西安地铁客流实时监测预警及应急策略研究
西安地铁客流实时监测预警及应急策略研究
摘要：目前到西安需要隔离吗西安地铁客运强度持续在高位运行，大客流对运营安全生产形势形成了严峻考验。通过客流实时监测系统，按需求调取车站实时客流数据，结合图像直观分析，来协助车站利用现场数据采取响应预案，根据客流压力预设阀值，实现系统自动报警，并对客流进行分析，同时通过，面向乘客进行客流现状的实时数据分享，提升运营服务水平。
关键词：客流组织；实时监测；客流预警；数据共享；
西安地铁自2号线开通以来，客流始终在高位状态运行，客运强度、出行强度、负荷强度等指标在全国位居前列。在高强度客流的大背景下，西安地铁在逐步实现AFC互联网+应用以及移动信息化的同时，也对高标准的运营品质提出了明确要求。为应对大客流组织考验，通过智能视频分析技术来代替肉眼判断客流情况，以数据说服经验，通过技术设备的单一识别功能，实现客流实时监测与预警，提高线网运营服务水平。
1.
客流监测研究现状
就目前城市轨道交通领域所能实现的技术而言，对于城市轨道交通大客流识别预警的主要技术是通过现场某一时间点上视频采集，对视屏图像分析处理后将目标进行检测识别，将识别后的量化数据进行进一步的客流分析及应用。但当下的客流采集大多还处在人工监控的阶段，客流自动的准确识别是客流预警的关键点，因此，这也是国家高新技术研究的主要课题之一。目前对于客流识别的主要技术有以下几种[1]：
（1）红外线检测技术
该技术利用红外线传感器检测人体温度与客流所处环境的温度差，来检测所在区域内的人数变化和流向，这种技术所检测的温度差值仅仅0.1oC左右，精准度较高。但是在客流相对密集的换乘枢纽站内，人员之间相互拥挤，该技术的检测效果会相对变差。
（2）智能图像分析技术
对于智能图像分析技术，该技术相对较为前沿，可以有效解决拥挤情况下的人员检测问题。通过现场实时图像的提取分析，实现智能人头识别和追踪，将大客流数据化。这种技术获取的客流数据精确但相对成本较高。
（3）热敏检测技术
热敏检测和红外线检测技术类似，通过热敏传感器将目标区域走过乘客的热量转为红外辐射，再将检测结果转换为客流数据。所感应的区域的大小、高度、客流密度都相对局限，因此在高峰时段的客流数据和走向都不会很准确。
（4）压力检测技术
该技术需要特殊的压力踏板，客流可以将人体重量的变化通过压力传感器的感应片电流的变化来体现。可以实现仅5%的误差值，但也不适合人流集中的情况。
综上所述，现有技术中，大多都受到监测区域人流密集的影响，仅有智能图像分析技术可以同时满足精确和高密度两个要求。在西安地铁大客流背景下，基于智能图像分析技术和设备、物联网、移动互联网和云计算等先进技术，通过提供探针、定位、大数据分析展现及数据接口，分析发掘并统计站内实时客流数据，并对数据进行合理规划组织，是西安地铁后续重点研究的目标。
1.
系统需求分析
2.1地铁发展趋势的需求
西安地铁目前在运营管理中还存在信息发布滞后、乘客获取信息渠道不畅等问题，因此以“智慧地铁”建设为平台，利用先进的5G网络、大数据客流服务、云平台、人工智能技术等来提高地铁的智能化水平，是目前地铁发展的主要趋势。
2.2 自身供应不足的平衡需求
高速增长的客流量对西安地铁运营管理水平提出了更高的要求，2016年全年运送乘客4.07亿人次，到2018年达到7.46亿人次。西安地铁的客流增长速度远超过设计预想，故需要对客流进行实时监测，对于高密度客流进行测算并及时预警，从而进行线控乃至网控。让客流控制不再依靠人为经验，使客流组织更加科学合理。
2.3 乘客出行的信息需求
目前乘客对出行的信息需求提出了更高要求，乘客需要实时掌控车站及列车客流密度变化情
况，用以制定自身精准、舒适、快捷、高效的出行方案。因此，通过信息技术手段，为乘客实时提供相关客流信息的需求较为迫切[2]。
1.
实时监控预警系统分析
3.1 系统实现目标
根据客流枢纽区域在固定位置安装智能摄像头，对全站进行24小时不间断智能客流统计。车站可以通过系统随时调取车站全部或局部区域实时进出客流数据、密度等，结合图像监控分析，适时启动大客流预案。并根据客流设置预设值，当车站某一区域或者车站总客流密度超过预设值时，系统实现自动报警，并根据分析对下一时段客流进行预警。与连接，展示客流现状，乘客可通过，获取实时客流情况，避开拥堵和发生故障的区段。
3.2 客流统计技术
智能摄像头以无感知方式采集乘客头部和肩部的特征信息，并记录进入区域时间、离开时间，智能摄像头通过无线或者有线网络将采集视频实时上传到服务器，经过实时数据分析处理，最终将计算数据输出到地铁后台管理系统中，该系统根据需要展示地铁实时客流信息并根据实际情况做出预警处理[3]。
客流统计是通过终端的高清摄像镜头采集人视频信号，由前端一体式客流统计终端进行分析统计客流数量。基于摄像镜头采集视频中人体头部和肩部形状为分析目标，通过区域和方向的设定来统计通过区域的人数，先进的算法大幅度提高统计精确率完全可以满足应用的要求。
通过视频分析检测活体（人体头部及肩部）的形状，并计算通过设定区域和方向的数量达到精确统计活体的目的，优秀的算法极大地提高活体统计精确度高于90%以上，可广泛用于需要运动物体统计和限制的场合。
客流统计系统是利用计算机视觉技术，对画面进行分析、处理、应用的过程，完整的行人数量统计系统，主要包括图示三个步骤：背景学习过程、移动目标提取与跟踪、目标的识别与行为分析[4]。
3.3 统计数据分析
通过上述高清摄像镜头采集人视频信号，利用计算机视觉技术，对画面进行分析、处理、应用的过程，将完整的行人统计数据进行有效的可视化呈现。对客流数据进行量化分析，通过客流分析软件，将客流统计数据进行数据分析和图表生成，通过连接，将客流监测所得数据实时汇总形成“车站客流分布图”，根据设置条件生成多种数据分析图表，如：分、时、天、周、月、年等时间条件生成报表；也可根据天气、节日、活动等条件生成报表。并对客流的分步进行显示，向乘客展示设备安装车站的实际客流情况[5]。
3.4 客流预警以及应急策略
前端配置、展示部分应包括系统配置管理、账号管理、业务管理、视图管理、统计分析管理、日志管理，用于对整个系统的全局参数进行配置、对系统访问进行控制和鉴权、对权重节点以及业务节点（探针）进行管理、对系统操作日志与业务告警日志进行管理等日常管理功能。

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