王 健，崔 瑾

（中國鐵路北京局集團有限公司 信息技術(shù)所，北京 100860）

近年來，隨著我國高速鐵路建設的飛速發(fā)展，鐵路營業(yè)里程的不斷增長[1-2]，高速鐵路沿線安全隱患整治工作面臨體量大、涉及面廣、易反彈反復等難點。確保鐵路運輸安全的壓力持續(xù)增大，鐵路外部環(huán)境管控的任務復雜而艱巨。

目前，及時發(fā)現(xiàn)和消除外部環(huán)境安全隱患，已成為鐵路環(huán)境整治部門日常工作的重中之重，而傳統(tǒng)的巡查、登記、告知的工作模式已不能滿足現(xiàn)階段鐵路運營安全的需求。新的政策法規(guī)對環(huán)境整治管理工作也提出了新的要求，迫切需要建立行之有效的機制和手段[3]，健全鐵路外部安全隱患管控體系[4]，探索隱患問題可視化管理、常態(tài)化監(jiān)測、動態(tài)化預警的方法，破解新增隱患不能及時發(fā)現(xiàn)、巡查難度大、路地信息溝通不暢等難題。

綜上，本文研發(fā)鐵路外部環(huán)境安全隱患開放式智能管控平臺，實現(xiàn)集中管理、數(shù)據(jù)共享、形象直觀、高效智能的鐵路外部環(huán)境管控功能，進一步確保高鐵運營安全。

1 平臺設計

1.1 總體思路

平臺針對鐵路外部環(huán)境安全問題多、種類雜、管控難度大的特點，制定了分步推進、逐步完善的總體思路[5]，建立鐵路沿線環(huán)治長效工作機制。

（1）在以“人防”為主的既有工作模式下，研究建立地圖式基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)對隱患種類、分布、責任、處置意見和當前狀態(tài)等的可視化、標簽化管理；

（2）研究建立基于“技防”的隱患問題動態(tài)數(shù)據(jù)庫，對高速鐵路沿線的彩鋼房、防塵網(wǎng)等重大隱患進行監(jiān)測，及時掌握沿線隱患變化情況，實現(xiàn)對隱患的動態(tài)管理。同時，研究基于移動端的隱患信息采集、公里標導航等功能，提高隱患問題管理的即時性、便捷性；

（3）研究建立基于“物防”的外部環(huán)境長效工作機制[6]，利用遙感、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，引入氣象、地質(zhì)等數(shù)據(jù)資源，量化高鐵沿線重點隱患區(qū)域，研究隱患問題的預測預警方法。

1.2 平臺架構(gòu)

根據(jù)鐵路外部環(huán)境安全隱患管控范疇及實際業(yè)務需求，設計平臺架構(gòu)，包括業(yè)務應用層、應用支撐層、數(shù)據(jù)資源層和基礎(chǔ)設施層，如圖1所示。

1.2.1 業(yè)務應用層

業(yè)務應用層主要由遙感與移動數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)、基于地理信息的綜合管理子系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)管理子系統(tǒng)組成，提供線路實景、隱患管理、信息采集、預報預警、輔助分析、趨勢圖表、統(tǒng)計報表、法規(guī)公告、系統(tǒng)維護、日志服務等模塊的應用，為PC端和移動終端提供訪問接口。

圖1 平臺架構(gòu)

1.2.2 應用支撐層

應用支撐層是平臺的核心，包括衛(wèi)星遙感、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)檢索、圖像識別、移動信息采集、氣象分析、侵限預警等服務功能，為業(yè)務應用層提供服務支撐和接口。

1.2.3 數(shù)據(jù)資源層

數(shù)據(jù)資源層負責維護和整合平臺的數(shù)據(jù)資源，包括由基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、業(yè)務數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、專題數(shù)據(jù)組成的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，也包括由遙感影像、車載拍攝實景、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、移動采集數(shù)據(jù)組成的動態(tài)數(shù)據(jù)庫，為應用支撐層提供數(shù)據(jù)服務。

1.2.4 基礎(chǔ)設施層

基礎(chǔ)設施層通過包含網(wǎng)絡、服務器、存儲、數(shù)據(jù)庫、安全、監(jiān)控、物聯(lián)網(wǎng)傳感等技術(shù)建立平臺運行環(huán)境及硬件資源支撐。

2 平臺功能

平臺主要為鐵路局集團公司機關(guān)、區(qū)域環(huán)治管理部門、站段、車間用戶提供綜合性服務，平臺功能如圖2所示。

2.1 遙感與移動數(shù)據(jù)處理

2.1.1 遙感數(shù)據(jù)處理

以原始遙感影像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用對象構(gòu)建、分割和分類方法，分析鐵路沿線一定范圍內(nèi)的彩鋼房、防塵網(wǎng)等隱患的光譜特征，建立基于多時相遙感數(shù)據(jù)的信息提取模型。

