李麗輝，王煒煒，張 濤，景 輝

（1.中國(guó)鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司 電子計(jì)算技術(shù)研究所，北京 100081；2. 中國(guó)國(guó)家鐵路集團(tuán) 有限公司 客運(yùn)部，北京 100084)

0 引言

2022年北京冬奧會(huì)、冬殘奧會(huì)在北京、延慶和張家口順利舉辦，這是全球首次以高速鐵路為主要運(yùn)送方式的三賽區(qū)聯(lián)動(dòng)的奧運(yùn)盛事。冬奧會(huì)賽事期間客流由注冊(cè)利益相關(guān)方、團(tuán)體賓客、國(guó)際國(guó)內(nèi)觀眾及普通旅客構(gòu)成，時(shí)間與我國(guó)傳統(tǒng)2022農(nóng)歷新年假期部分重合，出行需求多元，出行計(jì)劃受天氣變化和新冠疫情影響不確定性高?？紤]到客流成分復(fù)雜、需求多樣，京張高速鐵路在國(guó)際化售、驗(yàn)、檢等票務(wù)服務(wù)方面亟需實(shí)現(xiàn)新的突破。研究構(gòu)建了面向冬奧的京張高速鐵路智能票務(wù)服務(wù)技術(shù)體系并落地應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)國(guó)際化售票服務(wù)優(yōu)化和智能化提升，以滿足冬奧期間國(guó)內(nèi)外旅客票務(wù)服務(wù)多元化的需求。

1 京張高速鐵路智能票務(wù)技術(shù)體系

為滿足旅客出行全行程服務(wù)需求，技術(shù)體系共涉及7項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，面向冬奧的京張高速鐵路智能票務(wù)技術(shù)體系如圖1所示。其中，基于京張高速鐵路冬奧全流程出行鏈識(shí)別的票制協(xié)同技術(shù)，提出適應(yīng)冬奧會(huì)場(chǎng)景的多元票制、智能化多元票制驗(yàn)檢票服務(wù)和冬奧特色紙質(zhì)車票、電子客票樣式；研究雙語場(chǎng)景下的購(gòu)票體驗(yàn)與交互協(xié)作優(yōu)化技術(shù)，應(yīng)用柔性匹配翻譯技術(shù)和交互自適應(yīng)控制技術(shù)研制了中英文自動(dòng)售票機(jī)和12306英文版購(gòu)票系統(tǒng)；突破全時(shí)區(qū)國(guó)際化售票需求與服務(wù)能力匹配，實(shí)現(xiàn)全鏈路業(yè)務(wù)預(yù)警、售票服務(wù)資源智能調(diào)度和多渠道融合的國(guó)際化售票服務(wù)通知；研究跨區(qū)域冬奧辦賽模式下高速鐵路運(yùn)輸資源配給與多元運(yùn)輸需求間的協(xié)調(diào)匹配技術(shù)，以及面向多種人群的京張列車席位管理技術(shù)和票額分配模型、京張高速鐵路超員預(yù)警技術(shù)和京張高速鐵路應(yīng)急售票服務(wù)技術(shù)；構(gòu)建敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)與審計(jì)模型，研究敏感信息識(shí)別、采集、傳輸和審計(jì)技術(shù)，為冬奧客票系統(tǒng)提供技術(shù)支持；構(gòu)建多模態(tài)、多膚色、多模型融合的冬奧旅客人像識(shí)別技術(shù)，為基于人臉識(shí)別技術(shù)的進(jìn)出站驗(yàn)檢票應(yīng)用提供支撐；研究鐵路票務(wù)客服中英雙語語音識(shí)別和語義理解技術(shù)及知識(shí)圖譜構(gòu)建客服知識(shí)庫(kù)及檢索技術(shù)，提升檢索效率和精度?；谝陨详P(guān)鍵技術(shù)研究，實(shí)現(xiàn)售票、驗(yàn)票、檢票及客服全流程國(guó)際化票務(wù)服務(wù)閉環(huán)[1]，并開展京張高速鐵路智能票務(wù)服務(wù)應(yīng)用示范，提升票務(wù)國(guó)際化和智能化服務(wù)水平。

