10.3969/j.issn.2095-2163.2022.02.033
基于视频识别的地铁站突发大客流智能预警方法研究
为应对地铁车站突发性大客流并进行实时智能管控,本文提出了一种基于视频数据的地铁车站突发大客流智能预警方法.首先通过视频识别技术,获取地铁车站各瓶颈处的实时客流数据;同时引入KNN近邻算法和百分位数法,对历史客流数据进行处理,提出客流密度持续增长时间的概念,并建立了客流密度持续增长时间的智能算法模型;最后以上海地铁徐泾东站为例进行算法验证.结果表明:本文提出方法具备可行性和有效性,对于保障城市轨道在大客流发生时的安全运营有重要的现实意义.
地铁车站、突发大客流、视频数据、客流密度持续增长时间
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U231.4(特种铁路)
国家自然科学基金;上海市科委地方院校能力建设项目
2022-05-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
170-173,177