[发明专利]基于区域联动的地铁车站客流分级报警方法

说明书

一种基于区域联动的地铁车站客流分级报警方法，步骤是实时采集车站监控视频的流量、速度、密度与区域人数数据，按监控区域对数据汇聚与预处理；将车站设施分为类，提出设施通过能力饱和度计算、容纳能力饱和度及服务能力饱和度计算方法；划分车站关键区域，提出各区域能力饱和度及车站综合饱和度计算方法，综合计算车站拥挤指数；提出各类设施、区域、车站能力饱和度聚类方法，计算得到分级结果与过饱和阈值；计算车站设施、区域能力过饱和状态持续时间，构建基于决策树的设施能力报警方法，提出车站区域联动报警方法；构建车站各关键区域邻接矩阵及邻边集合，提出单个设施与多区域联动的客流联动控制方法。

技术领域

本发明属于城市轨道交通领域，且特别是基于区域联动的地铁车站客流分级报警方法。

背景技术

我国城市轨道交通发展正处于快速发展期，线网规模持续扩张，客流规模进一步增强城市结构、轨道交通形态、客流特征均不稳定，导致一定时期内的供需矛盾突出，尤其表现在早晚高峰线网运力难以满足大客流出行的需求，导致轨道站点滞留拥挤现象突出，乘客摔倒及乘客冲突事件时有发生，引起政府、运营企业、公众极大的关注。为缓解站点客运组合压力问题，北京地铁已在96座站点在早晚高峰采取常态化客流控制，未来随着新线开通运营，客流控制的范围及力度将逐步加强。然而，在车站限流过程中，对于限流车站的选取、限流时段及限流的设定主要根据历史客流数据及运营经验，缺乏合理的科学解释及验证工具。一旦遇到突发大客流时，由于缺乏有效的客流监测、客流预测及预警评估技术手段，容易错失最佳处置时间引发客流踩踏风险产生。因此，如何动态获取客流数据，及时发出大客流报警，形成精细化的客流控制方案，是目前车站运营管理的关注重点。

近年来，随着视频图像检测技术、WiFi探针及基站定位等技术手段的发展，尤其基于视频检测的客流数据采集技术越发成熟，为地铁车站客流数据动态获取的提供解决方案。目前，在多项国家重点研发计划项目、省部级项目以及各城市地铁运营企业的大力支持下，北京、广州、深圳、苏州、南京等城市持续开展地铁大客流的动态监测及预警系统的示范工程。在此新形势下，基于经验的传统客流控制手段无法满足地铁大客流动态管理的要求，如何有效利用地铁的多源客流数据，科学评价地铁车站重点设施及车站整体的客流拥挤状态，并形成满足车站动态管控的客流预警及管控方案，是目前行业的难点。

之前，申请人在北京市交通委项目的支撑下，提出了轨道交通客流密集度指数的评价模型和系统，解决了地铁车站客流状态宏观评价难题，从而直观反应车站客流的拥挤状态，但在车站管理层面的应用存在局限性，站务人员无法根据指数的大小直接进行客流控制和设施优化；而行业内其他的技术方法多为根据单个区域的客流密度判断客流的服务水平或拥挤状态，分为红、橙、黄、绿四个等级，且容易发生误报、漏报等现象，在实际车站中难以推广使用。

未来，随着城市轨道交通规模的扩张，车站运营管理压力大，而缩减地铁车站管理人员，提高车站智能化管理水平，实现车站“无人化”管理是未来地铁车站发展的趋势，其中车站客流的动态组织、引导及控制是关键。因此，车站迫切需要一套客观、精准的客流状态动态辨识与协同控制的手段，实现地铁客流智能化管理，满足地铁智慧车站建设的需求。

发明内容