圖1 面向冬奧的京張高速鐵路智能票務(wù)技術(shù)體系Fig.1 Intelligent ticketing technology system for Beijing-Zhangjiakou High Speed Railway oriented towards the Winter Olympics

2 京張高速鐵路智能票務(wù)關(guān)鍵技術(shù)

2.1 基于京張高速鐵路冬奧全流程出行鏈識(shí)別的票制協(xié)同

2.1.1 多元票制設(shè)計(jì)

由于不同旅客對(duì)購(gòu)票頻次需求不同，鐵路部門可設(shè)計(jì)多種票制，比如團(tuán)體票、定期票、單日票(一日計(jì)次票)和儲(chǔ)值票(中鐵銀通卡)，以滿足旅客多樣化的票制需求。

本次冬奧會(huì)，持注冊(cè)卡的人員和持奧運(yùn)門票觀眾可免費(fèi)乘車，其他旅客仍按現(xiàn)有規(guī)則購(gòu)票乘車。持注冊(cè)卡人員通過線上換取定期票免費(fèi)乘車，席位由系統(tǒng)自動(dòng)判斷分配，因身份注冊(cè)卡具有辨識(shí)度高、可隨身攜帶的特點(diǎn)，將其作為持注冊(cè)卡人員乘車時(shí)的電子客票載體。觀眾在奧運(yùn)觀賽門票銷售官網(wǎng)買票后，可按照奧運(yùn)門票的票號(hào)(唯一編號(hào))享受一次指定區(qū)間往返乘車服務(wù)(一日計(jì)次票)，鐵路票務(wù)系統(tǒng)將根據(jù)奧運(yùn)門票對(duì)應(yīng)的賽事信息，關(guān)聯(lián)旅客身份信息，方便旅客選擇乘車日期、出發(fā)站和到達(dá)站，持票觀眾仍持實(shí)名制證件乘車。

2.1.2 驗(yàn)檢票協(xié)同

冬奧賽事服務(wù)期間，為了滿足冬奧疫情管控要求，保障民眾安全，降低交叉感染幾率，鐵路部門創(chuàng)新采用了整列運(yùn)輸、專用車廂和車站內(nèi)閉環(huán)管理的措施。

冬奧會(huì)開幕式當(dāng)天，太子城奧運(yùn)村的冬奧注冊(cè)人員乘坐高速鐵路從太子城站前往清河站采用整列運(yùn)輸方式。其他時(shí)段注冊(cè)人員則采取預(yù)留專用車廂、全程閉環(huán)運(yùn)輸?shù)姆绞剑搭A(yù)留車廂定員50%分配票額席位，即同一列車分為閉環(huán)管理和非閉環(huán)管理2個(gè)區(qū)域，中間設(shè)置隔離車廂。

車站對(duì)閉環(huán)內(nèi)外區(qū)域采用不同的驗(yàn)檢票方式，在閉環(huán)區(qū)域直接掃鐵路12306 APP二維碼通過閘機(jī)經(jīng)過閉環(huán)流線乘車，不核驗(yàn)人證信息，直接掃碼檢票進(jìn)站。在車站閉環(huán)外區(qū)域，需先核驗(yàn)人證信息一致后方可掃碼乘車，比照涉奧場(chǎng)館配備通道式證件核驗(yàn)設(shè)備，對(duì)身份注冊(cè)卡及持卡人進(jìn)行“人－證”核驗(yàn)。

2.1.3 特色車票設(shè)計(jì)

