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摘要：近年来，随着经济社会的不断发展，我国城市轨道交通建设规模日益扩大，自动识别技术在城市轨道交通中的作用和优势也日趋显明。利用可视化分析软件Citespace对2010-2020年间中国知网数据库中的相关文献进行分析讨论，分析城市轨道交通领域中自动识别技术的研究热点和前沿动态。结果表明，条码识别技术及射频识别技术（RFID）的研究最为广泛，并且主要应用于自动售检票领域。
关键词：城市轨道交通;自动识别技术;Citespace
1 自动识别技术概述
随着信息时代的到来，人们获取数据的方式越来越多，数据量也不断加大，传统的通过人工录入的信息采集方式已经难以满足信息爆炸时代的要求，基于此，自动识别技术应运而生，并且广泛应用于各种领域。自动识别技术是指识别设备通过与待识别物体之间产生相对运动，从而自动读取待识别对象的数据，并且利用计算机技术对所获得的信息进行处理的一种技术。依据自动识别技术的具体特征，可将其分为条码识别、射频识别（RFID）、图像识别、光学字符识别（OCR）、磁卡识别、IC卡识别以及生物识别七类。
条码识别技术利用不同的“条”与“空”对光线反射率的差异，将这些“条”与“空”组成的数据转换成计算机可识别的信息。条码识别技术具有准确可靠、经济、数据输入快等优势，广泛应用于商业、图书管理、交通运输等领域。射频识别技术通过信号解读相关数据，其基本工作原理为电磁理论，具有识别距离远，可实现无接触信息采集的优势，广泛应用于要求非接触获取信息的情况，如运载工具、物料跟踪以及货架识别等方面。图像识别技术是通过对采集到的图像资料进行处理、分类，确定类别名称，从而识别各种不同模式目标的一种技术。磁卡识别技术是利用磁卡中的磁条记录信息，广泛应用于考勤、出入控制以及收费管理等领域。具有数据可读写、成本低等优点，但存储信息量有限，IC卡识别技术可有效弥补存储信息量有限的缺点，应用于金融、交通、医疗等行业。OCR识别技术是利用电子设备检查打印的字符，通过字符的亮、暗情况确定待测物体的形状，并将识别到的形状信息转换成计算机可识别的语言。生物识别技术通过对人类所特有的行为或者物理特征进行识别，进而辨识并认证待测对象身份的一种技术，包括物理特征识别（手指、虹膜、面孔等）和行为特征识别（签字、语音等）。
2 自動识别技术在地铁领域的应用分析
2.1 研究热点分析
本研究利用可视化分析软件Citespace，以中国知网（CNKI）数据库为数据来源，中对国内近十年期间关于自动识别技术与城市轨道交通的相关文献进行检索，删除会议征稿、通知以及新闻报道等不相关的研究内容后共检索得到有效文献420篇，以Refworks格式导出后进行分析。在Citespace中将时间切片设置为2010-2020年，时间分区设置为默认值1，节点类型设置为“Keyword”，其他参数设置均为默认格式。分析结果如图1所示，图中节点越大表示其对应的关键词出现的频次越高。高频词关键词如表1所示，其中频次最高的关键词为“二维码”，为60，在共现图谱中也表现出节点最大。
中心性和频次的可一定程度上反应出关键词在某一时间内被学者们共同关注的程度，即研究热点。其中，中心性（centrality）表示关键词在网络中的影响力。关键词的共现频次越高，中心性越高，其在该领域重要程度越高。当中心性数值超过0.1时，其对应的节点称为关键节点，表示该关键词影响力较强，是联结不同研究热点的重要拐点。关于自动识别技术在城市轨道交通中应用的研究热点的高频关键词中心性高于0.1的包括二维码（0.22）、RFID（0.12）。从上述结果可知，近十年间，应用于城市轨道交通领域的自动识别技术多集中于条码技术和射频识别技术（RFID），主要应用领域为自动售检票系统等。
在前文分析的基础上，保持各项参数设置不变，利用Citespace软件生成所选论文的关键词出现的时间线视图和时区视图。时间线视图侧重于描述自动识别技术在城市轨道交通领域中的研究主题的时间跨度。时区视图侧重于描述研究主题随时间的演变趋势，如图3所示。
