随着社会经济的持续快速发展，我国城市现代化、智能化水平明显有所提升，当前城市先进的道路交通设施使得人们的交通出行特征、交通出行条件发生显著改变，比如人们的交通出行次数、交通出行时长都有所增长，同时我国很多城市人口密度较大，居民快速聚集的几率大大提高。对于道路交通管理方面的研究，以往给予车辆交通问题给予更多重视，行人交通问题往往却被忽略。近几年来，随着我国各地大型公共设施（如步行街、体育场、电影院、展览馆等）纷纷落成以及各种大型活动（如演唱会、足球赛、签售会等）举办，行人交通监控、管理、疏散等方面的研究开始成为热点领域。在人们日常生活中，交通高峰时段往往容易出现严重的车辆拥堵现象。与此相似，在购物中心、人行横道、地下通道、火车站、地铁站、步行街等地点，经常看到行人交通拥堵，行人交通拥堵也会造成人们出行延误，而且当行人密度过大时，行人交通拥堵容易形成重大安全事故。本文充分借鉴智能交通系统领域已有的相关理论与方法，结合“西单地区人员密集场所预警系统及示范工程”的环境特点以及行人交通参数数据的规律和特点，设计了一类大型公共场所的行人交通状态评价方法以及行人交通应急疏散模型。主要开展了以下几个方面的研究工作：1）行人交通特性分析及状态分类。根据行人交通数据时间序列稳定性的差异，定义了数据序列的三个特性，即长期趋势性、短期现势性及随机波动性；为了能给行人交通状态的判断提供更具可靠性的基础信息，采用不同星期同一天数据设计了行人交通数据长期发展模式的构建方法；为了便于根据不同交通状况制定更有针对性的行人交通管理措施，通过分析行人交通数据时间序列的特征进行了行人交通状态分类。2）行人交通数据预处理。为了提高行人交通状态在线评价系统的输入数据质量水平，结合行人交通数据时间序列变化规律及其特征，依次设计了行人交通丢失数据的处理方法、错误数据的处理方法、时间序列的滤波方法以及不同时间尺度数据的合成方法。3）行人交通事件自动检测算法研究。针对行人交通数据的独特性，首先从预测方法和标准偏差值过小引发误警两个方面对标准偏差法进行了改进，然后设计了一种基于支持向量机和标准偏差法的交通事件自动检测组合算法，最后设计了行人交通事件的报警机制。4）行人交通拥堵检测与预测方法研究。首先研究了行人交通拥堵自动报警方法，包括行人交通拥堵自动检测算法以及行人交通拥堵自动报警机制，重点研究了行人交通数据多步预测方法，共分为三个方案，即长期趋势多步预测、短期现势多步预测以及二者的组合预测方法，并且设计了行人交通拥堵状态的预警机制。5）行人交通应急疏散方法路径预案研究。行人交通事件或行人交通拥堵的产生非常容易形成人群的聚集，为了避免形成严重的行人安全事故或者减小造成人员伤亡以及财产损失，通过构建行人安全疏散原则和分析行人疏散影响因素，充分考虑广场、步道、楼梯等各种大型公共场所行人交通应急疏散的特点，分别建立了行人交通应急疏散模型以及大型公共场所整体结构应急疏散模型。