遵循冬奧主題理念，京張高速鐵路車票的圖像美學(xué)需要體現(xiàn)3方面要素：第一，凸顯冬奧特征和冬奧美學(xué)，體現(xiàn)冬奧精神；第二，彰顯高速鐵路創(chuàng)造與建設(shè)的成就，傳播中國(guó)高速鐵路文化；第三，呈現(xiàn)京張地域文化特色，從多元化的地方文化中映現(xiàn)中國(guó)文化的精彩和深厚。基于冬奧文化、京張歷史文化、一站一景等設(shè)計(jì)理念，完成了6套紙質(zhì)車票、4套電子客票、2套紀(jì)念票樣式設(shè)計(jì)方案，最終選取紙質(zhì)車票5套、電子客票1套落地應(yīng)用。選取清河站、延慶站和太子城站作為應(yīng)用示范車站，冬奧會(huì)期間每日打印特色車票量在 1 000 ~ 2 000張，線下累計(jì)打印6.8萬張冬奧特色紙質(zhì)報(bào)銷憑證及紀(jì)念票，冬奧會(huì)閉幕后仍保持每日1 000張以上的售票量，有力宣傳了中國(guó)高速鐵路品牌[2]。

2.2 雙語場(chǎng)景下的京張高速鐵路購(gòu)票體驗(yàn)與交互協(xié)作優(yōu)化

2.2.1 雙語柔性匹配翻譯技術(shù)

為滿足國(guó)際旅客購(gòu)票需求，研究了多語言版本的購(gòu)票系統(tǒng)。鑒于中英語言差異，在雙語轉(zhuǎn)換時(shí)，采用柔性匹配翻譯技術(shù)。該技術(shù)選取“動(dòng)態(tài)對(duì)等”和“釋意學(xué)派”作為理論支撐，對(duì)語言和句法在形式上處理更加靈活、寬容，實(shí)現(xiàn)原文信息的準(zhǔn)確傳遞。研究采取意譯、詞性轉(zhuǎn)換、句子結(jié)構(gòu)重組、增補(bǔ)邏輯關(guān)系銜接詞和外語約定俗成表達(dá)的翻譯方法，實(shí)現(xiàn)了12306購(gòu)票網(wǎng)站、12306 APP及自助售票機(jī)自由切換至英文版界面的功能。

2.2.2 多模態(tài)購(gòu)票交互自適應(yīng)控制技術(shù)

為避免“脫網(wǎng)人群”在使用自助票務(wù)設(shè)備時(shí)遇到問題，利用音視頻通話、信令控制、呼叫排隊(duì)、遠(yuǎn)程控制等技術(shù)，對(duì)系統(tǒng)架構(gòu)和服務(wù)終端進(jìn)行升級(jí)，在自助售票機(jī)上實(shí)現(xiàn)了呼叫與應(yīng)答、呼叫請(qǐng)求自動(dòng)分派與排隊(duì)、呼叫轉(zhuǎn)接和遠(yuǎn)程協(xié)助的功能，提供了直接有效溝通和交互的渠道，豐富了旅客視覺和聽覺感受，提高了鐵路客運(yùn)服務(wù)水平[3]。冬奧期間，將清河站、太子城站、延慶站的呼叫請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)設(shè)置為最高，保障重要車站的呼入得到快速響應(yīng)，同時(shí)在國(guó)外旅客使用自助售票機(jī)的英文操作界面時(shí)，其呼入請(qǐng)求優(yōu)先分派到英語溝通能力較好的工作人員。

2.2.3 京張高速鐵路售票應(yīng)用國(guó)際版原型系統(tǒng)設(shè)計(jì)

冬奧期間，12306英文版售票量每日約1 000張；英文版自助售票機(jī)在清河站、延慶站和太子城站試點(diǎn)應(yīng)用，每日服務(wù)人次達(dá)100余人。這是中國(guó)鐵路購(gòu)票方式走向國(guó)際邁出的第一步，后期還可根據(jù)需要拓展至其他語種。

2.3 京張高速鐵路全時(shí)區(qū)國(guó)際化售票需求與服務(wù)能力匹配

12306系統(tǒng)運(yùn)維保障能力在面向冬奧服務(wù)需求方面不夠完備，一是缺少統(tǒng)一的全鏈路監(jiān)控平臺(tái)，二是服務(wù)流量調(diào)度不夠智能，三是國(guó)內(nèi)外用戶的通訊渠道不同。為保障京張高速鐵路全時(shí)區(qū)國(guó)際化售票，開展運(yùn)維保障能力的適用技術(shù)研究。

