【摘 要】
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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.
【机 构】
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上海工程技术大学城市轨道交通学院,上海201620
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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.
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