大数据时代的轨道交通公共安全体系研究

摘要：在数字化浪潮发展中，大数据时代悄然来临，以其强大的数据收集、分析与储存、应用能力对各个领域的发展格局产生着深刻的改变。轨道交通作为城市交通的重要构成部分，企公共安全以及受到社会范围的广泛关注。为此，针对大数据时代轨道交通安全体系进行深入的研究与分析，对于提高轨道交通运营的可靠性、安全性及其高可效性有着重要的现实意义，也是能够有效推动轨道交通行业获得健康可持续发展的必然要求。
关键词：大数据技术；轨道交通；公共安全；交通安全
前言：随着轨道交通线路越建越多、客流量持续增长，原来那套安全管理的老办法确实有点跟不上形势了。比如说遇到突发大客流或者设备异常这些复杂情况，传统管理方式经常会出现反应不够快、预判不够准的问题。好在现在有了大数据技术，给轨道交通安全管理带来了新的可能性比如说通过分析车站里的人流数据、乘客刷卡记录这些信息，再加上设备传感器传回来的各种指标，就能提前发现哪些地方可能有安全隐患，这样管理人员就能及时采取措施，不断优化安全管理的工作流程。
一、轨道交通公共安全体系概述

轨道交通公共安全体系就是在地铁、轻轨这些交通区域里保障人身安全、财物安全以及社会秩序稳定的工作模式。城市轨道交通的安全管理制度，也就是用来保护乘客和工作人员的生命财产不受损害的一套理论方法与实践形式，这套方法不仅关系到每个人的日常出行安全，还会影响整个城市交通网络的正常运转，进而对城市经济发展产生连锁反应。具体来说，轨道交通系统的安全管理主要涉及几个方面的工作：技术层面的防护措施、日常的安全管理流程、处理突发情况的预案，还有相关的安全研究项目。管理范围可以理解为包含安全管理部门的设置、具体岗位责任的划分、各类规章制度的制定，还有安全培训教育、档案资料管理这些具体工作内容。

图1轨道交通公共安全体系

二、大数据时代的轨道交通公共安全体系的建设需求

（一）精准风险预警需求

在风险预警方面，由于地铁站每天需要处理大量的乘客人员流动情况，存在着各种安全隐患。这就需要建立起更为智能化的预警系统进行应用，例如通过对各种数据信息进行收集与分析，包括车站监控视频中人群密度的变化情况、设备参数运行的波动情况以及外部天气变化数据等等，从而能够对可能存在的风险隐患进行提前的发现与妥善处理，例如，当监控系统发现某一区域的人员密度过大时，能够在第一时间发出预警信号，从而及时对其进行干预处理，避免出现踩踏事故或者暴力冲突。

（二）高效应急响应需求

在应急响应方面，大数据技术提供了新的解决方案。当发生突发情况时，快速获取准确信息非常重要。这个时候如果能整合票务系统的乘客数据、列车运行状态数据以及通信系统的实时信息，就能为救援工作提供支持。比如说去年某地地铁故障时，调度中心就是通过调取实时载客量数据，快速制定了疏散方案。这种数据驱动的应急响应方式，可以有效减少事故带来的损失。

（三）深度安全评估需求

在安全评估方面，传统的轨道交通安全评估方法主要依靠零散数据与人工检查，很难对整个系统的安全使用状况进行全面的掌握。目前，通过对轨道地质数据收进行收集、对列车运行日志进行查看，以及对乘客行为记录的总结等多维度信息的分析处理，能够更为准确的对线路安全风险进行评估与分析。例如，某条线路的钢轨磨损数据一旦出现了异常的波动，系统就能够对其进行自动化提示与重点检查。这种深度评估工作的开展，能够为轨道交通日常维护工作提供重要的参考与帮助。

三、大数据时代的轨道交通公共安全体系优化措施

（一）强化数据整合与共享

首先需要先把各个部门的数据都整合到一个平台上，也就是把不同系统产生的信息集中存储管理。比如说乘客刷票进站的记录、监控摄像头拍到的画面，还有设备运行时的温度压力参数这些，都需要用统一的标准格式进行存储。其次要打通部门之间的数据壁垒，让信息能够流动起来——运营部门可以提前查看设备数据来安排检修，安全部门则可以把售票数据和视频监控结合起来做风险预判。另外还需要和外部单位进行数据互通，比如说气象部门提供天气预警，公安那边能共享可疑人员信息，这样在做决策的时候有更多参考依据。通过这样的数据整合，可以让整个安全体系运行得更加顺畅高效。