2.3.1 全時(shí)區(qū)運(yùn)營(yíng)服務(wù)下全鏈路業(yè)務(wù)預(yù)警技術(shù)

12306系統(tǒng)的全鏈路監(jiān)控系統(tǒng)主要存在數(shù)據(jù)采集不全面、預(yù)警信息不精準(zhǔn)、故障定位困難等問題。因此在數(shù)據(jù)采集階段，需對(duì)12306售票系統(tǒng)各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行監(jiān)控標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范化以及數(shù)據(jù)預(yù)處理，同時(shí)采用預(yù)警信息收斂技術(shù)使告警通知模塊能夠根據(jù)告警信息嚴(yán)重程度控制告警的數(shù)量，采用故障根因分析即通過縱向分析和橫向分析相結(jié)合方式，將2類 分析劃分的異常指標(biāo)范圍進(jìn)行融合，交叉定位故障點(diǎn)。結(jié)合以上研究，設(shè)計(jì)12306全鏈路監(jiān)控平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化和監(jiān)控告警等功能。

2.3.2 京張高速鐵路售票服務(wù)資源智能調(diào)度技術(shù)

針對(duì)12306系統(tǒng)流量存在高低峰不均衡的情況，在外部服務(wù)時(shí)，當(dāng)一中心接入鏈路不可達(dá)時(shí)，通過流量配比中心(CDN)將流量切到二中心，此時(shí)全部請(qǐng)求都通過二中心的接入鏈路進(jìn)入系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)雙中心的流量調(diào)度[4]；CDN還可以接收來自不同通信運(yùn)營(yíng)區(qū)域的客戶IP業(yè)務(wù)請(qǐng)求，并設(shè)置不同的專線配比轉(zhuǎn)發(fā)給客戶端和服務(wù)端，客戶端和服務(wù)端根據(jù)流量調(diào)度模塊監(jiān)測(cè)的流量變化優(yōu)化調(diào)整配比設(shè)置，實(shí)現(xiàn)CDN與源站聯(lián)動(dòng)流量調(diào)度。在內(nèi)部服務(wù)時(shí)，當(dāng)Web等后端服務(wù)故障時(shí)，通過接入網(wǎng)關(guān)將流量切到二中心各應(yīng)用服務(wù)；當(dāng)單個(gè)集群故障，將自動(dòng)隔離故障，當(dāng)單中心集群全部故障時(shí)，通過統(tǒng)一配置管理指向二中心集群。

2.3.3 多渠道融合的國(guó)際化售票服務(wù)通知技術(shù)

通過研究頻道式推送、郵件式推送、網(wǎng)頁(yè)式推送、移動(dòng)信息式推送等信息推送技術(shù)，通過12306網(wǎng)站和APP、微信公眾號(hào)和小程序、支付寶、郵箱、短信等多種通知方式推送購(gòu)票、車票變更、出行、行程變動(dòng)、天氣通知及疫情等政策性通知，并基于用戶畫像設(shè)計(jì)了智能通知系統(tǒng)，該系統(tǒng)具備對(duì)接客票交易信息、正晚點(diǎn)/停運(yùn)等客運(yùn)信息、天氣等外部信息、鐵路既有廣告平臺(tái)等能力，可根據(jù)通知內(nèi)容需要進(jìn)行內(nèi)容組裝。另外郵件通知還支持國(guó)際官方語言法文和英文，實(shí)現(xiàn)了多渠道的國(guó)際化場(chǎng)景下多種信息的推送。

2.4 面向冬奧的京張高速鐵路票務(wù)運(yùn)營(yíng)保障技術(shù)

