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  • 5G+大数据将助力智慧交通

    2018-09-18 10:09:11 来源:规划家洞察 评论:
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    轨道交通发展日渐网络化、差异化,面对日益增长的大客流,运营安全风险仍在不断提高,运营管理面临巨大的压力与挑战。大中型城市的地铁线路已经形成网状或者正在向网状发展,需要更高效、更全局视角的线网化智慧运营。随着智慧城市的发展,互联网、大数据、物联网等新技术的广泛应用,基于移动大数据的智慧轨交运营将成为智慧城市管理信息化水平的标志之一。运营商建设的室内数字化蜂窝网络,具备“线不动、点不增”、向5G 平滑演进的能力,随着5G 的来临,室内蜂窝定位的精度将提升到1 米,将推动行业创新,改善乘客感受,提高运营管理效率,共同推动我国智慧轨交运营的健康可持续发展。

    背景

    城市轨道交通具有大容量、集约高效、节能环保等突出优点,是大城市公共交通系统的骨干,也是城市综合交通运输体系的重要组成部分,对城市发展起着支撑和引领作用。近年来,我国城市轨道交通快速发展,在满足人民群众出行需求、优化城市结构布局、缓解城市交通拥堵、促进经济社会发展等方面发挥了越来越重要的作用。从某种程度上说,城市轨道交通的运行水平决定着城市公共交通的服务质量,城市轨道交通的运行秩序直接影响大城市社会与经济系统的运行秩序。

    近年来中国城轨交通进入快速发展新时期,运营规模、客运量、在建线路长度、规划线路长度均创历史新高,根据《中国城市轨道交通年鉴(2017)》统计,截止2017 年末,国内共34个城市开通城市轨交并投入运营,开通轨交线路165 条,运营线路长度5033 公里,线路和里程数同比增长20% 以上,增长速度前所未有。城轨交通发展日渐网络化、差异化,面对日益增长的大客流,运营安全风险仍在不断提高,运营管理面临巨大的压力与挑战。大中型城市的地铁线路已经形成网状或者正在向网状发展,需要更高效、更全局视角的线网化智慧运营,比如一个已有五条线路的城市,新开通一条线路,新线带来的影响是哪些,哪些车站可能会带来人流的突发增长,需要哪些提前准备的措施。诸如此类,都需要基于历史数据和实时数据进行复杂的分析并给出应对的措施。现有运营管理中的客流监测滞后、客流预测准确率低、共享时效性差等痛点制约了智慧运营的进一步发展,运营呼唤信息系统更加高精准性、高实时性、数据标准化、业务协同化,进而演进至大数据智能分析,实现智慧化运营。

    一、应用场景

    目前,城市地铁均已建成了各类轨道交通信息系统,如:自动售检票系统AFC、轨道交通清分系统ACC、控制中心OCC 等,但当前系统数据存在15分钟以上延迟而且无法准确获知乘客的乘车轨迹,在面对部分线路已经出现了高峰时段列车拥挤、客流滞留的问题时,提高轨道交通的网络化运营效率就成为当前急切需要解决的难题。为解决ACC、AFC 系统数据时效性差、无法跟踪轨迹的问题,结合运营商信令点、线、面的数据特点,从众多应用场景中提炼出了四大核心场景。

    地铁站台站厅客流监控

    为保障乘客人身安全,提升乘客乘车体验,避免造成客流大量积压导致交通瘫痪,地铁客运保障部门需要实时关注各地铁站站台、站厅、换乘通道等重点区域人群流量分布特征情况,通过对地铁站内全区域的人群热力图,可以直观的展现各区域的人群流量分布情况,为地铁运营中的安保及乘客疏导工作提供决策支撑。

    地铁站内换乘客流分析

    地铁换乘站一般是地铁线路中乘客最密集,人流量最大的站点,针对地铁换乘站的换乘客流进行统计分析,如可根据由A 线换乘到B 线人数作为依据参考,为地铁运营通过调整发车频次、增加运力等手段避免造成客流大量积压导致交通瘫痪,起到疏散诱导作用。

    地铁进出站客流监控

    上下班高峰期或商业、景点等沿线地铁站,进出站的人数较多,地铁客运保障部门需要实时关注进出站的客流量,如发现客流量异常等突发情况以便及时采取应急预案,通过对地铁进出站进行实时的客流统计,客运保障部门可以及时掌握进出站客流信息,并可根据客流增长趋势提前预警,指导地铁线路的运力评估及高效运营。

    地铁精准清分清算

    一般城市地铁会涉及多条线路,这些线路分别由不同的地铁运营公司在运营,运营公司间存在线路分帐的情况,目前的方式主要通过地铁的刷卡数据来进行用户的轨迹还原,无法准确获取客户进入地铁站后在地铁内的换乘路线,借助移动的手机信令数据可以获取用户的完整轨迹信息,从乘客出门、到达地铁车站、进入地铁、到达售票区、进入站厅、站台候车、列车上、地铁出站这一完整的过程。通过还原出真实的换乘路线,可以为地铁运营公司进行线路的精准清分结算提供重要参考。