（二）提升智能分析能力

一方面，通过先进的人工智能算法的应用，包括深度学习技术与机器学习技术，能够对数据进行深度分析与挖掘。例如，通过机器学习算法能够对设备运行数据的变化规律进行分析，从而预测设备故障发生概率。通过对监控视频进行深度学习分析可以对人员异常行为进行充分识别，另一方面，通过建立起智能化预警模型，结合实时数据与历史数据，能够对可能出现的安全风险进行提前的预判与处理。一旦模型监测到异常问题时，可以在第一时间发出预警信号，并提醒工作人员采取相应的措施进行妥善处理。与此同时，采取智能化分析技术，能够对突发事件进行模拟和推演，从而制定出能够具有最佳效果的应急响应工作方案。在事故出现时，可以根据实际情况对方案进行迅速的优化调整，不断提高应急处置工作的效率，进一步提高智能化分析能力，能够使得智轨道交通公共安全管理体系更为精准且科学。

（三）加强人才培养与合作

在建设轨道交通公共安全体系的过程中，对专业人才进行培养是大数据时代的重要发展基础与支撑。要想保证轨道交通公共安全体系能够实现高效的运转，需要从人才培养与多方合作这两个方面着手推进。在人才培养层面，职业技术院校与高等院校可以设置针对轨道交通数据分析的课程，目标是培养出既能够对轨道系统工作原理保持充分了解又能够熟练操作数据分析工具的综合性技术工作人员。对于企业来说，可以定期组织工作人员参与技能培训，提高工作人员的数据处理能力以及安全管理工作意识与水平。在合作机制建设方面，企业需要不断加强与科研院校之间的合作关系与联系密切程度。例如与大学实验室之间合作开展专项研究，利用高校在人才与算法开发等方面的优势，对大数据技术在轨道交通安全领域中的新应用与发新发展进行积极探索。而企业则能够为高校提供更为真实的轨道交通运行数据以及具体的应用场景，如此一来，能够形成产学研之间的良性互动。除此之外，还可以参考国外在类似领域的具体经验做法，例如学习国外地铁在客流量预测以及设备故障预警等方面的成熟经验与工作方案，将这些经验充分吸收并转换到当前的地铁轨道交通公共安全管理体系中。通过这种人才培养和多方协作的模式，可以为整个安全体系的持续优化提供必要的人力储备和技术支持。

结束语：大数据技术的应用给轨道交通安全管理工作带来了全新的发展可能性，与此同时也对传统管理模式提出了更大的挑战。通过研究可以发现，运用大数据分析技术，能够帮助轨道交通管理部门实现从事后处理到事前预防的巨大转变。这种转变不但能够有效提高轨道交通安全管理工作的精确程度，还能够使得轨道交通日常运维管理工作变得更为高效且可控。

参考文献

[1]蒲友剑.大数据时代的轨道交通公共安全体系探究[J].无线互联科技,2023,20(22):68-71.

[2]毛新培,仇龙佳.轨道交通安保防控体系与警务模式研究[J].中国安防,2021,(09):96-101.

[3]马彪,左琳.城市轨道交通公共安全风险源头治理和标准化对策[J].城市轨道交通研究,2020,23(12):1-6.DOI:10.16037/j.1007-869x.2020.12.001.

[4]袁桂娟.体系与措施：城市轨道交通公共安全风险管控[J].铁道警察学院学报,2020,30(02):5-10.DOI:10.19536/j.cnki.411439.2020.02.001.

[5]孔磊.大数据时代的轨道交通公共安全体系研究[J].软件产业与工程,2016,(01):49-52+56.

[6]成亦农,陈瑾申,龚蔚.城市轨道交通公共安全防范系统信息安全管理体系的架构分析[J].城市轨道交通研究,2011,14(S1):24-28+34.DOI:10.16037/j.1007-869x.2011.s1.007.