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[摘 要] 随着时代的不断发展，人工智能技术应用越来越广泛。因此，在当前的企业铁路全流程运输管理系统设计中，合理地利用人工智能，就可以满足系统的设计要求。因此，就人工智能的企业铁路全流程运输管理系统设计进行分析，以满足具体的要求。
[关键词]企业铁路;全流程运输管理系统;人工智能
[中图分类号]U292.4 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（2021）08–0–02
[Abstract]With the continuous development of the times， artificial intelligence technology is more and more widely used. Therefore， in the current enterprise railway whole process transportation management system design， reasonable use of artificial intelligence， can meet the design requirements of the system. Therefore， this paper analyzes the design of enterprise railway whole process transportation management system based on artificial intelligence， hoping to meet the specific requirements.
[Keywords]enterprise railway; whole process transportation management system; artificial intelligence
1 企业铁路全流程运输管理系统概述
矩阵人工智能火车调度装运系统可实现自合同、计划、派车、称重、装车直至结算的企业火车发运业务全过程管控。系统以基于JAVA的B/S架构进行设计，在保证功能部署灵活性的同时，方便集团级企业业务的升级与扩展。针对传统技术难以解决的车厢信息识别及装车控制问题，矩阵软件针对性建立和训练AI模型，应用货运列车标记信息智能识别技术，对行进中的货运列车进行车头出现、车厢间隔和标记信息区域实时甄别，完成多尺寸多目标信息的动态监测，智能识别车厢信息。
2 企业铁路全流程运输管理系统总体设计
根据实际情况和业务特点，确定本设计方案遵循以下设计原则：统筹规划原则、先进性原则、模块化原则、实用为本原则、高效精准原则、可扩展性原则。在了解基本原则的前提下，就可以实现对于企业铁路全流程运输管理系统总体设计。
2.1 系统硬件架构设计
系统采用B/S二级架构设计，所有业务及数据的处理均基于服务器。
在公司数据服务中心服务器部署系统平台，集中对发运业务逻辑进行处理，数据进行存储。
根据业务的不同，各关键发运位置可部署设备接入终端，如入式采集设备、识别系统主机、AI智能分析服务器、PLC控制器，各接入终端集成硬件服务、控制逻辑等，负责现场设备的接入、信息的预处理、设备数据的上传及控制命令的下发。
2.2 系统功能结构设计
人工智能火车调度装运系统主要包含三个子系统，分别为火车营销调度管理系统、火车车厢信息智能识别系统、火车智能装车系统。同时系统可通过接口对接企业其他系统，实现关键数据的互联互通[1]。
其中火车发运业务营销调度管理系统主要实现了火车发运业务的营销管理、计划调度、轨道衡检斤、业务报表统计等相应功能，是整个人工智能火车调度装运系统业务实现的基础。
火车车厢信息智能识别系统通过在现场增加的高速抓拍摄像机、车轴检测器、智能分析终端等设备，结合AI机器视觉技术，实现了火车车厢信息的智能识别，辅助其他系统实现业务功能。
