城市轨道交通线网站台门施工智能管控技术研究

付良

摘要：全自动列车运行系统中站台安全门是直接面向乘客的设备，因其与全自动系统联动配合，又直接面向乘客，非正常情况下安全、高效的处置是保障乘客乘降安全、提升乘降效率的关键。城市轨道交通线网全线站台门数量多，按站点离散分布，安装施工任务重，管理难度大。本文研究了城市轨道交通线网站台门施工智能管控技术，对施工全过程进行质量和进度管控，有效提升施工效率与质量，减少安装损耗，为智慧城轨的发展提供解决方案。

关键词：轨道交通；站台门；智能管控技术

引言

站台门起着隔绝轨行区与站台公共区热量交换以及保护乘客候车安全的作用，在城市轨道交通车站中大量运用。本文拟搭建城市轨道交通线网站台门智慧施工管理系统，并从全线施工的角度进行安装方案的决策与优化，进而达到对施工全过程实时管控的目的。

1站台门安全回路基本原理

1.1关闭且锁紧回路

为了保障乘客的安全，防止站台门夹人夹物以及防止站台门处于打开状态，故在列车进出车站时需要对站台门进行安全检测。站台门的安全回路是指由整侧站台所有活动门(包括左门、右门及闸锁）和应急门的关闭且锁紧信号串联起来向列车提供一个安全信号的电路。只要其中一档活动门或应急门未处于关闭且锁紧状态时，列车就不能进出车站。如果列车在进站前和刚离站时检测不到站台门持续的安全信号，此时车载系统立即将列车进路关闭，列车将进行紧急制动。

1.2互锁解除电路

除了上述的关闭且锁紧回路条件不满足情况外，在实际的地铁运营中很多时候站台门会出现卡异物或设备发生其他故障，也会导致站台门在非夹人或安全的情况下影响列车正常运行。基于以上原因，在站台门设计时增加了“互锁解除”电路和开关。其原理为，在确保站台门关闭且站台安全的情况下向列车提供一个安全信号。

2城市轨道交通线网站台门控制存在问题

（1）UTO模式下针对车门和站台门间隙夹人夹物场景，仅局限于夹人夹物后的紧急制动和视频调取查看，若LCB控制下相关人员对单个站台门单元隔离或手动操作失误时，列车将会直接发车，且车站和控制中心均无法把控，不符合本质安全理念，将可能导致人身安全事故。（2）互锁解除模式下，信号系统不再监测站台门的状态，地铁工作人员手动关闭站台门的过程中，若乘客抢上抢下被卡，因信号系统不再以站台门是否关闭且锁紧作为允许发车的条件，此时若列车发车，仍存在较大安全隐患。（3）取消司机岗位后，司机所负责把控的安全隐患从设计中无补充方案，相关安全注意事项无人实施，存在安全管理盲区。

3城市轨道交通线网站台门施工智能管控技术

3.1站台门智慧施工管理架构设计

城市轨道交通线网站台门智慧施工管理结构分为感知层、通信层、数据资源层、应用层、平台层以及用户层。（1）感知层：负责对现场作业人员、工程进度进行感知，包括人脸识别及考核、防护服与安全帽的穿戴、作业行为的识别、作业进度的感知等。（2）通信层：主要对现场采集的数据进行实时传输。（3）数据资源层：建立标准化的数据结构，感知层的数据经通信层传输到此层，并按照标准进行自动分类保存。（4）应用层：为用户提供各种应用服务，包括实名制管理、进度监控、安全帽定位、行为盯控、项目管理、用电监测、材料监控以及VR安全教育等。（5）用户层：包括PC端以及移动端两种类型，其中PC端主要为管理人员及远程指挥人员使用，移动端主要为现场工作人员使用。

3.2基于图像识别的站台门施工安全管理技术

采用视频图像目标的检测方法，实现对站台门施工人员不安全行为的识别，其原理是：通过对实时视频每秒截取一帧最清晰的图片，传输到视觉算法中，首先对图片进行前景检测，识别缺陷区域，在此过程中加入阴影抑制、噪点抑制、画面增强等图像级优化；然后通过图形分割、SVM分类器、神经网络、卷积神经网络等方法对前景进行特征检测，识别出缺陷目标；然后对目标物进行标记，常用的方法有CMT、meanshift、TLD、卡尔曼滤波等，在标记过程中不断更新背景模型，将目标物和背景进行分离，提高检测效果。对于一些检测类的算法如缺陷检测，通过前景检测技术，进行背景分离后即可进入事件检测阶段，自动检测图片中缺陷信息，并完成提醒、统计和标记功能。视觉算法工作流程框架分为前景检测、目标检测目标分割等几个部分。（1）前景检测：当图片的某个区域变化比较频繁时，这块区域称为前景团块，就会被识别并分离出来。（2）目标检测：在图像序列中，部分前景团块的状态是稳定的，认定这些前景团块为缺陷目标，并提取出来。（3）目标分割技术：分析出识别目标对应的部分，并从背景图像里分割出来。视觉算法系统架构：主要由高清数字监控摄像机、流媒体服务器、视觉算法服务器、Web管理平台服务器等子系统等组成。系统最大化的利用前端视觉设备，在此基础上搭建流媒体和算法调度层，以及Web管理后台，使简单操作成为重中之重，减少复杂的配置设置，简化设置和操作。站台门施工人员主要的安全识别对象有安全帽、高空作业工作服、工作鞋、脚手架、围栏等该模块能识别到站台门施工人员的安全帽，若施工人员未按要求佩戴安全帽，系统会报警，并显示该人员信息。模块识别精度能达到90%以上，能够有效保障站台门施工安全。

3.3站台门虚拟安装模块的开发应用

基于BIM的站台门虚拟安装模块采用技术框图进行开发，由虚拟仿真内容制作工具、工业仿真平台等系统组成研发创作环境，用于研发、创作虚拟仿真系统中的数字化内容。虚拟仿真开发工具及引擎环境利用虚拟仿真的数字化内容，结合基础语言平台研发环境进行系统开发。站台门虚拟安装模块实施于标准以太网（局域网），组成设备包括终端（分为桌面终端、VR互动终端、AR/MR互动终端）、集控管理端及动作捕捉设备，有关组网必备的布线、交换以及对多人展示配置的投影或大屏设备等。

3.4基于改进蚁群算法的站台门安装规划技术

站台门每个门单元安装包括门框、玻璃、门机、立柱等各种部件，以6辆编组B型车为例，全线20个站则有960个门单元，零部件众多，且每种零部件安装所需的时间、工装以及人员均不同，根据相关统计，在产品的整个生产周期中，安装过程大约耗费35%左右的人力、占用40%左右的工作时间，消耗30%左右的总生产成本。建立零部件之间的安装影响矩阵。影响安装的主要因素包括：安装操作便利的程度、安装过程的重定向性以及安装工具的适用性。安装操作便利程度主要通过零部件的质量和尺寸进行衡量，如果质量过大或者过小、尺寸过大或者过小，都不利于安装的进行，需要先进行安装。

结束语

本文研究提出了城市轨道交通线网站台门智慧施工管理技术，可实现施工作业人员安全行为的识别、站台门BIM模型基础上的虚实结合的施工过程管理。在保证施工安全和质量的基础上，提出了基于人工智能算法的站台门安装规划技术，对安装工艺流程进行优化，实践证明，运用该项技术后，可显著提高安装效率，降低安装成本。

参考文献

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