基于人工智能的南京地铁报站系统优化研究与实现方案

引言：作为长三角地带重要城市轨道客运系统的南京地铁，日均承担数百万乘客的运输任务，报站系统成为地铁运营的关键组成部分，直接关乎乘客出行体验以及运营效率。传统报站系统在满足多样乘客需求、开展智能服务等方面存在局限，人工智能技术的飞速进步，为地铁报站系统实现智能化升级提供新途径。

一、南京地铁报站系统现状分析与优化需求

( 一 ) 传统报站系统存在的问题与不足

就目前而言，南京地铁采用的传统报站系统主要依靠预先录制的音频和固定播报模式，存在信息更新滞后、播报内容单调、灵活性不足等问题。系统未能依照实时运营状况动态调整播报内容，突发情况发生时，难以迅速向乘客传递精准资讯，传统系统仅仅支持中英双语播报，难以契合国际化都市不断攀升的多语种服务需求，因设备老化，播报音质受影响，一些站点存在声音浑浊、音量参差不齐等问题，影响到信息传递的实际效果，此类问题对地铁服务质量提升形成制约，迫切需要借助技术革新开展系统性优化，该技术架构的滞后对地铁服务现代化进程造成影响，也成为制约南京树立国际化都市形象的关键阻碍 [1]。

( 二 ) 乘客多样化需求与智能化发展趋势

随着南京城市国际化水准不断攀升，地铁乘客群体呈现出多样化特征，涉及本地民众、外地游人、外国友人等多样人群，各群体的报站服务需求呈现出差异性，年轻群体希望获得实时换乘消息、周边商圈推荐之类的个性化服务内容；老年乘客期待语音播报清晰度增强，提示停留时间延长。外籍人士希望获得多语种服务的支撑，跟随着智慧城市建设的步伐，乘客对公共交通服务的智能化层级提出更高要求，盼望地铁系统能给出更精准、便利且富有人性化特质的信息服务，这一情况为报站系统智能化升级指引了方向，因此，构建能够感知乘客需求、主动提供服务、实现人机自然交互的智能报站系统已成为提升地铁服务竞争力的必然选择 [2]。

( 三) 人工智能技术在报站系统中的应用价值

凭借人工智能技术，地铁报站系统优化有了强大技术后盾，采用自然语言处理技术，能实现多语种实时翻译以及智能语音合成，满足不同乘客语言需求，机器学习算法可剖析乘客出行规律，预测客流的阶段性变化。为动态报站策略给予数据辅佐，借助计算机视觉技术可识别站台拥挤程度，自行调整播报频率及内容，深度学习模型可借助历史数据以及实时资料，智能投送个性化服务内容，综合应用此类技术，将大幅推动报站系统智能水平提升，完成从被动播报至主动服务的转变，赋予乘客更出色的出行体验，这种技术赋能将推动地铁报站系统从单向信息发布向双向智能交互转型，构建起覆盖出行全过程的智慧服务生态体系 [3]。

二、基于人工智能的报站系统优化实现方案

( 一) 智能语音识别与多语种播报技术集成

将智能语音识别与多语种播报技术集成，是提升地铁报站系统服务水平的核心技术路径，该方案凭借深度神经网络构建起端到端的语音合成系统格局，采用 Transformer 的架构，融入注意力机制，实现多语种语音高质量合成，系统凭借大规模语料库达成训练目的，支持中文、英文、日文、韩文等关键语种自然语音的生成工作，还拥有自动辨识与切换语种的本领。在技术架构方面，采用分布式的计算框架体系，实现语音合成实时性及稳定性的保障，系统把声学模型、语言模型、声码器这三大核心模块进行集成，采用深度学习算法改进各模块功能，并引入自适应噪音消除手段与动态音量调整机制，以环境噪声水平为依据自动调整播报相关参数，确保不同场景下语音清晰。

例如，在具体实施中，在地铁站台以及车厢部署高灵敏度的声音采集设备，实时采集环境噪声数据，系统借助快速傅里叶变换剖析噪声频谱特性，若检测到环境噪声超过 65 分贝，自动把播报音量上调 3到 5 分贝，与此同时对语音频率范围做调整，着重中频段以增进可理解性。针对多语种播报事宜，各站点被系统预存储了多语种音频模板，采用实时渲染技术来动态生成播报内容，好比在接近旅游名胜的站点，系统自主增加英语、日语播报的频繁度，播报涉及站名、换乘情况和景点简要说明，采用神经网络声码器开展语音合成，达成16kHz 采样率、16 位量化精度的输出效果，使音质接近真人发音水平，系统另外搭建语音质量评估架构，通过自动评分系统以及乘客反馈，持续调整语音参数。