火车智能装车系统则通过在现场增加的激光雷达、PLC控制器、智能分析终端等设备，将AI技术与传统PLC控制技术结合，实现了火车装车的智能控制，是人工智能火車调度装运系统功能的有效补充。
3 基于人工智能的企业铁路全流程运输管理系统设计的实现
为了更好地研究企业铁路全流程运输管理系统设计，以货运列车车厢信息智能识别系统为例，进行了具体的分析探讨。在货运列车到矿确认及装车过程中，车厢编号，以及载重、自重等关键信息是装车控制和发运计费的基础信息。货运列车车厢信息智能识别系统主要包括国铁标签信息读取与对应车厢照片抓拍、人工智能车厢信息智能识别。
两大部分功能组成，现场布置示意图如图1所示。
主干道及各装车道上均部署了车厢照片抓拍摄像机、照明系统、轨道磁钢传感器、国铁标签识别天线、车厢信息智能识别摄像机。这些设备集中接入附近的室外控制柜中预处理，室外控制柜又将相应的信息传输给控制室中的AI智能分析服务器和系统应用服务器进一步分析处理。
主要实现功能如下：
①当火车驶入进站口时，系统通过安装的轨道磁钢传感器自动感应驶入列车方向，开启国铁标签识别天线进行车号识别，当车辆经过识别区域时，系统通过RFID射频识别技术获取车辆车号、车型、自重、载重信息。②车厢信息智能识别摄像机可自动识别分析车厢上喷涂的信息，不仅能与标签信息比对，提升识别准确度，还可解决无标签车辆（企业自备车）或标签损坏车辆信息读取的问题。③系统能够解决停车、低速、倒车等状态时的车号自动识别问题，适应厂矿企业复杂的运输环境，能够在各种复杂环境下正常工作。系统能够自动判断在装车线上经过多次反复倒调作业后最终进入该车道的车辆具体数量及倒调到位时间。④车厢照片抓拍摄像机能够在车辆通过时同时抓拍到货车车厢上的车号、自重及货位清晰图像，并与自动识别到的每辆货车车号形成关联的打包数据。在点击查询该辆车信息时出现对应车号的清晰图像。⑤系统能够保留每列货车经过过程的清晰录像。⑥系统配有自动照明装置，可确保夜间捕捉到清晰的过车图像。⑦系统能够对车辆的车数、进出倒调状态、速度进行智能计算及判断，能够对过车图像进行分割定位，使车号与图像关联定位一一对应。 3.1 国铁标签信息读取与对应车厢照片抓拍功能
该功能主要实现国铁标签信息的读取，同时实现抓拍对应车厢照片，方便工作人员比对。其设计如图2所示。
两边两个磁钢传感器为开关机磁钢传感器：车辆从两个方向来，这两个磁钢提供系统触发信号，识别系统主机检测到磁钢信号，控制标签识别装置开始识别，也可以判断列车的方向，车经过天线有效区时，识别标签，系统通过RFID射频识别技术获取车辆车号、车型、自重、载重信息，识别信息实时传送上位机。
中间两个磁钢传感器负责计轴判辆，每个车轮经过产生一个TTL信号，并提供摄像IO指令，控制列车图像智能抓拍。
现场嵌入式采集设备准确采集到标签识别器、有源计轴传感器、车厢信息抓拍摄像机等外部设备信号节点、报文信息、列车图像，结合视频图像分析处理技术，根据车速进行智能计算及判断，将车皮抓拍图片与铁路车号自动识别仪识别信息进行1对1准确对位，实现车皮信息自动识别、图像信息准确匹配，计量人员通过系统识别信息进行计量作业，改变了传统现场抄车号的工作模式，降低人员工作量的同时，极大降低了车辆在厂区滞留时间，提高了企业装车效率。
车辆通过后，系统自动识别通过信息、车号自动识别系统进行待机状态。
设备附近可就近安装室外一体化温控箱，内部集成通信电源、交直流配电、温控、监控、防雷接地等系统功能，可安装识别系统主机、嵌入式采集设备、工业交换机、UPS、网络收发器等设备，保证了设备24h不间断稳定运行。
3.2 人工智能车厢信息识别
列车车厢编号、载重、自重等关键信息是装车控制和发运计费的基础信息，而车厢上涂打的标记信息具有准确（当前最新信息）、直观（便于人工校验）的特点。矩阵软件应用人工智能深度学习技术，成功研发出模型计算引擎，可通过高速摄像头，对行进中的货运列车，在线智能识别车厢标记信息[2]。
