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    車門夾人夾物對正線運(yùn)作影響的研究

    2024-12-08 00:00:00唐芳
    中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2024年3期
    關(guān)鍵詞:機(jī)器學(xué)習(xí)

    摘 要:本研究旨在通過六西格瑪管理方法與機(jī)器學(xué)習(xí)方法,識別減少車門夾人夾物對地鐵正線運(yùn)作的影響。首先,分析了夾人夾物數(shù)量的重要性以及與候車、上下客、關(guān)門等因素的關(guān)系。其次,研究了提高處理效率的方法,分析了司機(jī)初步處理、站務(wù)處理以及司機(jī)前往現(xiàn)場處理等因素的重要性。再次,根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果提出一系列建議和行動計(jì)劃,以降低夾人夾物數(shù)量和提高處理效率。最后,探討了夾物發(fā)生的原因和影響因素,提供了一些主觀評估指標(biāo),并對相應(yīng)的占比進(jìn)行分析。研究結(jié)果可為地鐵運(yùn)營管理提供參考。

    關(guān)鍵詞:六西格瑪管理方法;機(jī)器學(xué)習(xí);車門夾人夾物

    中圖分類號:U 121 " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    地鐵系統(tǒng)作為城市交通的重要組成部分,乘客的安全和快捷出行一直是重要關(guān)注點(diǎn)。然而,夾人夾物事件時常發(fā)生,不僅影響乘客出行體驗(yàn),還可能導(dǎo)致運(yùn)營延誤,出現(xiàn)安全隱患。因此,減少車門夾人夾物事件對地鐵正線運(yùn)作的影響具有重要意義,相關(guān)領(lǐng)域研究數(shù)量眾多。陳悅源研究了地鐵小限界中屏蔽門與車門間隙安全防護(hù)。采用多角度分析方法,提出防護(hù)措施,保障乘車安全,提高運(yùn)營效率[1]。陳卓群解決廣州地鐵車門關(guān)門障礙物檢測異常,通過原理分析及整改,降低車門故障率[2]。包天剛研究了城市軌道交通全自動運(yùn)行系統(tǒng)的安全風(fēng)險,提出風(fēng)險控制措施,保障列車運(yùn)行安全[3]。本研究采用六西格瑪管理方法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對夾人夾物事件進(jìn)行分析,并提出有效的改進(jìn)措施,以減少事件發(fā)生率和提高事件處理效率。

    1 理論框架

    1.1 六西格瑪管理方法

    六西格瑪管理方法是一種系統(tǒng)性的質(zhì)量管理方法,其目的是減少變異性、提高效率以及降低成本,并改進(jìn)組織的整體績效。在研究中可以采用以下步驟。問題定義(Define):明確定義車門夾人夾物對正線運(yùn)作的問題,例如事故發(fā)生率、影響列車準(zhǔn)時性等方面的指標(biāo)。測量(Measure):收集與問題相關(guān)的數(shù)據(jù),包括夾人夾物事故的發(fā)生情況、時間、地點(diǎn)以及天氣等信息。分析(Analyze):利用統(tǒng)計(jì)分析工具,例如統(tǒng)計(jì)過程控制圖、回歸分析等,分析數(shù)據(jù)以確定潛在的問題根本原因。改進(jìn)(Improve):基于分析結(jié)果,制定改進(jìn)計(jì)劃,可能包括修改車門設(shè)計(jì)、改進(jìn)夾人夾物檢測系統(tǒng)等??刂疲–ontrol):實(shí)施改進(jìn)計(jì)劃并建立監(jiān)控機(jī)制,保證問題不再出現(xiàn)?,F(xiàn)有研究也討論了地鐵中的防夾設(shè)計(jì)需求。劉偉銘(2019)分析了地鐵風(fēng)險空間異物檢測系統(tǒng)需求,為未來無人駕駛地鐵技術(shù)提供參考[4]。倪琍(2019)闡述了全自動運(yùn)行模式下站臺門的適應(yīng)性需求,強(qiáng)調(diào)了增加防夾人裝置和提高系統(tǒng)可靠性的重要性[7]。本文采用六西格瑪管理方法。

    1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)

    1.2.1 圖像識別

    在車門夾人夾物檢測中,機(jī)器學(xué)習(xí)方法利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)等技術(shù)對圖像進(jìn)行分析,以檢測夾人夾物情況。CNN首先通過卷積層提取圖像的特征。對于輸入圖像x,卷積層通過卷積操作(*)應(yīng)用卷積核(filter)來生成特征圖(Feature Map),如公式(1)所示。

    Feature Map=f(x*filter+b) " " " " " "(1)