2.4.1 多元運(yùn)輸需求與運(yùn)輸資源協(xié)調(diào)匹配

客流預(yù)測(cè)是開行方案設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)?？土黝A(yù)測(cè)需考慮多種影響因素，首先對(duì)客流成分進(jìn)行劃分，再分析其出行需求和出行特征[5]。冬奧客流主要受賽程和比賽場(chǎng)地的影響，普通客流主要分析時(shí)間(節(jié)假日、周分析和小時(shí))分布，以及OD客流空間特征。普通客流可采取差分自回歸移動(dòng)平均模型進(jìn)行建模預(yù)測(cè)；觀賽流可根據(jù)比賽場(chǎng)館的容納人數(shù)、比賽的上座率及高速鐵路在不同交通方式中的客流承擔(dān)比例，得出觀賽客流的總數(shù)，基于客流預(yù)測(cè)結(jié)果再對(duì)高速鐵路運(yùn)輸資源匹配調(diào)整。冬奧期間，既需滿足冬奧客流出行需求，又需滿足鐵路企業(yè)對(duì)于成本控制的期望[6]。通過建立用戶滿意度與企業(yè)資源成本間的多目標(biāo)優(yōu)化模型，優(yōu)化高速鐵路運(yùn)力資源配給方案，達(dá)到旅客需求與高速鐵路運(yùn)力資源間的協(xié)調(diào)匹配。

2.4.2 票額分配與席位管理

針對(duì)冬奧閉環(huán)運(yùn)輸與非閉環(huán)運(yùn)輸?shù)奶攸c(diǎn)，設(shè)計(jì)了與之配套的票額分配與席位管理策略。票額根據(jù)客流類型設(shè)置“奧運(yùn)閉環(huán)”“奧運(yùn)非閉環(huán)”“奧運(yùn)觀賽” 3個(gè)奧運(yùn)專用用途；席位策略按照一站直達(dá)設(shè)置，席位不共用、不復(fù)用、不設(shè)轉(zhuǎn)票策略。

2.4.3 應(yīng)急售票服務(wù)技術(shù)

對(duì)冬奧設(shè)立專窗應(yīng)急服務(wù)，并對(duì)冬奧數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)更新和備份。網(wǎng)絡(luò)端保障冬奧售檢票所需關(guān)鍵數(shù)據(jù)服務(wù)正常，并對(duì)預(yù)估的客流高峰做好應(yīng)急準(zhǔn)備；對(duì)于核驗(yàn)不通過的問題，通過訂單信息進(jìn)行身份匹配。普通客流則按照常規(guī)方法進(jìn)行應(yīng)急。

2.4.4 超員預(yù)警技術(shù)

列車開行前，通過售票策略，包括無座席的上限控制、短途車票控制、指定區(qū)間停售、區(qū)間售票張數(shù)控制等，實(shí)現(xiàn)超員控制的目的。列車開行后，通過區(qū)間客流數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，包括整列預(yù)警、分車廂預(yù)警、大上大下預(yù)警方式，實(shí)現(xiàn)超員預(yù)警的目的。

2.5 基于冬奧旅客出行服務(wù)數(shù)據(jù)模型的售票隱私保護(hù)技術(shù)