2010年，学者们关注RFID、物联网等自动识别技术中的传统研究主题，应用于列车自动记点、自动售检票、地铁施工等领域。2 011年，条码识别技术得到应用，广泛应用于自动售检票领域，
实现无感支付，成为至今为止主要的支付方式之一。2012年，图像识别技术开始得到应用，主要进行人脸图像识别。2019年，生物识别技术出现，进一步促进了智慧交通的发展。2010-2020年间各种自动识别技术的最主要应用领域为自动售检票领域，为列车的高密度运营提供了技术支持，极大地提高了人们的出行效率。
2.2 研究发展趋势
突变词是指在短期内出现次数最多或使用频率最多的词，利用可视化软件Citespace的突变检测功能可以挖掘相关领域的发展趋势，为前言研究提供参考。本文利用该软件对相关文献进行突变词检测，检测得到4个主要的突变词分别为射频识别技术RFID、自动售检票、移动支付以及互联互通，具体信息如图4所示。
图4 Brust探测得到的相关文献突变词TOP4（2010-2020年）
由图4可以发现，“自动售检票”的Brust强度相对不足，而“RFID”、“移动支付”、“互联互通”具有较高的Brust强度，其中除“移动支付”突变时间为一年外其余均持续长达两年及以上。“互联互通”关键词突变时间最晚，自2019年出现后持续至今。“自动售检票”和“RFID”两个关键词突变保持了三年之久，由此可见自动售检票及射频识别技术一直是相关领域的研究热点和研究重点。
3 总结
本研究通过可视化分析软件Citespace对中国知网（CNKI）数据库中2010-2020年有关自动识别技术在城市轨道交通中的应用的相关文献进行分析研究。结果表明，条码识别技术及射频识别技术在城市轨道交通中应用最广，主要应用于自动售检票系统。近年来，图像识别、生物识别技术也逐渐兴起。同时，自动识别技术也逐渐应用于列车记点、地铁施工等领域。射频识别技术及自动售检票系统依然是未来学者的研究方向。
参考文献
[1]刘春霞. 我国城市轨道交通发展现状与对策建议[J]. 中小企业管理与科技（下旬刊）， 2020（05）： 118-119.
[2]王雅慧， 裴亚斐， 冯世明， 等. 我国二三线城市轨道交通现状及发展趋势分析[J]. 汽车实用技术， 2019（15）： 225-226.
作者简介：阚雨婷（1996-），女，硕士研究生，研究方向：城市轨道交通信号。
关键词：城市轨道交通;自动识别技术;Citespace
1 自动识别技术概述
随着信息时代的到来，人们获取数据的方式越来越多，数据量也不断加大，传统的通过人工录入的信息采集方式已经难以满足信息爆炸时代的要求，基于此，自动识别技术应运而生，并且广泛应用于各种领域。自动识别技术是指识别设备通过与待识别物体之间产生相对运动，从而自动读取待识别对象的数据，并且利用计算机技术对所获得的信息进行处理的一种技术。依据自动识别技术的具体特征，可将其分为条码识别、射频识别（RFID）、图像识别、光学字符识别（OCR）、磁卡识别、IC卡识别以及生物识别七类。
条码识别技术利用不同的“条”与“空”对光线反射率的差异，将这些“条”与“空”组成的数据转换成计算机可识别的信息。条码识别技术具有准确可靠、经济、数据输入快等优势，广泛应用于商业、图书管理、交通运输等领域。射频识别技术通过信号解读相关数据，其基本工作原理为电磁理论，具有识别距离远，可实现无接触信息采集的优势，广泛应用于要求非接触获取信息的情况，如运载工具、物料跟踪以及货架识别等方面。图像识别技术是通过对采集到的图像资料进行处理、分类，确定类别名称，从而识别各种不同模式目标的一种技术。磁卡识别技术是利用磁卡中的磁条记录信息，广泛应用于考勤、出入控制以及收费管理等领域。具有数据可读写、成本低等优点，但存储信息量有限，IC卡识别技术可有效弥补存储信息量有限的缺点，应用于金融、交通、医疗等行业。OCR识别技术是利用电子设备检查打印的字符，通过字符的亮、暗情况确定待测物体的形状，并将识别到的形状信息转换成计算机可识别的语言。生物识别技术通过对人类所特有的行为或者物理特征进行识别，进而辨识并认证待测对象身份的一种技术，包括物理特征识别（手指、虹膜、面孔等）和行为特征识别（签字、语音等）。
