“道路千万条，安全第一条。”电影《流浪地球》中的这句台词为人津津乐道。无论选择何种出行方式，安全始终是人们最关心的话题。

铁路的候车大厅、通道、站台、车厢等区域，需要通过视频监控系统进行实时监控。如何在海量数据中，检测到轨道异物、站内可疑物品遗留?如何及时发现车站和车厢内人员的异常情况?

发现问题，解决问题。循着这样的思路，北京交通大学信息科学研究所所长赵耀带领团队正利用人工智能领域的最新技术，对轨道交通的监控视频大数据进行智能分析，保障轨道交通运行安全。

智能分析轨道交通异常秒发现

2018年，全国轨道交通运营线路171条，运警量达212.77亿人次，运营车公里35.26亿车公里…….随着高铁的快速发展和载客量不断上升，我国轨道交通面临的公共安全问题越来越受到重视。轨道交通视频监控系统可为增强公共安全提供有力的技术支撑，但由于信息量大，系统每时每刻产生海量视频数据。

如何采集庞大的视频数据?如何对视频数据及时检索、分析和高效利用?而且受传统视频分析方法的制约，现有视频监控系统的智能分析环节较为薄弱，很难实时、准确地分析视频数据。

如何解决这些问题?

赵给出了答案：建立轨道交通监控视频智能分析和安全保障系统。用高清视频监控实时获取轨道交通的现场情况，应用人工智能领域的最新技术，对轨道交通的监控视频大数据进行智能分析。

这个答案源于赵耀的研究。2018年，赵耀团队开始启动“基于人工智能的轨道交通安全”研究项目。据了解，该项目的研究方向属于《促进新一代人工智能产业发展三年行动规划（2018-2020年）》中“视频图像身份识别系统”，是国家重点支持的重大研究方向。研究顺应了国家《大数据产业发展规划(2016-2020年）》部署，主要针对交通运输领域的监控视频大数据，尤其是轨道交通监控大数据，旨在从海量的监控视嫩图像中定位、识别和跟踪关键目标物体，实时分析和判断目标的行为，对异常事件预警，作出应急反应。

赵罐介绍，该项目建立的轨道交通监控视频智能分析和安全保障系统主要包括轨道异物检测、站内可疑物品遗留检测、车站及车厢内的单人行为异常检测、群体行为异常检测，以及敏感区域入侵检测和设备入侵检测。

“轨道交通的安全运营已经成为国家和社会高度关注的问题。视频监控系统作为轨道交通安全防范系统的重要组成部分，也在不断完善升级。”赵耀团队研发的系统，能通过挖掘监控视频大数据的内在特征，实现高效的异物检测和视频解析，生成预警信息。

”在川流不息的车站，人员流动很频繁，视频数据信息非常多，监控室的工作人员很难一下子发现可疑人员或危险情况。比如在车站有人反常地来回走动，或者有人在人多的地方放下一个手提箱就突然转身离开......这些可疑情况能够被我们研发的系统及时检测出来。”赵耀说，轨道交通监控视频智能分析和安全保障系统还会对检测数据进行智能检测和精确跟踪，提示给车站的工作人员，有效保障轨道交通的安全与稳定。

3D感知消除停车视觉盲区

很多新手司机都遇到过因停车位面积狭小，车技不过关，停不了车的尴尬情景。当前的自动泊车系统虽已能帮助人们解决这一难题，但由于大多采用激光测距原理，配件成本高。能不能有成本更低、使用更准确、更贴近实际的应用?