客票系統(tǒng)為冬奧旅客提供在線購(gòu)票、在線支付、刷證乘車、掃碼乘車等服務(wù)，實(shí)名制售票是客票系統(tǒng)的核心特征之一。客票實(shí)名制數(shù)據(jù)包含旅客的證件號(hào)、姓名等敏感信息，一旦泄露將造成無法挽回的后果。為解決冬奧期間敏感數(shù)據(jù)的安全問題，首先梳理冬奧旅客敏感數(shù)據(jù)流程。在敏感數(shù)據(jù)識(shí)別過程，通過基礎(chǔ)識(shí)別技術(shù)、正則表達(dá)式和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)對(duì)客票系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和應(yīng)用程序編程接口(API)的敏感數(shù)據(jù)識(shí)別。在數(shù)據(jù)采集過程中，線上通過更新12306隱私政策，明確提示采集了哪些信息及用途，線下結(jié)合業(yè)務(wù)自研了去標(biāo)識(shí)化算法，從而實(shí)現(xiàn)身份證號(hào)、身份注冊(cè)卡的去標(biāo)識(shí)化。在數(shù)據(jù)傳輸過程中，部署網(wǎng)絡(luò)加密機(jī)等設(shè)備進(jìn)行通道加密，在客票網(wǎng)絡(luò)測(cè)試環(huán)境，部署了安全網(wǎng)關(guān)，使用國(guó)密算法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)加密傳輸。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段，根據(jù)冬奧旅客個(gè)人信息特征編輯1億條數(shù)據(jù)測(cè)試，匿名化后存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫(kù)中。數(shù)據(jù)脫敏處理階段，在運(yùn)維場(chǎng)景下采用數(shù)據(jù)失真/擾亂技術(shù)，可通過對(duì)原始數(shù)據(jù)的部分或全局修改，隱藏原始數(shù)據(jù)敏感信息；在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中采用加密技術(shù)，通過公鑰密碼安全機(jī)制對(duì)數(shù)據(jù)值進(jìn)行加密，防止數(shù)據(jù)隱私泄露；在數(shù)據(jù)交換中采用數(shù)據(jù)限制發(fā)布技術(shù)，按照最小授權(quán)原則控制數(shù)據(jù)訪問權(quán)限，從而降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)安全審計(jì)方面，需要覆蓋數(shù)據(jù)處理各參與方以及整個(gè)數(shù)據(jù)生命周期，制定覆蓋系統(tǒng)行為和數(shù)據(jù)活動(dòng)的安全審計(jì)策略與規(guī)程，明確審計(jì)對(duì)象、審計(jì)目的、審計(jì)內(nèi)容、審計(jì)方法、審計(jì)頻度、相關(guān)角色和職責(zé)、管理層承諾、供應(yīng)鏈上各參與方協(xié)調(diào)、合規(guī)性分析等內(nèi)容，建立數(shù)據(jù)安全審計(jì)規(guī)程與協(xié)調(diào)機(jī)制，確保審計(jì)事件的可追溯性。

在冬奧期間，成立了冬奧網(wǎng)絡(luò)安全小組，設(shè)計(jì)了安全性更高的冬奧二維碼電子票，對(duì)注冊(cè)利益相關(guān)方統(tǒng)一采用安全性更高的注冊(cè)卡作為購(gòu)票乘車憑證，通過對(duì)比系統(tǒng)中存儲(chǔ)的注冊(cè)卡信息進(jìn)行身份核驗(yàn)。

2.6 基于深度學(xué)習(xí)的冬奧旅客驗(yàn)檢票人像識(shí)別技術(shù)

冬奧期間針對(duì)疫情時(shí)旅客戴口罩、各國(guó)人群不同膚色以及光線差等原因造成的采集圖像質(zhì)量差等面部識(shí)別需求，分別采用多模態(tài)人臉識(shí)別算法、多膚色人像識(shí)別算法和圖像質(zhì)量分析擇優(yōu)技術(shù)解決。

2.6.1 針對(duì)口罩遮擋的多模態(tài)人臉識(shí)別算法

多模態(tài)人臉識(shí)別模型的特征提取分為2部分，第一步需識(shí)別是否佩戴口罩，對(duì)未佩戴口罩的旅客警報(bào)提醒；第二步再對(duì)戴口罩的人臉進(jìn)行特征提取和識(shí)別。

算法的第一步，可設(shè)計(jì)一個(gè)專門的分類網(wǎng)絡(luò)，將檢測(cè)到的人臉校準(zhǔn)后作為輸入，通過一系列卷積、池化操作后，將是否被遮擋做一個(gè)二分類，或者根據(jù)遮擋物種類、遮擋部位做一個(gè)多分類，采用一個(gè)ResNet-18網(wǎng)絡(luò)可解決[6]；第二步，人臉的特征通過多層卷積網(wǎng)絡(luò)提取得到[7]。為了讓算法同時(shí)兼容遮擋人臉和非遮擋人臉的特征值提取，采用基于注意力機(jī)制的人臉識(shí)別算法設(shè)計(jì)，提取出的特征值可以直接進(jìn)行檢索和匹配，不需要同時(shí)設(shè)計(jì)2套算法，提高了算法使用的效率。