( 二) 基于深度学习的个性化信息推送机制

借助深度学习的个性化信息推送机制构建多维度用户画像及智能推荐引擎，达成信息服务精准匹配，该机制借助深度神经网络模型开展对乘客出行数据的分析，涉及刷卡详情、出行时间点、路线挑选等多源异类数据，构建囊括出行习惯模式、兴趣偏好倾向、需求特征情况的综合用户画像，推荐系统采用把协同过滤和深度学习结合的混合推荐算法。采用卷积神经网络提取用户相关行为特征，借助循环神经网络对时序依赖关系开展建模，实现动态化过程里的个性化推选，系统借助联邦学习搭建的框架，在维护用户隐私基础上实施模型训练及更新，推送内容涉及换乘优化建言、实时道路状况、周边生活服务、文化活动资讯等多个范畴，依靠多通道融合达成信息精准抵达。

例如，就实际应用情况而言，系统一开始凭借地铁卡以及手机NFC 功能识别乘客身份，抽取其既往出行数据构建初始画像，面向每日早晚高峰于固定路线通勤的通勤人员，系统自动将其分类为“通勤用户”，当该用户进入站点时，系统借助站内显示屏。推送该用户常用线路实时运行情形，如“您时常乘坐的 2 号线目前运行顺畅，预计 3分钟后到站停靠”，若监测到该线路出现延误，及时推送替代方案：因为 2 号线故障延误约 15 分钟，提议换乘 ¹ 号线转而搭乘 3 号线，预计可省时 10 分钟，对于周末出行的用户，系统识别出其“休闲出行”特征，推送目的地附近餐饮、购物及文化活动相关资讯，推送采取多模态的展现途径，具备站台 LED 屏幕图文展示、手机 APP 深入介绍及车厢广播语音提示，实现信息可靠传递。

( 三) 实时客流分析与动态报站策略优化

通过搭建多源数据融合的客流监测架构，达成实时客流分析与动态报站策略的优化，实现报站策略的智能调节，该系统集成了计算机视觉、物联网传感、大数据分析等技术，运用站台摄像头视频流分析、闸机过闸的详细数据、车厢称重传感数据等多层面信息，打造全面覆盖的客流监测架构，运用深度学习目标检测算法对站台人群密度实施实时识别，结合时空预测模型。预测未来时段客流的动态变化趋势，系统构建依托强化学习的决策引擎，结合实时客流状况、过往运营数据及预测结论，实时调整播报内容、播报频率及形式，通过搭建客流等级分类架构，确定差异化的播报方案，实现信息有效传达，避免信息过度累积，系统也具备异常事件监测与应急处理能力，可快速识别大客流聚集、设备故障等突发事端并开启相应预案。

例如，在具体实施中，系统为各个站台布放8 到10 个高清摄像头，采用 YOLO 算法实时测算人群密度，在站台特定区域，若人员密度超过4 人/ 平方米，系统自动评定此为高密度情形，立即调整该区域播报策略，若处于早高峰时段，若检测得知某站台客流密度不断上升。系统自主把播报间隔从 90 秒调整至 60 秒，播报内容简化成“列车即将进站，先下后上，注意安全”等核心资讯，同时增大音量 5dB，实现穿透嘈杂环境的效果，在站台特定区域增设专门的定向扬声器，聚焦人群密集区域进行重点播报，若客流密度降至2 人/ 平方米以下，系统重归常规播报模式，补充换乘提示、出口走向等细致内容，若遇到突发性大客流，如大型活动结束后的散场情况，系统借助历史数据与实时信息，提前 15 分钟预测客流峰值，自动过渡到大客流疏导模式，反复播报分流建议和安全提示，同时通知相邻站点做好客流管控准备。

结语

基于人工智能的南京地铁报站系统革新方案，借助整合智能语音、深度学习、大数据洞察等先进技术，搭建起集多语种服务、个性化推送以及动态优化为一体的智能报站体系，这一方案不仅可以有效解决传统报站系统存在的诸多问题，还能够主动满足乘客多样化需求。赋予更具智慧、精准无误、人性化的信息服务，随着 5G、物联网等新技术的深度应用，地铁报站系统将朝着更高程度的智能化、个性化方向前行，为城市轨道交通智慧化转型奠定支撑根基，使每一位乘客都能获得更便利、舒适的出行体验。

参考文献

[1] 司政科 . 基于人工智能的炭素绩效管理系统与炭素生产工艺优化方案研究 [C]// 中国金属学会 . 中国金属学会炭素材料分会第二十二次学术交流会论文集 . 中国云南省大理白族自治州 ,2008:124-130.

[2] 卞熠. 南京地铁ATS 系统优化方案的研究与实现[D]. 江苏省:南京邮电大学 ,2018.

[3] 张爱琳 , 惠之瑶 , 梁爽 , 等 . 基于人工智能系统的地铁收益优化与分时定价理论研究 [J]. 科技促进发展 ,2018,14(08):795-800.