随着新一代信息技术、网络通信等先进技术的涌现与发展，世界高速铁路正在向数字化网络化智能化方向转变。北京2022年冬奥会和冬残奥会（简称：冬奥会）是全球首次三赛区联动、以高速铁路为主要运送方式的奥运盛会，北京—张家口高速铁路（简称：京张高铁）承担着冬奥会交通保障功能。京张高铁具有客流构成复杂、运营服务标准高、运营安全要求高等赛期运营特征，传统的铁路运输服务已无法满足冬奥会赛事期间旅客出行服务需求，研究京张高铁全行程智慧出行服务势在必行^[1]。

着眼于为冬奥会京张高铁旅客提供便捷、舒适、安全的全行程智慧信息服务，研究面向冬奥会的京张高铁全行程智慧信息服务技术，以提升冬奥会赛事期间旅客出行服务水平，为北京冬奥会提供科技支撑。

1   京张高铁全行程智慧出行服务构想

1.1   铁路旅客全行程智慧信息服务内容

铁路以完成旅客出行位移为主要运输目的，在旅客全链路出行过程中，以“点—线—点”出行方式完成从出发地至目的地的链条式出行。

通常，大部分旅客对列车晚点都心存焦虑，为了准时乘坐列车，往往提前数小时抵达车站候车，特别是对于发车时间较早、且处于公共交通运营时间之外的车次^[2]。铁路客运站作为铁路运输的主要服务节点，出行旅客往往会在铁路客运站长时间停留，办理上车前的票检、安检、身份验证等业务。铁路大型车站站房面积大，站房内部结构复杂，服务旅客规模较大，旅客因不熟悉车站环境，常常在问询、探路过程中消耗很多时间。

如何快速、便捷、简单地引导旅客抵达目的地，以及到站后快速离站是铁路智能化服务亟需解决的问题^[3]。为此，基于人脸识别、消息推送、站内导航等技术，为旅客提供智能化、个性化的出行服务推荐，实现旅客全行程智慧信息服务是十分必要的，其主要服务内容如图1所示。

图  1  全行程智慧信息服务

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（1）人脸识别：对于已购车票的旅客，当旅客到达火车站进站时，检票口的人脸识别设备会对旅客进行身份认证，并通过旅客的人脸信息关联到旅客的身份证号，进而获取到旅客的订票信息和行程信息。

（2）出行服务推荐：根据旅客当前位置和目的地位置，通过融合多种交通方式，为旅客动态规划最优的到站路线，为旅客节约更多的时间。

（3）服务信息推送：当旅客成功购票后，系统会为旅客推送购票信息和行程信息。当快要到达旅客列车发车时间时，系统也会为旅客提供发车提醒，以及建议出发时间的信息推送服务。

（4）站内导航：当旅客进入站内后，通过对站内位置点设置定位标签，为旅客提供站内定位和目的点个性化导航服务，同时提供站内服务场所的智能化推荐服务。

1.2   铁路旅客全行程智慧出行服务流程

针对铁路旅客出行过程中的痛点问题，以铁路旅客全行程出行引导为目的，设计如图2所示的铁路旅客全行程智慧出行服务流程：

图  2  铁路旅客全行程智慧出行服务流程

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（1）当旅客打开铁路12306互联网售票系统App（简称：12306 App）后，可通过人脸识别功能获取用户实名认证信息，若自动识别失败，也可由旅客采用手动输入方式录入身份信息；

（2）在用户完成核验和确认身份信息后，通过与票务系统进行数据交换，可获取用户车票信息和行程信息，在发车前系统会通过12306 App或微信公众号，为旅客推送出发提醒信息；

（3）根据旅客行程及其当前定位信息，利用行程路线规划算法，分析当前点位和线路信息，为旅客推荐多种出行方式，并规划出每种出行方式对应的出行路线，再根据旅客所选择的出行方式及路线，为旅客提供智能引导服务；

（4）旅客到站后，系统会自动获取旅客当前位置，以及所乘车次对应的检票口信息，通过站内导航服务，为旅客规划快速进站路线；在时间允许的情况下，还可为旅客推荐进站途中的候车、购物等站内服务场所，让旅客在候车期间，能够便捷地体验车站提供的各类服务，丰富旅客出行体验。

2   主要应用场景

2.1   进出站闸机人脸识别检票

铁路车站人员密度较大，室内环境相对复杂，为了方便旅客快速进出车站，铁路部门采用了人脸识别智能检票技术。目前，人脸识别闸机检票已在我国各大车站广泛使用，为旅客实现快速进出站提供了便利通道^[4]。

在旅客进出铁路车站时，通过人脸识别进行身份验证，不仅简化了旅客进出站业务办理流程，也减少了排队取票时间和候车时间，避免旅客因进站耗时过多而晚点，有助于改善旅客出行体验，也是实现全行程智慧出行服务的技术基础。同时，进出站采用闸机人脸识别检票的方式，也极大地减轻了车站工作人员的工作压力，显著提高了客运车站运营效率。