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    图1 地铁精准清分清算

    二、面临的问题和挑战

    设备投资维护费用高,监控范围有限

    针对站台站厅的客流量监控,需要全方位无死角进行,传统摄像头方案采购设备及后期维护成本高昂且较难实现全区域覆盖,会有监控盲区、统计交叠区。

    乘客换乘轨迹识别技术难度高

    对站内换乘客流分析缺乏科学手段,通过摄像头、WiFi 等方案无法获取用户的换乘轨迹,即从A 号线还是B 号线换乘到C 号线的。

    闸机统计高时延

    通过闸机对进出站人数的统计分析,时延较长,无法在运营系统中实时反映进出站客流情况。

    清分清算不精准

    通过地铁的刷卡数据来进行用户的轨迹还原,无法真实获取客户进入地铁站后在地铁内的换乘路线,以最短路径法作为清分清算的统计依据缺乏实际的数据支撑。

    三、运营商的优势和机会点

    营商作为天然大数据企业之一,拥有的数据相对于互联网企业、金融企业及其他企业而言,具有如下优势,使得其大数据具有相当高的应用价值和潜力。

    l  用户规模大:移动用户市场占有率高,用户规模大

    l  覆盖范围广:所有信号覆盖区域均可作为客流分析的目标区域

    l  连续性高:针对客流可计量连续性的轨迹数据

    l  实时性强:可实时统计目标区域客流量信息,分析客流群体特征情况

    l  分析维度全:针对目标区域人群能够形成多维度群体画像

    l  数据获取成本低:不需要对网络做任何改造就可以获取客流数据

    室内蜂窝定位的亮点

    业界所有室内高精度定位技术中,蜂窝定位的最大优势是实时性高、用户无感知、能唯一标识用户,这对于客流量统计场景最为适用,是其他定位技术无法比拟的。

    大数据优势

    地铁处于跨越式发展阶段,随着地铁管理需求的持续升级,传统的客流管理系统,无法做到流量的实时监控和预测,不能有效提供更人性化的乘客服务、便捷的商业服务以及更全面的延伸服务,影响到地铁的智慧运营。与传统的客流统计技术相比,运营商大数据具备用户覆盖度高、数据准确性高、定位精度高、能够获取运动轨迹、实时性高、成本低的优势,能满足地铁方实时性高、预测性准的需求。

    表1 客流量统计技术对比

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    注:该表来自爱立信

    四、运营商5G+大数据智慧轨交方案

    基于运营商大数据的智慧轨交解决方案是以数字蜂窝网络为基础,基于室内蜂窝高精度定位、运营商大数据,结合轨交行业特征,突破传统服务模式,拓展全新服务渠道,提供系统化综合轨交运营解决方案,创造面向5G 演进的智慧轨交系统框架,提供最优服务,创造更多的利润空间。

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    图2 大数据智慧轨交方案  注:该图来自中兴通讯

    感知层—精准位置感知

    在感知层,将原始定位数据上报给平台层。通过多个分布式微功率基站对同一用户的信号强度进行测量,将测量数据提供给定位能力开放网元,定位能力开放网元通过三角场强、指纹定位等先进定位算法,实现5~7 米的高精度定位。客流人群被定位时,能够达到无感知的效果。未来5G 定位的精度将提升到1 米。

    平台层—用户位置大数据分析

    在平台层,定位能力开放网元从基站获得用户实时测量数据,计算位置,上报给大数据平台。大数据平台获得客流位置、路线等相关信息,结合用户画像,进行客流分析,并向应用层推送客流分析数据。

    1、功能技术特点:

    l  通过用户(手机)作为唯一标识;

    l  客流人群被定位时,达到无感知的效果;

    l  基于上行场强的三角定位、指纹定位原理,保证定位的精确性,精度在5-7 米;

    l  实时性:2 秒。

    2、统计分析功能:

    l  进站、出站客流统计;

    l  站台、站厅实时客流监控;

    l  换乘客流统计;

    客流密度分析。

    应用层—智慧轨交应用

    基于运营商大数据的智慧轨交解决方案为轨交提供 “点、线、面”的立体数据评估,结合周边无线基站的数据统计,对周边客流进行预测,在应用层为地铁提供地铁站台、站厅实时客流监控、实时断面客流监控、地铁站周边客流进站预测、地铁精确清分清算等价值应用,实现智慧运营。

    五、运营商的价值

    运营商作为通信网络及基础信息服务提供商,企业沉淀了大量的价值数据,这些数据包括用户基础通信属性数据、基站网络等信令数据、用户订购消费数据、网络行为数据、位置数据等等。近年来,运营商也在加大对大数据的投资建设,如何让运营商大数据平台及数据产生价值、使能政府及行业是运营商面临的普遍问题及诉求。通过智慧轨交项目建设,运营商可以为行业轨交客户提供高精度、高价值、低延迟的数据服务。地铁是典型的客户集中度高、业务流量大场景,为运营商提供优质的4G网络服务既能实现较好的投资效益,又可有效提升运营商的品牌形象。通过助力城市智慧轨交建设,树立行业标杆,发挥示范效应,践行企业社会责任,提升运营商品牌价值。

        

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  •    责任编辑:suyanqin
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