标记信息识别节点进一步完成详细标记信息（车厢类型、编号、载重、自重、容积、换长等）的小尺寸目标识别，识别结果反馈给总控节点，由总控节点完成各车厢标记信息的综合，得出最终识别结果，最后由应用系统接口模块将识别结果提供给业务应用系统。
主要实现如下主要功能：
①在線识别（行驶速度≤50 km/h）。支持列车在行驶速度≤50 km/h的正常运行过程中实时识别信息。②准实时识别（列车过后，2分钟内出识别结果）。系统识别一辆35～55节车厢的货运列车，自第一节车厢开始识别开始，总耗时为4～6min，即列车通过后，2min内可出识别结果。③车厢智能切分（铁路局车厢/自备车厢）。系统可根据国铁车厢或企业自备车厢的不同特征，智能切分车厢。④空轨、无信息车厢、车厢光斑智能甄别。系统在识别信息过程中可智能甄别各种异常状态，如无车空轨状态、无信息车厢、车厢夜晚由于车厢涂料问题产生的光斑等。⑤车辆运行状态智能甄别。系统可智能判断车辆运行状态，如前进、倒车、停车、行驶速度等，避免出现信息重复识别等问题。⑥车厢信息区域智能识别。系统智能识别车厢类型编号信息区域、车厢属性信息区域。⑦标记信息关键帧智能选优。系统可智能从所提取的信息关键帧内优选最佳识别结果。⑧车厢标记信息智能识别。系统可智能识别的信息包括：类型、编号、载重、自重、容积、换长等车厢关键信息。⑨识别结果提供WebService/WebSocket服务接口。系统关键设备指标：摄像机为专用网络摄像机（内嵌空轨检测算法）;AI智能机为华为Atlas500智能小站（业界领先的AI计算平台）;内嵌Hi3559A视频处理器和Ascend310智能计算芯片（16TOPS/INT8）;工业级设计，-40 ℃至70 ℃室外工作，无风扇散热，防护等级为IP40[3]。
4 结语
就人工智能的企业铁路全流程运输管理系统设计探讨，能够满足具体的需求，并且为今后的系统设计以及对应的运输管理能够提供良好的保障条件。
参考文献
[1] 李勇.企业铁路运输综合管理信息系统研究与设计[J].物流技术与应用，2019（1）：120-121.
[2] 张东涛.大准铁路运输调度管理系统的优化设计研究[J].铁道运输与经济，2017（S1）：75-81，87.
[3] 张伯驹.新一代铁路运输调度管理系统研究与实践[J].中国铁路，2017（9）：26-32.
[关键词]企业铁路;全流程运输管理系统;人工智能
[中图分类号]U292.4 [文献标志码]A [文章编号]2095–6487（2021）08–0–02
[Abstract]With the continuous development of the times， artificial intelligence technology is more and more widely used. Therefore， in the current enterprise railway whole process transportation management system design， reasonable use of artificial intelligence， can meet the design requirements of the system. Therefore， this paper analyzes the design of enterprise railway whole process transportation management system based on artificial intelligence， hoping to meet the specific requirements.
[Keywords]enterprise railway; whole process transportation management system; artificial intelligence
1 企业铁路全流程运输管理系统概述
