今年6月，“萝卜快跑”无人驾驶车在武汉走上街头，仅需简单的流程，方向盘随即自行转动，车辆稳稳汇入车流之中，成为了城市“新名片”。然而，亦有不少专家和媒体同时指出人工智能加持下的新型交通出行方式需要加强安全管理。
现如今，科技飞速发展，轨道交通已经在城市交通中扮演着不可或缺的角色。一方面，轨道交通系统的较高单向运输能力，为居民的出行提供了新的选择，同时缓解城市交通拥堵问题;另一方面，轨道交通系统所具备的运行速度快特点，极大地提高了客运效率。然而，随着轨道交通建设速度的加快，轨道交通的不足之处也日益凸显。例如，轨道交通系统设备老化、维护不善可能造成设备损坏，从而引发列车故障，影响运行安全;此外，列车调度智能化程度不高，决策实时性不强，可能导致车辆、人力资源分配不均，影响系统运行效率;欠佳的列车行驶轨迹选择也会导致较高的能源消耗。如果这些问题无法得到解决，不仅会造成严重的经济损失，还会对乘客的切身利益造成不良影响。
人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力。十四五”规划和2035年远景目标纲要强调，加强网络安全关键技术研发，加快人工智能安全技术创新，提升网络安全产业综合竞争力。当今人工智能发展迅速，依靠人工智能处理大规模复杂数据的高效性和准确性，目前国内外已将人工智能应用于轨道交通的信息化发展。
中科信创技术有限公司副总经理顾盼女士通过对近年来国内外研究人员在轨道交通方面人工智能应用的最新研究进行分析，并对这些研究所采用的人工智能技术与贡献进行归纳总结，对当前人工智能在轨道交通方面应用的前景产生更为清晰的认识，从而明确轨道交通的未来发展思路，并通过与城市轨道交通的技术方进行合作，配合打造出“基于人工智能的轨道交通安全监控与预测系统V1.0”，据悉，该系统有望应用于后续将要开通的某些重要轨道交通线路中。
作为该技术的主要负责人，顾盼女士向记者解释道：“该交通安全监控和预测系统饱含了我们团队极大的心血。现阶段，系统的技术性能逐渐趋于完备，单从深度学习功能来看，已然具备了通过信息功能为城市轨道交通系统进行智能反馈的条件。”
基于深度学习的感知方法，通过其独特的自动提取图像特征和特征分类机制，为轨道交通的安全应用提供了革命性的技术支持。在这一领域，深度学习算法，尤其是卷积神经网络（CNN）的运用，使得图像检测与分类的精度和效率大幅提升。具体而言，这些算法能够从海量的图像数据中自动学习到复杂的特征表示，这些特征对于识别轨道交通场景中的各种安全隐患至关重要。
在轨道交通的安全监控中，深度学习模型首先通过对大量标注图像的训练，学会了如何从复杂的背景中提取出轨道、列车、行人等关键对象的关键特征。这些特征包括轨道的纹理、列车的形状、行人的姿态等，它们是进行有效分类和检测的基础。在此基础上，深度学习模型能够实现对图像中目标的实时检测，如轨道裂纹、列车出轨、行人闯入等异常情况。通过卷积层和池化层的逐层处理，模型能够捕捉到图像的局部特征和全局结构信息，进而对这些特征进行分类，判断是否存在安全隐患。
在轨道交通的实际应用中，这种基于深度学习的感知方法展现出了极高的实用价值。例如，在列车运行过程中，通过安装在列车和轨道旁的高清摄像头，可以实时采集到大量的图像数据。这些数据经过深度学习模型的快速处理，能够在短时间内完成对轨道状态、列车运行状况的检测，并及时发现潜在的安全风险。在行人闯入轨道的场景中，深度学习模型能够迅速识别出行人的位置和动作，为紧急制动系统提供准确的触发信号，从而避免事故的发生。
顾盼还分享到，系统在特征分类方面的优势还体现在其对复杂场景的适应能力。在轨道交通环境中，光线变化、天气条件、轨道污损等因素都会对图像质量产生影响。然而，深度学习模型通过学习大量的多样化样本，能够在一定程度上克服这些干扰，保持较高的检测与分类准确率。这种抗干扰能力对于保障轨道交通的安全具有重要意义。
“科技自强是国家强盛之基、安全之要。”顾盼女士及其团队总结经验，以共同的智慧和坚毅的决心，成功铸就了“基于人工智能的轨道交通安全监控与预测系统 V1.0”这一里程碑式的杰作。然而，这仅仅是迈向未来的一小步。随着科技的飞速演进和社会需求的不断提升，他们将继续砥砺前行，以创新为翼，以责任为缰，不断优化和拓展系统的功能与应用。相信在不远的将来，在大家的共同努力下，智能系统将日益完善，如同璀璨的星辰，在全球轨道交通安全及其他各领域绽放出更加耀眼的光芒，为人们的出行安全和城市的繁荣发展构建起坚不可摧的智慧堡垒，引领社会步入更好更新的智能化、安全化的崭新时代！（文/张雨霏）
