协同联动、大数据分析、车站智能服务、数字化车站、云计算服务6个子平台和平台管理，其应用架构如图4所示。

（1）数据汇集与共享子平台：打破现有信息系统之间数据共享的模式，构建以“车站大脑”为中心的星型数据共享模式，各业务系统与“车站大脑”构建标准化数据接口，“车站大脑”实现站内作业、列车、人员、旅客、设备、环境等全生产要素状态的实时采集，并通过接口与各系统共享数据。

图 4 智能车站管控与服务平台（车站大脑）应用架构

（2）管控与协同联动子平台：利用分析算法和模型实时计算站内拥挤度、舒适度、通过能力、人员和设备响应速度等运营指标，当出现异常时自动发出报警信息，并结合车站的运营状况给出处置建议，进行作业–人员–设备的协同联动处置，实现车站运营状态的智能监控、评判和协同联动。

（3）大数据分析子平台：基于车站运营过程产生的庞大的服务和生产数据，利用大数据分析技术构建面向车站服务和生产具体场景的智能分析模型，构建次日客流、列车正晚点等车站运营核心要素预测模型，并通过实际生产数据与预测数据的比较更新模型；将实际生产数据放入模型中进行计算实验、模拟和验证，自动生成决策建议和新的运营计划，实现基于大数据分析的主动决策[11]。

（4）车站智能服务子平台：将车站各业务应用需要的人工智能服务和算法集中在“车站大脑”中，包括专家经验规则库、支撑高并发的实时智能音视频分析算法库、面向服务和生产的语义理解知识库、面向业务分析的模型库等，为站内服务和生产系统、智能机器人、移动APP、站内查询机、操作终端等提供支撑，提升其智能水平。

（5）数字化车站子平台：利用虚拟现实+BIM+GIS技术构建车站1:1实景3D模型。将站内

设备设施、工作人员、业务流程、现场音视频资料等所有生产要素在车站实景模型中以3D可视化数字展示，实现基于实景3D模型的车站旅客服务、生产组织、安全应急等业务的集成化指挥，利用实景3D模型对车站的服务流线、设备协同、应急处置等场景进行模拟仿真，优化流程提高效率。

（6）云计算服务子平台：利用云计算技术将部署在铁路局或大型客运车站的客运相关计算资源、存储资源和网络设备进行整合，构建云端服务集群。不再为信息系统配备独立的计算资源，而是在云端服务集群中为所管辖的一个或多个车站动态分配计算资源，实现计算资源的按需分配和使用，避免资源浪费、降低维护成本[12]。

（7）平台管理：构建统一的身份认证和标识管理体系，做到“一人一账号、一物一标识”。构建业务需要动态调整人员和设备的权限，动态划分各系统的计算、网络和存储资源。因此，在平台中需统一进行各数据接口的申请、审核、运用监控和报警，实现管理透明化、配置最优化和接口标准化。

2.4.2 业务应用架构

依据智能客运车站蓝图将客运车站的业务划分为旅客服务、生产组织、安全应急、绿色节能4大业务版块[9]，如图5所示。

图 5 智能客运车站业务应用架构

（1）旅客服务业务版块：为旅客提供线上线下出行服务，内容涵盖旅客出行的全过程，使旅客感受到便捷、舒适、温馨的出行体验。主要包括：客票发售与预定、自动验检票、旅客服务、移动APP等系统。

（2）生产组织业务版块：涵盖站内所有生产作业，通过对工作人员、客站设备的协同指挥，实现更加快捷、高效的业务组织。主要包括：客运管理与指挥系统及客站设备运用监控系统。

（3）安全应急业务版块：以车站的安全生产、风险管理和危险预防为目标，为旅客提供安全的出行环境及快速的应急处置。主要包括：客站应急指挥、智能音视频监控、站台全防护等系统。

（4）绿色节能业务版块：从绿色环保、节能降耗的角度考虑车站建设和运营。主要包括：设备节能控制、环境舒适度监控、太阳能发电等系统。

2.5 关键技术

（1）基于物联网的客运车站运行环境全天候、全区域监测理论技术

以“安全、节能、舒适”为原则，运用物联网技术全天候、全区域实时监测和感知车站候车室、检票口、进站口、出站口、换乘通道等关键区域的人流密度、排队长度、通过速度、移动方向、环境舒适度等车站运行环境信息。

（2）基于信息、人员、设备、环境的协同联动技术

“车站大脑”通过统一的数据接口实现车站作业、列车、人员、设备、环境等信息实时汇集和共享，依托信息的实时流转打破信息系统独立运行造成的人员、设备各自为战，实现人员、设备、环境的协同联动。

（3）基于人工智能和大数据的客运车站安全应急决策和处置技术

针对列车大面积晚点、大批旅客滞留、火灾、暴恐等站内各类突发事件的典型场景，结合车站的实际运营状况和应急处置预案，给出科学的决策建议；快速调配站内各类应急资源，及时监控和回传现场状况，保证指令准确及时下发；实现贯穿突发事件监测、预案、组织、响应、处置、恢复和评估的一体化应急。