2.6.2 多膚色人像識(shí)別算法

多膚色人像識(shí)別算法由2個(gè)核心算法組成：多人種識(shí)別模型和相應(yīng)的人臉識(shí)別模型[8]。其中，多人種識(shí)別模型負(fù)責(zé)對(duì)待測(cè)人臉進(jìn)行人種分類，該模型采用殘差結(jié)構(gòu)，提取人像種族特征，并做出人種分類決策。相應(yīng)的人臉識(shí)別模型則負(fù)責(zé)對(duì)特定人種進(jìn)行身份識(shí)別，人臉識(shí)別算法模型可以看作是一個(gè)分類模型，通過對(duì)訓(xùn)練集中的人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)粒度分類，可以讓模型學(xué)習(xí)到對(duì)人臉識(shí)別任務(wù)最有用的特征。模型將直接依據(jù)對(duì)比提取的特征向量來判斷2張圖片所示的人臉是否身份統(tǒng)一。

2.6.3 圖像質(zhì)量分析擇優(yōu)技術(shù)

由于現(xiàn)場(chǎng)逆光現(xiàn)象普遍、旅客面部偏轉(zhuǎn)角度大和旅客行進(jìn)速度快等原因，導(dǎo)致圖像采集質(zhì)量差?？紤]采用基于深度學(xué)習(xí)的綜合人臉圖像質(zhì)量分析方法[9]，這種方法是采用3個(gè)人臉圖像存在明顯差異的數(shù)據(jù)集，采用學(xué)習(xí)排序的方法進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，然后采用終端圖像處理技術(shù)對(duì)采集到的圖片序列進(jìn)一步進(jìn)行人像解析與去重，從而降低網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬、減少高負(fù)載計(jì)算并提高檢出效率。

冬奧期間，在太子城站試點(diǎn)了應(yīng)用測(cè)溫、刷臉一體化的“無接觸”出站檢票閘機(jī)，該閘機(jī)經(jīng)過算法(多模態(tài)人像識(shí)別算法+圖像質(zhì)量分析算法+曝光感應(yīng)算法)優(yōu)化和硬件改造(增加測(cè)溫模塊、可調(diào)光攝像頭)，實(shí)現(xiàn)了旅客無接觸出站。數(shù)據(jù)顯示，戴口罩通過率從64%提升到84%，無口罩通過率從88%提升到94.5%。該功能的上線，可在疫情期間降低摘口罩的機(jī)會(huì)，減少了人員接觸，助力了疫情防控。

2.7 基于深度學(xué)習(xí)的多語言智能票務(wù)客服技術(shù)

目前鐵路客服主要分為車站列車線下及鐵路客戶服務(wù)中心線上2種形式，線上服務(wù)仍以電話人工為主[10]。隨著新線開通業(yè)務(wù)增長(zhǎng)和鐵路客服國(guó)際化的迫切需求，著手研究符合國(guó)際化需求的智能客戶服務(wù)。

2.7.1 語音識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)

語音識(shí)別技術(shù)是人機(jī)交互過程的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，其核心在于如何運(yùn)用語音識(shí)別算法獲得更好的識(shí)別率。當(dāng)句子過長(zhǎng)時(shí)，傳統(tǒng)的端到端模型的性能下降得比較快，且因?qū)γ總€(gè)詞賦予了相同的權(quán)重，造成句中不同詞之間沒有明確的區(qū)分度。注意力機(jī)制模型可解決這個(gè)問題，其本質(zhì)是加權(quán)求和。匹配度的計(jì)算和加權(quán)向量的計(jì)算是注意力機(jī)制的兩大組成部分。匹配度的計(jì)算主要判斷輸入的哪個(gè)部分更需關(guān)注、更重要。注意力機(jī)制模型從經(jīng)過編碼模塊的聲學(xué)信息中挑選對(duì)下一個(gè)漢字的預(yù)測(cè)最有幫助的信息片段，并將這些片段進(jìn)行合并，輸送給解碼模塊輸出下一個(gè)漢字的預(yù)測(cè)概率。注意力機(jī)制模型使編解碼模塊很好地進(jìn)行聲學(xué)模型和語言模型的聯(lián)合建模，從而解決2個(gè)模型之間的協(xié)同問題，提高語音識(shí)別的準(zhǔn)確率。

