基于视频图像的车站设施服务能力适应性识别研究

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目前我国城市轨道交通车站通过静态的方法设计车站内各种设施的规模和布局来实现车站总体服务能力的最大化,车站运营管理部门缺少能够动态评估车站设施服务能力与客流不确定需求之间匹配程度的手段。随着城市轨道交通旅客出行人数与日俱增,特别是客流高峰期,车站面临重要设施服务能力与客流需求严重不匹配的情况。现阶段利用AFC数据(Automatic Fare Collection System)和手机信令数据进行客流监测的方法没有考虑要车站内乘客需求分布在时间和空间上的不均衡性,没有顾及乘客的服务感知,并且数据获取实时性较差。因此本文基于深度学习理论,提出了一种车站设施服务能力与客流不确定需求适应性评估的视频图像检测方法,通过视频图像检测出车站重要设施范围内乘客排队的人数,结合制定的适应性分级标准对车站设施服务能力与客流需求进行适应性评估,其检测结果可以辅助管理者评估车站设施在动态客流需求下的运营情况,为指导车站内的日常运营管理提供科学合理的依据。第一,通过国内外对车站设施服务能力与客流特性分析的研究成果,分析基于行人仿真系统和排队理论分析车站设备设施的适应能力方法的优缺点,基于车站的网络化运营管理模式以及视频图像的人群检测在交通领域的广泛应用,提出了一种基于视频图像的车站设施服务能力与客流需求适应性评估检测方法。第二,以运营管理需求和检测算法性能需求为基础,结合前人学者的研究成果,通过比对各种算法的性能,选定了YOLO算法作为本文检测流程中的核心模块算法。第三,构建了基于视频图像识别车站设施服务能力与客流需求适应性检测算法的整体流程包括:视频图像的预处理、核心检测模块、检测输出模块。第四,具体分析车站设施的服务能力体系和基于排队理论的乘客等待容忍度,结合车站设施的实际最大服务能力与乘客的等待容忍度,制定了本文的适应性评估等级划分规则。最后,对收集到的国内某些车站实景图片进行测试,验证了该方法能够有效的对车站内重要设施的服务能力与客流需求之间的适应性进行评估,并且能够起到辅助运营管理者制定运营方案、策略的作用。
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