驶向智能未来:深度学习在轨道交通革新中的应用

目前,轨道交通凭借其便利性、高效性等特点,在城市交通中扮演着重要角色。然而,现有轨道交通系统的运行过程也存在着复杂的问题,客流预测、列车调度等环节仍采用人工方式,效率和准确率均较低,对系统性能造成了一定影响。近年来,深度学习蓬勃发展,其强大的特征提取与图像识别能力,也为轨道交通的自动化、智能化发展提供了更多的可能性。文中首先阐述了当前轨道交通在现实生活各种应用场景中面临的挑战;其次从轨道交通感知任务、预测任务、优化任务等方面分析了深度学习赋能轨道交通领域的主要应用;最后,从高精度和高鲁棒性的安全性检测,轻量级的轨道交通模型,全自动的轨道交通智能化运行,以及借助云计算、大数据的信息处理高效化4个方面展望了未来深度学习在轨道交通中的发展方向。