厉平

（中国铁路上海局集团有限公司宁波工务段，浙江 宁波 315000）

在互联网信息时代下，各种先进的信息技术层出不穷，比如云计算技术、大数据技术等，同时在铁路安全管理领域也应用了诸多信息管理系统。因此在铁路安全方面产生了海量的数据信息，通过应用大数据技术，能够从这些海量数据中挖掘出更多更有价值的信息，从而为铁路安全管理提供良好的信息支持，从根本上提高铁路安全管理质量水平。

1 铁路安全管理数据特征

1.1 数据规模大

在当前铁路安全领域中，针对不同的专业，已经建立了数十个安全监控系统，比如铁路车站安检系统、车辆安全监控系统等，随着这些系统的持续运转，已经产生了海量的数据信息，数据存储量已经达到PB 级别。比如在“5T”系统之中，TFDS 由于能够产生大量图像信息，因此本身产生的信息数据量非常庞大，每经过一趟列车，将会产生700 至800M信息数据。而在高速铁路综合视频监控系统中，由于监控对象数目众多，因此每年会产生约145PB 的信息数据。由此我们能够认识到，当下铁路安全管理数据具有大规模特征。

1.2 数据内容多样

数据内容多样简单来说是指铁路安全数据的来源多，数据格式丰富，不仅包含一般的结构化数据，同时还产生了大量的非结构化、半结构化数据。铁路安全管理监控运行中，涵盖了多个专业业务系统，不同业务系统数据信息也具有一定的差异性，既包含纸质数据，也包含各种"geo""iic"格式的轨检车数据，还包括一些CAD 数据、视频监控录音、录像数据等，除此之外，很多数据信息彼此也有着紧密的联系，比如安全管理数据需要与天气、地震数据进行关联分析，更好的维护列车运行安全。……