矩阵人工智能火车调度装运系统可实现自合同、计划、派车、称重、装车直至结算的企业火车发运业务全过程管控。系统以基于JAVA的B/S架构进行设计，在保证功能部署灵活性的同时，方便集团级企业业务的升级与扩展。针对传统技术难以解决的车厢信息识别及装车控制问题，矩阵软件针对性建立和训练AI模型，应用货运列车标记信息智能识别技术，对行进中的货运列车进行车头出现、车厢间隔和标记信息区域实时甄别，完成多尺寸多目标信息的动态监测，智能识别车厢信息。
2 企业铁路全流程运输管理系统总体设计
根据实际情况和业务特点，确定本设计方案遵循以下设计原则：统筹规划原则、先进性原则、模块化原则、实用为本原则、高效精准原则、可扩展性原则。在了解基本原则的前提下，就可以实现对于企业铁路全流程运输管理系统总体设计。
2.1 系统硬件架构设计
系统采用B/S二级架构设计，所有业务及数据的处理均基于服务器。
在公司数据服务中心服务器部署系统平台，集中对发运业务逻辑进行处理，数据进行存储。
根据业务的不同，各关键发运位置可部署设备接入终端，如入式采集设备、识别系统主机、AI智能分析服务器、PLC控制器，各接入终端集成硬件服务、控制逻辑等，负责现场设备的接入、信息的预处理、设备数据的上传及控制命令的下发。
2.2 系统功能结构设计
人工智能火车调度装运系统主要包含三个子系统，分别为火车营销调度管理系统、火车车厢信息智能识别系统、火车智能装车系统。同时系统可通过接口对接企业其他系统，实现关键数据的互联互通[1]。
其中火车发运业务营销调度管理系统主要实现了火车发运业务的营销管理、计划调度、轨道衡检斤、业务报表统计等相应功能，是整个人工智能火车调度装运系统业务实现的基础。
火车车厢信息智能识别系统通过在现场增加的高速抓拍摄像机、车轴检测器、智能分析终端等设备，结合AI机器视觉技术，实现了火车车厢信息的智能识别，辅助其他系统实现业务功能。
火车智能装车系统则通过在现场增加的激光雷达、PLC控制器、智能分析终端等设备，将AI技术与传统PLC控制技术结合，实现了火车装车的智能控制，是人工智能火車调度装运系统功能的有效补充。
3 基于人工智能的企业铁路全流程运输管理系统设计的实现
为了更好地研究企业铁路全流程运输管理系统设计，以货运列车车厢信息智能识别系统为例，进行了具体的分析探讨。在货运列车到矿确认及装车过程中，车厢编号，以及载重、自重等关键信息是装车控制和发运计费的基础信息。货运列车车厢信息智能识别系统主要包括国铁标签信息读取与对应车厢照片抓拍、人工智能车厢信息智能识别。
两大部分功能组成，现场布置示意图如图1所示。
主干道及各装车道上均部署了车厢照片抓拍摄像机、照明系统、轨道磁钢传感器、国铁标签识别天线、车厢信息智能识别摄像机。这些设备集中接入附近的室外控制柜中预处理，室外控制柜又将相应的信息传输给控制室中的AI智能分析服务器和系统应用服务器进一步分析处理。
主要实现功能如下：
①当火车驶入进站口时，系统通过安装的轨道磁钢传感器自动感应驶入列车方向，开启国铁标签识别天线进行车号识别，当车辆经过识别区域时，系统通过RFID射频识别技术获取车辆车号、车型、自重、载重信息。②车厢信息智能识别摄像机可自动识别分析车厢上喷涂的信息，不仅能与标签信息比对，提升识别准确度，还可解决无标签车辆（企业自备车）或标签损坏车辆信息读取的问题。③系统能够解决停车、低速、倒车等状态时的车号自动识别问题，适应厂矿企业复杂的运输环境，能够在各种复杂环境下正常工作。系统能够自动判断在装车线上经过多次反复倒调作业后最终进入该车道的车辆具体数量及倒调到位时间。④车厢照片抓拍摄像机能够在车辆通过时同时抓拍到货车车厢上的车号、自重及货位清晰图像，并与自动识别到的每辆货车车号形成关联的打包数据。在点击查询该辆车信息时出现对应车号的清晰图像。⑤系统能够保留每列货车经过过程的清晰录像。⑥系统配有自动照明装置，可确保夜间捕捉到清晰的过车图像。⑦系统能够对车辆的车数、进出倒调状态、速度进行智能计算及判断，能够对过车图像进行分割定位，使车号与图像关联定位一一对应。 3.1 国铁标签信息读取与对应车厢照片抓拍功能