    式中:*為卷積操作;f(x)為激活函數(shù)(如ReLU);b為偏置項(xiàng)。卷積核是一個小的矩陣,通過它對圖像的不同部分進(jìn)行卷積操作,從而捕捉不同的特征,例如邊緣以及紋理等。

    然后通過池化層對特征圖進(jìn)行下采樣,減少數(shù)據(jù)的維度。常用的池化操作是最大池化(Max Pooling),其數(shù)學(xué)公式如公式(2)所示。

    Max Pooling(x)=max(region) " " " (2)

    Max Pooling 將每個特征圖區(qū)域中的最大值作為輸出,從而減少特征圖的空間尺寸。

    最后,通過全連接層將提取的特征映射到輸出類別的概率分布。全連接層采用權(quán)重矩陣W和偏置項(xiàng)b,將特征映射到輸出空間,如公式(3)所示。

    y=f(Wx+b) " " " " " " " " " " "(3)

    式中:y為輸出類別的概率分布;W和b為模型參數(shù);x為輸入圖像。

    1.2.2 目標(biāo)檢測

    目標(biāo)檢測算法如YOLO(You Only Look Once)通過回歸框的坐標(biāo)和類別來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測。下面介紹YOLO的數(shù)學(xué)公式和工作原理。對于每個邊界框(bounding box)來說,YOLO預(yù)測以下信息:框的中心坐標(biāo)(x,y)表示邊界框的中心在圖像中的位置??虻膶挾群透叨龋╳,h)表示邊界框的尺寸。目標(biāo)類別的概率分布P(class)表示圖像中對象屬于不同類別的概率。

    YOLO的目標(biāo)是最小化位置和類別預(yù)測的損失函數(shù),通過優(yōu)化模型參數(shù)以獲得準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測結(jié)果。損失函數(shù)包括位置誤差和類別誤差,通過反向傳播算法來訓(xùn)練模型。

    通過這些數(shù)學(xué)公式和機(jī)器學(xué)習(xí)方法,可以對車門夾人夾物進(jìn)行高效、準(zhǔn)確地檢測。

    1.2.3 實(shí)時監(jiān)控

    機(jī)器學(xué)習(xí)方法的實(shí)時監(jiān)控在車門夾人夾物檢測系統(tǒng)中是至關(guān)重要的。它利用已訓(xùn)練的模型實(shí)時分析圖像數(shù)據(jù),并采取相應(yīng)的行動。

    輸入數(shù)據(jù):實(shí)時監(jiān)控系統(tǒng)接收來自監(jiān)視攝像頭的連續(xù)圖像幀作為輸入數(shù)據(jù)。這些圖像幀由像素矩陣表示,通常用符號I表示。

    模型預(yù)測:訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型將每幀圖像作為輸入,并輸出預(yù)測結(jié)果。夾人夾物檢測通常涉及邊界框(bounding box)的檢測以及與每個邊界框相關(guān)的類別和置信度分?jǐn)?shù)的預(yù)測,如公式(4)所示。

    Predictions=Model(I) (4)

    式中:Predictions包括檢測到的邊界框的坐標(biāo)(x, y, w, h)、類別標(biāo)簽(class)和置信度分?jǐn)?shù)(confidence score)。

    閾值處理:為了觸發(fā)警報或采取預(yù)防措施,通常需要設(shè)置置信度閾值。只有當(dāng)置信度分?jǐn)?shù)高于閾值時,才會認(rèn)為檢測結(jié)果是有效的,如公式(5)所示。

    ValidPredictions={P∈Predictions|Pconfidencegt;Threshold}

    (5)

    式中:ValidPredictions包括通過閾值處理后的有效檢測結(jié)果。

    2 六西格瑪管理

    2.1 重要性評估

    首先,通過過程的SIPOC分析,對候車、上下客和關(guān)門等環(huán)節(jié)進(jìn)行識別和重要性評估。這是一個關(guān)鍵步驟,它有助于確定當(dāng)改進(jìn)車站運(yùn)營時應(yīng)優(yōu)先考慮哪些環(huán)節(jié)。重要性評估通?;诓煌蛩氐募訖?quán)和比較,其中,一些因素可能包括安全性、乘客滿意度和運(yùn)營效率等。

    定義一個環(huán)節(jié)的相對重要度RI如公式(6)所示。

    (6)

    式中:SEV為失效的嚴(yán)重程度;OCC為失效的頻率。通過計(jì)算每個環(huán)節(jié)的RI值,可以確定其相對重要性。

    2.2 夾物事件原因分析

    接下來對夾物事件的原因進(jìn)行分析,包括輸入變量、失效模式和效應(yīng)等因素。一種常用的方法是使用失效模式和效應(yīng)分析(FMEA)來識別可能導(dǎo)致夾物事件的關(guān)鍵因素。這包括對各環(huán)節(jié)的具體原因進(jìn)行分析,例如乘客數(shù)量、夾物位置等。整理各站具體被夾物品類型,如圖1所示。