赵耀启发学生，视觉测距可以满足这些要求。视觉测距方法是利用视频输入设备实时获取道路图像数据，通过计算处理后，再根据双目视觉视差，就能计算出实际的停车位距离。

自2016年开始，赵耀带领学生研究基于视觉的自动泊车系统，可在一个给定的车位中准确泊车，适合车辆装配。其间，赵耀还带着学生研发出全高清实时环视3D环境感知系统，这也是辅助自动驾驶领域的一项研究内容。

设想一下，在车里放一块显示屏，驾驶员就可以看到汽车周边360度的实时3D画面，还可以随意切换不同视角，对汽车周围环境一目了然。

“应用这套全高清实时环视3D环境感知系统，可以让驾驶员在车内看到汽车周边的情况，不再有视觉盲区。”赵耀介绍说，该系统包含环视3D图像精准校正、3D模型建模、全高清多摄像头实时自动融合等核心技术，不仅可以让驾驶员实时了解汽车周边情况，还可以及时进行数据分析，帮助驾驶员选择和规划行车路线，提高行车安全性。

“我接触人工智能时间比较早，读研究生阶段就开始研究人工神经网络。现在大热的深度学习，本质上和我之前研究的人工神经网络很相似。不过，现在有了新发展，主要体现在计算机视觉、语音识别和多媒体领域等方面，越来越深入地融入和影响人们的生活。”谈及人工智能技术日新月异的发展，赵耀颇为感慨。

技术创新滚滚向前，科研精神薪火相传。“袁保宗教授已经80多岁高龄了，仍关注人工智能领域的前沿科技，有时看到有价值、有参考意义的文献还会转发给我，让我学习。”提到自己的恩师，赵耀言语之间充满敬重之情，“袁老师既有前沿视角和开拓精神，又思路清晰、逻辑严密，对学生要求也很严格。”

在自己执教以后，赵耀也传承了恩师的治学精神，要求学生产出高质量的研究成果，但不限制学生的科研思路和想法。

对科研的热情和教书育人的使命感让赵耀在大学校园里一呆就是20余年。在他的培养下，一批批优秀的人工智能人才走进交通运输行业。

建言

提前做好战略布局 有效限制负面影响

口李萌

近年来，深度学习、计算机视觉、智能机器人等一系列人工智能技术相继取得重大突破，人工智能在经济社会发展中展现出巨大潜力，站在了新时代的风口。交通运输行业也在积极参与和布局人工智能领域发展，其中重要的应用方向就是道路交通安全。

在道路交通安全领域，人工智能在提升交通基础设施安全水平、交通安全管控、应急交通组织等方向均有广泛的应用前景。通过深度学习和计算机视觉的融合，科研机构已开发出基于人工智能的道路风险评估技术，评价道路事故风险程度，并给出处置措施建议。与传统方法相比，人工智能的加入大大提高了工作效率，降低了人力及时间成本，为道路交通安全隐患的处置和安防设施布设提供了有力的技术支撑。智能机器人的应用，可以减少施工区人员数量，加快施工速度，最大限度降低道路施工安全风险。通过应用基于人工智能的生物特征检测技术，道路管理部门可以及时了解道路使用者的心理、生理状态，进而可甄别事故征候人群，提前采取应对措施，防范事故发生。自动驾驶技术的逐步成熟，今后将有效防范因人为因素而导致的交通事故，保障人民群众出行安全。此外，人工智能和5G技术深度结合，可以构建完善的车路协同交通系统，通过各种道路传感、监测、信息提示设备，可自动生成决策应对各种突发事件。

新技术带来了机遇，也带来了挑战。人工智能将重新定义人们的出行方式，传统的交通安全技术、理论可能并不适应这种转变。比如，自动驾驶技术的成熟和发展，将颠覆“驾驶员”的概念，给交通安全带来新的不确定因素；伴随着计算机视觉技术的发展，视觉对抗技术也应运而生，部分不法分子可能利用这项技术恶意绕开道路监控系统，从而增加交通风险。我们在享受人工智能带来便利的同时，也要积极应对新出现的问题。道路交通安全行业从业人员要对这些潜在挑战有所准备，提前做好战略布局，充分利用人工智能技术提升道路交通安全水平的同时，有效限制其带来的负面影响。