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1 城市轨道交通客流监测、组织与应急疏散指挥系统 大纲 轨道交通中客流监测的意义 城轨客流监测、组织与应急疏散指挥系统方案 基于视频的大密度客流检测与跟踪技术 案例与演示 •2 客流监测的意义 城市轨道交通系统是一种大运量、快速、准时、舒适的客运交 通系统，能有效缓解大城市人口密度高、交通流量大、道路拥 堵严重、交通事故多等诸多问题。 轨道交通地下线网的特殊性在于复杂环境下的客流可控性差、 突变性强、疏散条件差。 一旦发生恶性事件或设备故障，短时间内正常客流就会演变为 一种混乱无序的集中大客流状态，极易造成重大的人员伤亡和 财产损失。 •3 客流监测的意义 提高运营效率 提高安全水平 客流的监测与疏导是城市轨道交通运营的核心问题 •4 大纲 轨道交通中客流监测的意义 城轨客流监测、组织与应急疏散指挥系统方案 基于视频的大密度客流检测与跟踪技术 案例与演示 •5 系统方案—总体结构 通过智能视频识别 技术，实现客流采集 的实时、准确，提升视频监控的智能化水 平。支持紧急疏散的 自动执行，为安全预警、应急疏散提供一个可视化的指导工具。 •6 系统方案—关键技术 实时的高精度客流数据采集与监测技术，尤其是 大密度客流数据采集与监测技术； 复杂场景下的多目标跟踪技术； 大密度客流的应急指挥疏散技术与仿真研究； 综合交通枢纽客流自动监测、运营组织、安全预 警与疏散指挥系统研发； •7 大纲 轨道交通中客流监测的意义 城轨客流监测、组织与应急疏散指挥系统方案 基于视频的大密度客流检测与跟踪技术 案例与演示 •8 客流识别与跟踪技术 我们突破了大密度客流识别技术的世界难题 精度高于现在其他识别算法 已经在铁路车站成功试用（精度>92%)并在商场客流识别领域获得了成功（精度>95%） 客流识别与跟踪技术 将虚警加入负面样本集合 机器学习模型 将正确的结果加入正面样本集合 •10 客流识别与跟踪技术 图 像 采 集 视 频 分 析 模拟摄像 数字摄 机 像机 视频采集卡 解码 图像帧 人头检测 人头跟踪 轨迹分析 行人计数 1)左上:原始图像；右上:前景图; 3)左下:人头检测;4)右下:人头跟踪 •11 识别模块架构 中控机房 视 频 线 缆 现场摄像头 后端识别终端 局 域 网 后端识别终端 客流数据服务器 客流应用服务器 •监控摄像头 •视频数据采集 •视频识别 •数据汇总 •流量、密度统计 •数据分析 •事件告警 •数据查询 •终端管理 •第三方接口 •12 浏览器远程访问客流数据 与其他识别技术比较 技术分类 红外检测法 激光检测法 我们的视频检测法（机器学习） 实现原理 根据置于顶部或侧部的 红外对射、反射检测乘 客运动过程中中断或反 射的次数来检测客流 将激光器安放到通道顶部， 采集反射信号，对信号信 息分析得到最终的通道内 的客流状况 识别视频中的行人目标特征， 并联合运动信息达到检测客 流的目的 精确率 计数精度较低，50~60%无法检测异常行为 计数精度较高，80~95%无法检测异常行为 计数精度较高，80~95%可以检测异常行为 优点 设备简单，技术成熟； 在工业环境广泛应用；价格相对稍低； 安装简单。 对光照和人体服饰变化比 较鲁棒 对高客流密度检测能力优良； 分辨率和准确性较高；无机械接触，可靠性高可录制客流过程，可视。 准确率低，无法区分人 缺点 和其它非统计对象； 安装、维护成本较高无法区分运动方向 安装成本较高，安装难度 大； 对安装位置有一定要求；安装成本较高，安装难度大； 小结 由于统计准确率较低， 对环境的要求高，抗干 扰能力差，已很少成功 应用案例。 该技术精度较高，但成本 高，且对人体有伤害，所 以难以大规模商用 •13 该方法有着较高准确率、较 高的抗干扰能力，同时可以 方便扩充其它视频应用，是 客流分析技术的发展趋势。 技术指标 实时客流统计：系统可以自动统计摄像机90?俯视的出入口的进出双向客流量， 计数精度为95%。（单路视频能够适应监测宽度3米，客流量每分钟至少400人） 根据计算机硬件配置，客流统计终端单机最大处理16路视频。 基本客流数据查询：系统可以自动生成指定摄像机通道客流数据的年报、
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