靳鸿泽 郭大为

（1 大连交通大学机车车辆工程学院，辽宁 大连 116028；2 大连交通大学理学院，辽宁 大连 116028）

一、研究目的及背景

随着智慧交通的发展，我国目前针对交通拥堵问题的方式更加智慧化，管理效率不断提高。本文通过以数据采集、数据分析、数据挖掘、数据决策、数据服务为主线，基于TOS 系统为基础，根据不同车站的站台占地面积，不同环境下的车厢满载率情况控制及限流措施，在实际运营过程中仍然需要通过嫁接AI 技术与VER 等3D 呈现技术，更加有效地呈现出车站车厢拥挤度，为乘客出行提供便捷的路径选择，全面深入推进智能交通建设，助推为优化轨道交通运营服务。

TOS（三色运营状态TRI-COLOR OPERATING STATUS 的简称），通过“红、黄、绿”三色状态生动地向公众提供实时的轨道拥堵信息，帮助乘客选择设计最优的出行路径。而当地铁发生重大事件或典型故障等问题时，根据预先设定的紧急预案，TOS 系统将发布疏导信息，避免造成客流大量积压导致交通瘫痪，起到疏散诱导作用[1]。

二、基于TOS 系统与AI 技术嫁接的数据模型分析

TOS 系统基于目前较成熟应用的售检票系统（AFC）、列车自动监视系统（ATS）、列车称重系统等系统采集的轨道网络运营的实时和历史数据，通过多种数据模型处理计算生成多项定量化的、实时性较强的运营服务指标，并通过在轨道交通行业网站、App 等途径，同时与各类城市融媒体、新媒体、传统媒体等系统的嫁接同步等多种方式，向乘客和社会发布实时运营信息，传统TOS 系统与AI 技术嫁接模块链路详见图1。……