该功能主要实现国铁标签信息的读取，同时实现抓拍对应车厢照片，方便工作人员比对。其设计如图2所示。
两边两个磁钢传感器为开关机磁钢传感器：车辆从两个方向来，这两个磁钢提供系统触发信号，识别系统主机检测到磁钢信号，控制标签识别装置开始识别，也可以判断列车的方向，车经过天线有效区时，识别标签，系统通过RFID射频识别技术获取车辆车号、车型、自重、载重信息，识别信息实时传送上位机。
中间两个磁钢传感器负责计轴判辆，每个车轮经过产生一个TTL信号，并提供摄像IO指令，控制列车图像智能抓拍。
现场嵌入式采集设备准确采集到标签识别器、有源计轴传感器、车厢信息抓拍摄像机等外部设备信号节点、报文信息、列车图像，结合视频图像分析处理技术，根据车速进行智能计算及判断，将车皮抓拍图片与铁路车号自动识别仪识别信息进行1对1准确对位，实现车皮信息自动识别、图像信息准确匹配，计量人员通过系统识别信息进行计量作业，改变了传统现场抄车号的工作模式，降低人员工作量的同时，极大降低了车辆在厂区滞留时间，提高了企业装车效率。
车辆通过后，系统自动识别通过信息、车号自动识别系统进行待机状态。
设备附近可就近安装室外一体化温控箱，内部集成通信电源、交直流配电、温控、监控、防雷接地等系统功能，可安装识别系统主机、嵌入式采集设备、工业交换机、UPS、网络收发器等设备，保证了设备24h不间断稳定运行。
3.2 人工智能车厢信息识别
列车车厢编号、载重、自重等关键信息是装车控制和发运计费的基础信息，而车厢上涂打的标记信息具有准确（当前最新信息）、直观（便于人工校验）的特点。矩阵软件应用人工智能深度学习技术，成功研发出模型计算引擎，可通过高速摄像头，对行进中的货运列车，在线智能识别车厢标记信息[2]。
标记信息识别节点进一步完成详细标记信息（车厢类型、编号、载重、自重、容积、换长等）的小尺寸目标识别，识别结果反馈给总控节点，由总控节点完成各车厢标记信息的综合，得出最终识别结果，最后由应用系统接口模块将识别结果提供给业务应用系统。
主要实现如下主要功能：
①在線识别（行驶速度≤50 km/h）。支持列车在行驶速度≤50 km/h的正常运行过程中实时识别信息。②准实时识别（列车过后，2分钟内出识别结果）。系统识别一辆35～55节车厢的货运列车，自第一节车厢开始识别开始，总耗时为4～6min，即列车通过后，2min内可出识别结果。③车厢智能切分（铁路局车厢/自备车厢）。系统可根据国铁车厢或企业自备车厢的不同特征，智能切分车厢。④空轨、无信息车厢、车厢光斑智能甄别。系统在识别信息过程中可智能甄别各种异常状态，如无车空轨状态、无信息车厢、车厢夜晚由于车厢涂料问题产生的光斑等。⑤车辆运行状态智能甄别。系统可智能判断车辆运行状态，如前进、倒车、停车、行驶速度等，避免出现信息重复识别等问题。⑥车厢信息区域智能识别。系统智能识别车厢类型编号信息区域、车厢属性信息区域。⑦标记信息关键帧智能选优。系统可智能从所提取的信息关键帧内优选最佳识别结果。⑧车厢标记信息智能识别。系统可智能识别的信息包括：类型、编号、载重、自重、容积、换长等车厢关键信息。⑨识别结果提供WebService/WebSocket服务接口。系统关键设备指标：摄像机为专用网络摄像机（内嵌空轨检测算法）;AI智能机为华为Atlas500智能小站（业界领先的AI计算平台）;内嵌Hi3559A视频处理器和Ascend310智能计算芯片（16TOPS/INT8）;工业级设计，-40 ℃至70 ℃室外工作，无风扇散热，防护等级为IP40[3]。
4 结语
就人工智能的企业铁路全流程运输管理系统设计探讨，能够满足具体的需求，并且为今后的系统设计以及对应的运输管理能够提供良好的保障条件。
参考文献
[1] 李勇.企业铁路运输综合管理信息系统研究与设计[J].物流技术与应用，2019（1）：120-121.
[2] 张东涛.大准铁路运输调度管理系统的优化设计研究[J].铁道运输与经济，2017（S1）：75-81，87.
[3] 张伯驹.新一代铁路运输调度管理系统研究与实践[J].中国铁路，2017（9）：26-32.