2.2   全方位站内导航服务

铁路客运站站内环境复杂，站内导航服务主要满足旅客预览站房布局和站内各类服务设备/设施配备，以及智能化站内导航等需求，方便旅客在车站内快速办理业务，高效获取所需服务。

目前，12306 App、中国铁旅App等应用均已集成站内导航功能，如图3所示中，站内导航系统已在京沪铁路全线、京张铁路部分高铁车站投入应用。

图  3  站内导航效果

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站内导航系统可为旅客提供室内三维地图展示功能，利用蓝牙定位为主的定位方式，实现地图浏览、缩放、平移等操作；提供车站公共服务和周边设施查询服务，通过检索目录或关键字搜索，可查询特定目标位置，在站内地图上查看该目标所在楼层及精确位置；为旅客提供站内点到点路径规划指引，还可提供不同楼层平面图的换层方案供旅客选择。

2.3   基于旅客行程智能化消息推送服务

信息推送是全行程旅客信息服务不可或缺的重要组成部分，为满足旅客多元化、个性化、一站式的综合信息服务需求，需要基于客运车站导航应用，实现向旅客精准地推送客运服务和营销信息。

（1）适时向旅客推送所乘坐列车的安检时间、到站时间、检票时间、检票口等出行服务信息，推荐旅客从哪个进站口进站，在什么地方取票购票等，以及站内餐饮、购物等服务信息。

（2）依据旅客当前位置信息以及旅客行程信息，结合客运服务相关数据，智能化地推荐旅客出行方案、出发时间、以及出行方案的路书，并按不同优先层级动态显示。

（3）对采集的旅客出行数据进行抽取、转换和融合处理，以智能化方式，向出行旅客精准地推送列车正晚点、周边景点、交通指引等服务信息。

3   关键技术

3.1   基于MTCNN 模型的人脸识别

铁路车站人员密度较大，室内环境相对复杂，为了实现旅客快速进出站，减少旅客取票、候车时间，铁路部门采用了人脸识别智能检票技术，该技术采用 MTCNN 模型。

MTCNN是一种多任务级联CNN，是用于人脸检测的深度学习模型。该模型综合考虑人脸边框回归和面部关键点检测，采用候选框加分类器的思路，实现快速、高效的人脸检测。如图4所示，MTCNN 包含3个级联网络：快速生成候选窗口的P-Net、进行高精度候选窗口过滤选择的R-Net，生成最终边界框与人脸关键点的O-Net。

图  4  MTCNN 级联网络结构

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MTCNN 算法以从粗略到精细的方式，预测人脸及人脸关键点的位置，进行人脸检测与对齐；其处理过程如图5所示。

图  5  基于MTCNN算法的人脸识别过程

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确定脸部5个基准点后，采用改进的特征提取网络Insightface ，结合损失函数优化方法进行人脸特征提取；利用Faiss检索提取的人脸特征，以完成人脸识别^[5]。具体过程如下：

（1）不断地调整人脸图片尺寸大小，以生成图像金字塔；

（2）将图像金字塔输入P-Net，生成大量候选（candidate）图片，通过分类和NMS筛选，剔除掉大部分假的候选图片；

（3）将剩余的候选图片输入R-Net进行精调，再次通过NMS筛选，剔除掉过多的候选图片；

（4）将其余的候选图片输入到O-Net，由O-Net对这些候选图片进行处理，输出准确的边框回归坐标和地标坐标。

3.2   旅客行程服务信息采集与融合

旅客行程服务信息采集与融合过程，如图6所示：

图  6  旅客行程服务信息采集与融合过程

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（1）旅客手机上12306 App的人脸识别功能获取旅客的实名身份信息后，从购票系统读取旅客行程数据信息，包括车票的出发到达时间、车次、席别、票种，以及乘车人信息等；

（2）读取由站内外导航定位模块采集的旅客当前动态位置信息，结合旅客选择的出行方式，如出租车、自驾、公交、步行、骑行等，由旅客行程智能规划模块计算生成出行线路推荐方案；

（3）在旅客所乘坐列车发车前6 h，12306 App会自动计算出从当前旅客的位置，采用不同出行方式，到达车站的最长时间X，以及从车站进站口到达检票口的时间Y；若当前时间T_now+X+Y>旅客出发站列车开始检票时间T_ck，12306 App会主动向旅客推送出发提醒信息，并计算出不同出行方式下预估的出行时长及费用；

（4）当旅客进站后，12306 App会自动读取旅客历史行程记录，分析出旅客的消费偏好，智能地向旅客推荐车站内的休闲和购物场所。

3.3   旅客出行服务信息推送

旅客出行服务信息推送是服务端主动将信息送达客户端（主要考虑移动端，如旅客手机），旅客出行服务信息推送模块采用HTTP/HTTPS接口方式，可将不同客户端本地APIs接口差异最小化。该模块以定时任务方式，自动获取旅客服务系统的列车正晚点信息，并采用变更数据实时推送的方式，达到与数据源的强一致性。