2 自動识别技术在地铁领域的应用分析
2.1 研究热点分析
本研究利用可视化分析软件Citespace，以中国知网（CNKI）数据库为数据来源，中对国内近十年期间关于自动识别技术与城市轨道交通的相关文献进行检索，删除会议征稿、通知以及新闻报道等不相关的研究内容后共检索得到有效文献420篇，以Refworks格式导出后进行分析。在Citespace中将时间切片设置为2010-2020年，时间分区设置为默认值1，节点类型设置为“Keyword”，其他参数设置均为默认格式。分析结果如图1所示，图中节点越大表示其对应的关键词出现的频次越高。高频词关键词如表1所示，其中频次最高的关键词为“二维码”，为60，在共现图谱中也表现出节点最大。
中心性和频次的可一定程度上反应出关键词在某一时间内被学者们共同关注的程度，即研究热点。其中，中心性（centrality）表示关键词在网络中的影响力。关键词的共现频次越高，中心性越高，其在该领域重要程度越高。当中心性数值超过0.1时，其对应的节点称为关键节点，表示该关键词影响力较强，是联结不同研究热点的重要拐点。关于自动识别技术在城市轨道交通中应用的研究热点的高频关键词中心性高于0.1的包括二维码（0.22）、RFID（0.12）。从上述结果可知，近十年间，应用于城市轨道交通领域的自动识别技术多集中于条码技术和射频识别技术（RFID），主要应用领域为自动售检票系统等。
在前文分析的基础上，保持各项参数设置不变，利用Citespace软件生成所选论文的关键词出现的时间线视图和时区视图。时间线视图侧重于描述自动识别技术在城市轨道交通领域中的研究主题的时间跨度。时区视图侧重于描述研究主题随时间的演变趋势，如图3所示。
2010年，学者们关注RFID、物联网等自动识别技术中的传统研究主题，应用于列车自动记点、自动售检票、地铁施工等领域。2 011年，条码识别技术得到应用，广泛应用于自动售检票领域，
实现无感支付，成为至今为止主要的支付方式之一。2012年，图像识别技术开始得到应用，主要进行人脸图像识别。2019年，生物识别技术出现，进一步促进了智慧交通的发展。2010-2020年间各种自动识别技术的最主要应用领域为自动售检票领域，为列车的高密度运营提供了技术支持，极大地提高了人们的出行效率。
2.2 研究发展趋势
突变词是指在短期内出现次数最多或使用频率最多的词，利用可视化软件Citespace的突变检测功能可以挖掘相关领域的发展趋势，为前言研究提供参考。本文利用该软件对相关文献进行突变词检测，检测得到4个主要的突变词分别为射频识别技术RFID、自动售检票、移动支付以及互联互通，具体信息如图4所示。
图4 Brust探测得到的相关文献突变词TOP4（2010-2020年）
由图4可以发现，“自动售检票”的Brust强度相对不足，而“RFID”、“移动支付”、“互联互通”具有较高的Brust强度，其中除“移动支付”突变时间为一年外其余均持续长达两年及以上。“互联互通”关键词突变时间最晚，自2019年出现后持续至今。“自动售检票”和“RFID”两个关键词突变保持了三年之久，由此可见自动售检票及射频识别技术一直是相关领域的研究热点和研究重点。
3 总结
本研究通过可视化分析软件Citespace对中国知网（CNKI）数据库中2010-2020年有关自动识别技术在城市轨道交通中的应用的相关文献进行分析研究。结果表明，条码识别技术及射频识别技术在城市轨道交通中应用最广，主要应用于自动售检票系统。近年来，图像识别、生物识别技术也逐渐兴起。同时，自动识别技术也逐渐应用于列车记点、地铁施工等领域。射频识别技术及自动售检票系统依然是未来学者的研究方向。
参考文献
[1]刘春霞. 我国城市轨道交通发展现状与对策建议[J]. 中小企业管理与科技（下旬刊）， 2020（05）： 118-119.
[2]王雅慧， 裴亚斐， 冯世明， 等. 我国二三线城市轨道交通现状及发展趋势分析[J]. 汽车实用技术， 2019（15）： 225-226.
作者简介：阚雨婷（1996-），女，硕士研究生，研究方向：城市轨道交通信号。