2.7.2 語義理解關(guān)鍵技術(shù)

利用語義和語法分析將語音識(shí)別的結(jié)果轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)能夠理解的結(jié)果化表現(xiàn)形式，將用戶的輸入映射到根據(jù)不同場(chǎng)景預(yù)先定義的語義槽中。

語義理解處理過程包括3個(gè)任務(wù)：領(lǐng)域檢測(cè)、意圖識(shí)別和語義槽填充。鐵路客運(yùn)領(lǐng)域分類模型如圖2所示。領(lǐng)域檢測(cè)和意圖識(shí)別屬于文本分類任務(wù)，根據(jù)當(dāng)前用戶的輸入推斷出用戶的意圖和涉及的領(lǐng)域；語義槽填充本質(zhì)上屬于序列標(biāo)注問題，目的是識(shí)別句子中的語義槽和其對(duì)應(yīng)的值。

圖2 鐵路客運(yùn)領(lǐng)域分類模型Fig.2 Classification model for railway passenger transport

2.7.3 知識(shí)圖譜構(gòu)建關(guān)鍵技術(shù)

利用知識(shí)圖譜可對(duì)自然語言形式的問題進(jìn)行語義理解和解析，進(jìn)而利用知識(shí)庫(kù)查詢、推理，最終得到答案。

基于深度學(xué)習(xí)的知識(shí)庫(kù)問答(KBQA)通常采用端到端的方式，將建模問題表示和屬性關(guān)聯(lián)，直接將問題和知識(shí)圖譜作為模型輸入，并預(yù)測(cè)屬性理解的結(jié)果，問題和知識(shí)圖譜的特征表示及模型的其他參數(shù)同時(shí)進(jìn)行訓(xùn)練。端到端的問題理解模型的優(yōu)點(diǎn)是可避免人工設(shè)計(jì)模式或特征。

通過基于注意力機(jī)制的語音識(shí)別模型實(shí)現(xiàn)了語音識(shí)別，解決了聲學(xué)模型和語言模型之間的協(xié)同問題，大幅簡(jiǎn)化了語音識(shí)別算法訓(xùn)練流程；基于知識(shí)圖譜構(gòu)建了客服知識(shí)庫(kù)，通過知識(shí)建模、數(shù)據(jù)獲取、圖譜構(gòu)建、知識(shí)應(yīng)用等技術(shù)，應(yīng)用于智能語音導(dǎo)航系統(tǒng)，大幅度提升了知識(shí)檢索的效率與精度，智能語音導(dǎo)航業(yè)務(wù)覆蓋率達(dá)93.2%?；谝陨涎芯繉?shí)現(xiàn)了智能語音導(dǎo)航系統(tǒng)構(gòu)建，并在北京鐵路客服中心進(jìn)行了試點(diǎn)，每日話務(wù)分流約7 000通電話，機(jī)器座席話務(wù)分流能力相當(dāng)于增加約64個(gè)人工座席。

3 結(jié)束語

面向冬奧的京張高速鐵路智能票務(wù)關(guān)鍵技術(shù)不僅為北京冬奧會(huì)旅客購(gòu)票提供了一流的服務(wù)，還促進(jìn)了奧運(yùn)交通產(chǎn)業(yè)向科技引領(lǐng)、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新和綠色節(jié)能方向發(fā)展，為鐵路運(yùn)輸行業(yè)發(fā)展提供持久動(dòng)力，為后期鐵路承擔(dān)其他大型活動(dòng)的運(yùn)輸任務(wù)積累了寶貴經(jīng)驗(yàn)，對(duì)向其他線路推廣極具參考價(jià)值。長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，國(guó)際化的服務(wù)將提升我國(guó)高速鐵路海外市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，同時(shí)帶動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展；可進(jìn)一步提高我國(guó)高速鐵路在全球的品牌地位，助力“一帶一路”倡議的實(shí)施；以服務(wù)冬奧科學(xué)辦賽為契機(jī)，可引領(lǐng)低碳、環(huán)保、綠色的高速鐵路出行趨勢(shì)，促進(jìn)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展。