该模块采用Java语言开发，JMS（Java Message Service）消息域采用发布/订阅模式的广播模式，消息确认支持本地事务和非本地事务提交，回滚时将重发消息，采用消息队列和缓存配合NIO模型的方式，实现大流量的消息推送。

3.4   站内导航相关技术

根据总体规划要求及车站实际情况，铁路客运站站内导航应用主要分为铁路导航应用公用基础应用、车站导航基础设施和移动端应用。其中，铁路导航应用公用基础应用统一管理全路地图数据，存储用户定位数据和导航数据。车站导航基础设施主要包括4个部分：（1）站内定位硬件；（2）站内地图数据；（3）站内导航服务；（4）站内导航应用接口^[6]。移动端应用是安装在铁路工作人员移动终端、铁路客服设备、旅客移动终端等设备上的导航应用模块，采用统一技术架构与个性化需求相结合的模式进行开发。

3.4.1   站内导航底图绘制

现场数据采集结合站内引导需求、室内公共设施数据、室内路网数据等数据，结合三维GIS技术绘制CAD矢量图。对铁路客运站站内的建筑设施、商家、服务站点等场所进行现场测量，完成铁路站内导航公用基础数据采集和加工处理，使用CAD完成现场导航底图的绘制，具体制作步骤为：

（1）绘制轴线，横纵向以3 m为单位；

（2）绘制好轴线后，根据现场实况用测距仪进行现场图纸绘制；

（3）对初步绘制的CAD平面图进行图像矫正和图像矢量化^[7]。

3.4.2   站内蓝牙iBeacon定位装置部署

基于不同定位载体的站内导航实验分析结果如表1所示，综合考虑定位精度、成本、受环境干扰度，以及系统兼容性，铁路客运站站内定位载体选择蓝牙更合理。

表  1  定位载体数据比较

信号载体	定位方式	定位精度	成本	其它不足
Wi-Fi	场强	5～10 m	高	稳定性差，仅用于安卓系统
ZigBee	场强	5～10 m	高	室内覆盖能力有限
RFID	门禁方式	10～13 m	高	室内覆盖能力有限
蓝牙	场强	1～3 m	低	需要2～3年更换电池
UWB	时延多到达角	dm级	极高	室内覆盖能力有限
惯性定位	行人航迹	50 m以上	低	室内覆盖能力有限，不能单独使用， 只能作为辅助

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在车站底图区域，按水平方向间隔3～5 m、垂直方向离地面3 m的距离，部署用于站内定位的蓝牙iBeacon定位装置。

车站内移动客户端的定位与导航程序定时扫描蓝牙设备信号，并数据库中蓝牙指纹信息进行匹配，通过定位算法计算出当前位置^[7]；此外，还可以将蓝牙iBeacon定位信息与移动客户端上的惯导、地磁以及移动网络定位数据进行融合，实现站内无缝的、高精度定位和智能导航功能。

3.4.3   指纹定位

站内定位采用的是基于蓝牙的多源融合高精度定位技术，即以蓝牙定位技术为主，融合4G/5G、Wi-Fi、地磁、手机惯导等技术，实现站内高精度定位，将多种传感器采集的定位数据进行共享、关联和融合，以便获得覆盖范围更广、定位更为精确的位置信息。因受到站内现场环境的约束，蓝牙定位设备和Wi-Fi设备的部署位置与密度会受到一定限制，导致站内局部区域的定位效果较差，需要利用其它定位技术进行弥补，如在站外区域利用4G/5G、GPS等技术，以达到无盲区、连续顺畅的定位效果。

定位模块采用指纹定位算法，在定位区域收集很多的指纹数据（即无线信号的RSSI值数据，定义一个个网格点来采集无线强度值）蓝牙模块作为已知节点发送广播，手机或者其它节点接收广播信息，从广播信息中提取已知节点的位置信息；当需要定位时，将手机采集到的无线信号与预先收集的指纹数据库进行对比，找出最相似指纹的位置，将其标注在室内地图上。

3.4.4   基于A*算法的站内导航

导航模块采用A*算法，通过不断匹配目的地址，当前地址与目的地址重合时结束算法，否则根据A*算法计算出引导路径并进行导航。A*算法的核心是估价函数：

其中，$g(n)$是已经走过的代价，表示在状态空间从起始节点到当前节点${{n}}$的深度；$h(n)$是当前节点${{n}}$到目标的估计代价，表示节点所在地图的位置到目标位置的直线距离。

4   结束语

京张高铁全行程智慧出行服务的相关研究与应用，有助于提升铁路旅客服务质量，降低铁路工作人员的服务成本，可在一定程度上减少旅客在车站候车等待时间，降低旅客误车率，提升旅客出行效率和便捷性，方便旅客自主地选择最佳出行方案，为冬奥会赛事期间京张高铁带来较好的社会和经济效益。