    2.3 夾物事件處理效率分析

    對夾物事件的處理效率進(jìn)行分析,包括對不同因素對處理效率的影響進(jìn)行比較,以識別導(dǎo)致處理效率低的原因。通??梢允褂靡恍?shù)學(xué)公式來量化處理效率的影響因素。

    例如,可以定義一個處理效率的相對重要度RIefficiency,如公式(7)所示。

    (7)

    式中:SEVefficiency為處理效率的失效嚴(yán)重程度;OCCefficiency為處理效率失效的頻率。通過計(jì)算每個因素的RIefficiency值,可以確定其相對重要性。

    3 性能測試

    3.1 數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備

    性能測試的第一步是準(zhǔn)備測試數(shù)據(jù)集。這個數(shù)據(jù)集應(yīng)包括多種夾人夾物情況的大量數(shù)據(jù)分析,各種場景、光照條件和夾物類型。數(shù)據(jù)集的多樣性對于測試系統(tǒng)的健壯性和準(zhǔn)確性至關(guān)重要。

    基于具體站臺夾人夾物情況分析,本文使用的站臺監(jiān)控,僅篩選攝錄站臺的部分錄像,對監(jiān)控?cái)z像中有關(guān)夾人夾物現(xiàn)象采用標(biāo)簽進(jìn)行標(biāo)注,標(biāo)簽應(yīng)包括夾物的位置和類型。其中,真值是由人工標(biāo)注的,用于后續(xù)與系統(tǒng)的檢測結(jié)果進(jìn)行比較。與此同時,利用設(shè)立影像的其他特征補(bǔ)充提高預(yù)測性能,這些特征指標(biāo)見表1。

    3.2 測試流程

    對測試數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的預(yù)處理,例如調(diào)整圖像大小、歸一化或增強(qiáng)圖像以提高系統(tǒng)的穩(wěn)健性。加載訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,該模型用于夾物檢測和識別。使用加載的模型對測試數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行檢測和識別。系統(tǒng)會輸出每個夾物的位置和類型。根據(jù)標(biāo)簽和真值,計(jì)算所選性能指標(biāo),其形成混淆矩陣,如圖2所示。在樣本數(shù)據(jù)中夾人夾物現(xiàn)象易于觀測,未出現(xiàn)漏報現(xiàn)象,但有一定規(guī)模的錯報現(xiàn)象。

    相應(yīng)ROC曲線如圖3所示。

    如圖3所示,如果降低假正率,那么真正率將蒙受顯著損失,反映了高精度夾人夾物識別的困難性。整理不同訓(xùn)練集大小對準(zhǔn)確率的影響(如圖4所示),不同樣本規(guī)模的訓(xùn)練集對準(zhǔn)確率沒有影響。

    3.3 結(jié)果分析

    最后,整理各指標(biāo)對是否發(fā)生夾人夾物現(xiàn)象的影響,其結(jié)果如圖5所示。視頻的具體攝錄時間,包括周幾和幾時幾分?jǐn)z錄均對夾人夾物現(xiàn)象的發(fā)生概率有顯著影響,提示高峰時期的現(xiàn)象多發(fā)影響預(yù)測性能。視頻自身的清晰度也對識別效果有顯著影響,攝像頭角度與方向也有一定影響。因此,應(yīng)用視頻監(jiān)控自動化處理車門夾人夾物現(xiàn)象還需要針對性地調(diào)節(jié)監(jiān)控設(shè)備,提高其進(jìn)行圖像識別的準(zhǔn)確性。

    4 結(jié)論

    本研究通過六西格瑪管理方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法,分析了車門夾人夾物數(shù)量與候車、上下客和關(guān)門等因素的關(guān)系,并研究了提高處理效率的方法。研究結(jié)果表明,司機(jī)初步處理、站務(wù)處理和司機(jī)前往現(xiàn)場處理等因素對處理效率有重要影響。根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果,建議采取一系列措施,減少夾人夾物數(shù)量,并提高處理效率,例如加強(qiáng)站務(wù)和司機(jī)培訓(xùn)、優(yōu)化處理流程和加強(qiáng)現(xiàn)場管理等。此外,研究還探討了夾物發(fā)生的原因,并提供了主觀評估指標(biāo)和相應(yīng)的占比分析,為地鐵運(yùn)營管理提供參考和改進(jìn)方向。研究結(jié)果可幫助地鐵運(yùn)營管理部門更好地解決車門夾人夾物對正線運(yùn)作的影響問題,提高運(yùn)營效率和乘客滿意度。

    參考文獻(xiàn)

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