（4）基于深度学习和边缘计算的智能音视频分析技术

通过神经网络、深度机器学习、边缘计算等人工智能技术，对车站进站身份核验处、检票口、候车大厅、售票厅、自动售取票厅、中转换乘通道、电梯附近等重点区域的视频、图像、音频进行深度学习训练，使机器模拟人完成人脸检测、身份证信息比对、客流趋势监控、客流分析预警等操作，减轻车站工作人员负担，优化客运组织流程。

（5）基于生物特征识别的虚拟闸机技术

通过多种检测手段对旅客的指纹、脸形、虹膜、视网膜、手形、步态、声音等生物特征进行采集，采用图像识别、语音处理、智能视频分析等技术对旅客生物特征进行识别，将结果与旅客身份信息和购票信息进行比对，保障已购票旅客正常便捷出行，并对异常旅客进行预警和追踪。

（6）基于语音识别的多语种交互式旅客服务技术

在旅客服务APP或查询终端设计语音交互查询服务。基于信号处理、模式识别、发声机理和听觉机理、人工智能等技术，对旅客查询话语进行智能分析，并为旅客提供语音回答。语音交互服务提供多种语言、多种口音的智能识别功能，为不同国家、不同地区的旅客提供无障碍查询服务。

（7）智能客运车站评价指标体系构建技术

根据智能客运车站需求及功能建设，设计智能客运车站评价指标体系。设计指标类型、指标个数、指标级别和权重比例，并根据车站类型构建不同评价模型。

3 评价指标

评价指标是对智能客运车站建设成果和运营效果的综合量化描述，不仅能够客观、准确地评价已运营客运车站的智能化水平，而且能够引导未建成客运车站朝着正确、合理的方向建设和发展。智能客运车站的评价指标需要深入结合车站的具体业务功能，并融合新的信息化技术发展趋势，实现对铁路客运车站智能化水平的准确评价、智能化发展方向的正确引领，达到以评定级、以评促建、以评规范的效果。评价指标的构建遵循系统性、典型性/代表性、科学性/客观性、可比/可操作/可量化、综合性/引导性、可扩展性6大原则[13-15]。

在铁路客运车站发展战略规划和目标实现的过程中，信息服务资源、智能生产及服务设备为发展目标提供支撑和服务的程度是衡量智能客运车站发展水平的重要指标。智能客运车站的评价指标主要从3个方面进行构建。

（1）智能化应用覆盖度：通过信息系统、智能化生产及服务设备对车站固有功能、业务及服务的覆盖程度，衡量智能化信息系统和设备对车站智能化发展的影响程度。

（2）智能应用效果：采用智能化系统和设备后，对原有车站业务和服务的提升、改进和创新作用。

（3）智能应用持续改进：智能化信息系统和设备能否随车站发展的需要持续改进和创新，是否能够不断提升或者具备不断提升的潜力。

智能客运车站评价指标体系是反应新型客运车站信息化、智能化、产业化发展建设水平、应用效果的评价指标全集，其中一级指标5个，二级指标17个，如图6所示。

图6 智能客运车站评价指标体系

4 试验

为验证智能客运车站系统的合理性和先进性，选择太原站为试点，进行了智能客运车站系统建设试验，围绕旅客服务、生产组织、安全应急、绿色节能开展相应工作。以下通过几个典型应用对智能客运车站系统的先进性进行说明。

4.1 基于3D实景模型的客运信息集中展示

根据太原站实际结构布局搭建了可视化3D实景模型图，在3D实景模型中可实时展示到发信息、环境监测数据、视频监控信息、设备基础信息及实时状态、区域人流量及密度等，并能够对异常情况进行报警。另外，可通过3D实景模型进行应急疏散演练，设计和优化疏散路线等，如图7所示。

图7 车站信息全景展示

4.2 基于语音识别和语义理解的智能服务

在智能车站管控与服务平台中构建支撑高并发的实时智能音视频分析算法库、面向服务和生产的语义理解知识库和专家经验规则库。旅客能够通过语音问询在旅客服务APP及语音交互机器人上进行信息查询，APP和语音交互服务机器人将查询语音发送到后台分析中心，通过语音识别及语义理解对音源进行分析，获取最优答案提供给旅客。

4.3 基于智能音视频分析的闭环监控

通过摄像头及拾音器对LED屏及广播进行实时监控。通过智能视频分析技术分析LED屏的状态及显示内容的准确性，将分析结果反馈到LED屏控制模型进行闭环控制；通过拾音器采集广播信息，采用智能音频分析技术对广播信息进行分析，并反馈到控制系统，实现广播的闭环控制。对LED屏及广播的闭环管控保障了LED屏和广播的准确性。

5 结束语

本文提出了铁路智能客运车站的定义、目标和显著标志，根据客运业务提出了智能客运车站总体蓝图以及总体架构、技术架构以及应用架构，从新技术应用、信息系统构成、业务应用等角度对智能客运车站进行阐述，并给出了智能客运车站评价指标。通过在太原站搭建试验环境，对智能客运车站部分典型应用进行试验，试验结果表明，智能客运车站建设具有较高的可行性和先进性。