圖2 平臺功能

（1）計算圖像中每個波段的光譜異質(zhì)性與形狀異質(zhì)性的綜合特征值，進行加權(quán)、迭代運算；

（2）利用高分辨率影像的空間信息，綜合考慮形狀、大小、紋理、相鄰關(guān)系等一系列因素，設置鐵路線緩沖半徑；

（3）提取線路兩側(cè)隱患的類別、位置、規(guī)模等信息成果，并結(jié)合目視解譯，進一步提高隱患識別率；

（4）在此基礎(chǔ)上，隨著衛(wèi)星影像的不斷更新，可對鐵路外部環(huán)境同一區(qū)域進行歷史比對及隱患提取。

2.1.2 車載拍攝數(shù)據(jù)管理

該功能以車載實景拍攝設備為依托[7]，基于Windows系統(tǒng)開發(fā)。設備內(nèi)嵌高清圖像抓拍軟件，具備觸摸顯示屏和視頻回放功能。如圖3所示，將設備吸附在高鐵列車兩側(cè)的車窗上，列車行進時啟動拍攝任務，對鐵路沿線安全隱患及周邊環(huán)境狀況以15 fps進行全程圖像采集；通過位置轉(zhuǎn)換算法將衛(wèi)星定位數(shù)據(jù)與鐵路公里樁號進行轉(zhuǎn)換，使實景照片成果附帶線路名稱、公里樁號、經(jīng)緯度、拍攝時間等信息，從而精確定位隱患位置，確保沿線的隱患問題及其變化被及時發(fā)現(xiàn)。同時，利用人工智能圖像識別技術(shù)，對彩鋼房等重點隱患類別進行智能識別，并通過圖像測距算法提取隱患到線路的距離。

2.1.3 無人機拍攝數(shù)據(jù)管理

該功能模塊的硬件包含無人機、任務載荷、飛行控制等設備設施，將垂直起降固定翼無人機和軟性機體材質(zhì)的小型固定翼無人機相結(jié)合，搭載雙光高清吊艙，進行低空航拍，形成鐵路外部環(huán)境正射影像及傾斜攝影拍攝成果，并可進行地圖漫游，及360°視角旋轉(zhuǎn)切換。

圖3 車載實景拍攝設備

2.2 基于地理信息的綜合管理

2.2.1 外部環(huán)境隱患動態(tài)數(shù)據(jù)管理

利用“人防”+“技防”的方式，環(huán)治人員除進行定期現(xiàn)場隱患巡查外，可以通過觀看外部環(huán)境實景圖像來掌握新增隱患和整治變化情況。該子系統(tǒng)以車載實景圖像為主，遙感影像、無人機圖像為輔助，結(jié)合智能識別、周期比對等方法，自動提取疑似彩鋼房等重點隱患并進行標注，再推送給相關(guān)責任單位進行確認。若為系統(tǒng)中既有隱患，則將實景照片與已錄入信息進行關(guān)聯(lián)補充；若為新增隱患，環(huán)治人員通過移動端程序?qū)Ш降浆F(xiàn)場，進行實地核實勘驗，采集上傳相關(guān)信息，啟動隱患整治銷號工作，并對其進行周期性動態(tài)監(jiān)測、追蹤比對，及時掌握隱患治理進展情況，如圖4所示。

圖4 鐵路外部環(huán)境安全隱患巡查整治流程

2.2.2 應用服務和綜合信息管理

在以“人防”為主的既有工作模式下，研究建立地圖式基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS，Geographic Information System）軟件開發(fā)及緩沖區(qū)分析功能，實現(xiàn)對隱患問題種類、分布、責任、處置意見和當前狀態(tài)等的可視化、標簽化管理，具體功能如圖5所示。

2.2.3 移動端數(shù)據(jù)采集

圖5 應用服務和綜合信息管理功能模塊具體功能示意

針對安全隱患的現(xiàn)場核實、應急處置，平臺研發(fā)移動端公里標導航、隱患信息采集程序，如圖6所示。公里標導航程序主要實現(xiàn)路徑規(guī)劃及語音導航功能，其中，路徑規(guī)劃可按多種位置檢索方式進行定位，包括鐵路公里標、鐵路通道門、關(guān)鍵字、地圖點選等，在路徑規(guī)劃上提供最快、最短和無高速幾種方式選擇；語音導航功能可對當前行駛速度、距離、時間以及位置描述等進行提示；隱患信息采集程序主要實現(xiàn)隱患信息的現(xiàn)場采集、錄入，可一鍵獲取隱患所在位置對應的公里樁號及所在行政區(qū)劃信息。

