随着我国交通节能减排的促进和绿色出行的倡导，城市公共交通与步行交通系统得到了大力发展。地铁凭借高运量、便捷性、准时性等优势特征受到政府和乘客的广泛青睐，其运行质量直接关系到城市各类交通方式的衔接配合及整体功能的发挥。但是，地铁站的特殊运营环境和有限的空间容量，易形成密集人群，更是拥挤事件黑点区，对地铁站内乘客的安全造成潜在威胁。因此，本文关注地铁换乘枢纽站行人流拥挤识别和安全预警调控等关键技术研究理论，对实现枢纽内行人流的安全保障起到重要作用。本研究结合不同服务设施对拥挤行人的影响，分析了拥挤原因及分布点；并针对拥挤状态划分中的模糊性和随机性，引入了云模型来识别地铁换乘枢纽站行人拥挤度。在预警调控方面，本文采用了等维新息GM模型来预测短时动态交通数据，提高了预测精度，并根据拥挤度范围划分了4个预警等级，建立了预警系统，设计了各个预警状态下的调控方案。最后，以西安市目前唯一的换乘枢纽站北大街站为研究对象，通过实地调研和数据整理，拟合出换乘枢纽站行人速度、密度、流量函数关系式，并对比分析水平通道、换乘通道、楼梯、站台交通特性，发现相似密度条件下，站台的行人流量最大。对工作日晚高峰小时换乘通道进行行人拥挤度云识别，判断其预警等级为Ⅰ级，并采用分级管理实现了拥挤调控，从而能论证了本文理论研究的可行性与实用性。