圖6 移動端公里標導航、隱患信息采集程序界面

2.3 物聯(lián)網(wǎng)管理

2.3.1 光纖護欄預警

該功能的實現(xiàn)基于鐵路沿線需防護區(qū)段安裝的集振動光纖、傳輸光纖、接入模塊、報警主機于一體的光纖護欄設備。當傳感光纜受外界振動而產(chǎn)生應變效應時，系統(tǒng)會對光信號進行捕捉，通過遺傳算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合的方式，分析計算得出報警信息。

2.3.2 氣象大數(shù)據(jù)分析

（1）系統(tǒng)基于高速鐵路沿線氣象站點歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)，依據(jù)大風強度和頻次，識別不同季節(jié)高速鐵路沿線風災威脅嚴重的區(qū)域；

（2）應用中尺度氣象研究與預報模型對高速鐵路覆蓋區(qū)域進行風場模擬評估，得到典型大風過程下精細化的風速、風向分布，作為常規(guī)氣象站點監(jiān)測的補充；

（3）進行重點地段的風場模擬，將模擬范圍內(nèi)建筑高度矢量數(shù)據(jù)和地形數(shù)字高程模型相融合、疊加進行精細化風場模擬評估，在此基礎(chǔ)上評估大風災害對列車運行的影響，提升鐵路的氣象防災能力和事故應急處理能力。

如圖7所示，以某高速鐵路線路為例，其在春、冬季的主風向為西北風，與高速鐵路西南至東北走向的線路成直角，該段線路風速較高，大風災害風險極高。經(jīng)氣象數(shù)據(jù)分析量化提取多處大風隱患重點點位，并利用精細化網(wǎng)格預報數(shù)據(jù)獲取未來7天的大風預報信息，如該區(qū)段達到大風預警級別，環(huán)治部門會采取相應防控措施。

圖7 高速鐵路沿線風場分析及重點防控點位示意

3 關(guān)鍵技術(shù)

3.1 數(shù)據(jù)可視化技術(shù)

通過搭建本地GIS平臺，利用其專題制圖、服務發(fā)布、空間數(shù)據(jù)管理和分析功能，結(jié)合Java-Script API開發(fā)調(diào)用GIS服務，將地圖資源嵌入到Web應用中，實現(xiàn)了鐵路行業(yè)資源、業(yè)務數(shù)據(jù)的可視化、多維度的集中展現(xiàn)及數(shù)據(jù)服務共享，改變了鐵路外部環(huán)境隱患治理傳統(tǒng)的用戶界面和管理模式。

3.2 隱患智能提取技術(shù)

綜合分析不同隱患的光譜、顏色、紋理、形狀、空間等特征，利用基于多時相遙感數(shù)據(jù)的信息提取方法，結(jié)合Faster RCNN算法訓練得到重點隱患提取模型，提高隱患信息提取的自動化和智能化程度，實現(xiàn)對鐵路沿線安全隱患的動態(tài)監(jiān)測。

3.3 公里標與坐標互轉(zhuǎn)技術(shù)

通過構(gòu)建完整的線性參考系和公里標數(shù)據(jù)模型編排公里標號，生成與線路一致的實景照片公里標，從而精確定位隱患位置。

3.4 多源、海量數(shù)據(jù)存儲技術(shù)

采用分布式存儲和Nginx負載均衡集群技術(shù)，提高對海量實景數(shù)據(jù)的并發(fā)訪問，同時結(jié)合Oracle RAC及間隔分區(qū)存儲技術(shù)，顯著提高查詢檢索效率，增強多源、海量數(shù)據(jù)的可管理性。

4 平臺實現(xiàn)

平臺采用B/S模式，基于J2EE的MVC架構(gòu)和面向?qū)ο箝_發(fā)方法，結(jié)合管理駕駛艙、數(shù)據(jù)墻等可視化展示理念進行程序研發(fā)。前端頁面使用Bootstrap、JQuery、ECharts、ArcGIS JS API框架開發(fā)，后臺使用SpringMVC+Spring+MyBatis（SSM）作為開發(fā)框架，采用Oracle11g RAC[8]數(shù)據(jù)庫軟件，配置ArcSDE的空間數(shù)據(jù)庫，中間件采用Nginx+Tomcat集群，集成開發(fā)環(huán)境選用MyEclipse。

目前，該平臺核心模塊已在中國鐵路北京局集團有限公司天津區(qū)域范圍試用，基本可以滿足環(huán)境整治部門對鐵路外部環(huán)境安全隱患可視化[9]、一體化、智能化的管理需求

5 結(jié)束語

本文針對鐵路外部環(huán)境安全問題的特點，結(jié)合安全隱患的管控模式及現(xiàn)狀，研究建立鐵路外部環(huán)境安全隱患開放式智能管控平臺，創(chuàng)建外部環(huán)境治理模式，規(guī)范隱患整治流程，解決了隱患巡查手段單一、工作量大及覆蓋面不全等問題，提高了環(huán)境整治工作的整體效率和智能化水平，確保鐵路運輸安全。