城市軌道交通客流檢測技術(shù)的特征及其應(yīng)用分析*

陳菁菁

（上海地鐵第四運(yùn)營有限公司，200071，上?！胃呒壒こ處煟?/p>

隨著我國各大城市地鐵網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營的不斷深入和網(wǎng)絡(luò)客流量激增，日常運(yùn)營經(jīng)常面臨著常態(tài)或突發(fā)事件下的大客流壓力，對于網(wǎng)絡(luò)、線路、車站不同層面客流的流量和流向進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測是提升網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營效率和安全的關(guān)鍵。尤其是在城市宏觀背景下的客流動態(tài)遷徙與高密度集散所引發(fā)的城市公共安全問題，越來越受到社會廣泛關(guān)注［1］。2014年12月31日，在上海外灘發(fā)生的踩踏事故再次對公眾敲響了警鐘，迫切需要新的技術(shù)手段與方法來實(shí)現(xiàn)對地鐵系統(tǒng)的乘客聚集風(fēng)險作出評估和預(yù)防。為了快速、準(zhǔn)確檢測網(wǎng)絡(luò)客流的實(shí)時流量與客流分布情況，各城市地鐵都在研究與推廣各種新的技術(shù)手段，如AFC（自動售檢票）系統(tǒng)［2］、車輛稱重［3］、視頻自動檢測［1］、熱敏傳感技術(shù)、手機(jī)信令［4］和 WiFi信令［5］數(shù)據(jù)分析等。但各項(xiàng)技術(shù)都存在各自的優(yōu)缺點(diǎn)，有其不同的適用情景。本文將從各類技術(shù)的特征出發(fā)，對其適用性、可行性以及與運(yùn)營需求的匹配性等方面做一全面的分析，最后給出各類技術(shù)的發(fā)展趨勢和在運(yùn)營決策中的應(yīng)用前景，并對實(shí)施方法提出建議。

1 AFC客流采集技術(shù)

AFC技術(shù)是通過軌道交通自動售檢票獲取AFC數(shù)據(jù)，依據(jù)獲取的車站閘機(jī)數(shù)據(jù)，得到乘客進(jìn)出站的站點(diǎn)位置和時間數(shù)據(jù)，用于分析客流的時間規(guī)律和空間規(guī)律。同時，AFC數(shù)據(jù)還能通過清分模型，將城市軌道交通客流OD（起、終點(diǎn)）分配到相應(yīng)路徑中，得到各條線路的客流量及換乘量。

利用AFC系統(tǒng)采集客流數(shù)據(jù)是目前最為常用的手段，通過該系統(tǒng)能夠獲得進(jìn)出站客流數(shù)據(jù)。如圖1的AFC系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸方式所示，上海地鐵在車站的客流數(shù)據(jù)采集終端按照5 min的時間周期定時進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和客流量匯總，次日凌晨在統(tǒng)一時間再上傳網(wǎng)絡(luò)清分系統(tǒng)進(jìn)行清分統(tǒng)計分析。在當(dāng)前乘客網(wǎng)絡(luò)出行采用“一票換乘”模式的條件下，該系統(tǒng)采用基于多因素阻抗的多路徑清分模型進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)客流分布計算，適用于城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)客流總量的統(tǒng)計，但是對車站內(nèi)客流的分布情況（如換乘客流，站廳、站臺客流）無法做到實(shí)時與精確地統(tǒng)計。同時，由于網(wǎng)絡(luò)路徑的復(fù)雜性、乘客出行路徑選擇行為的多樣性和差異性，使得目前清分模型得到的客流清分結(jié)果與實(shí)際情況有一定的誤差。另外，乘客進(jìn)出站的完整信息獲取需要待乘客出站后才能獲取，加上實(shí)時進(jìn)出站數(shù)據(jù)在傳輸上的延時性，目前無法通過AFC系統(tǒng)來獲得客流的實(shí)時分布狀態(tài)，從而無法對大客流預(yù)警提供有效的幫助。目前，雖然有一些基于AFC系統(tǒng)獲取的客流數(shù)據(jù)來預(yù)測短時間內(nèi)車站以及線路客流趨勢的相關(guān)成果［6］，但在模型的有效性和預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性等方面仍然有待驗(yàn)證。

圖1 AFC系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸架構(gòu)

2 熱敏傳感技術(shù)

熱敏傳感技術(shù)的客流統(tǒng)計系統(tǒng)主要由傳感器、記數(shù)器、傳輸網(wǎng)絡(luò)和后端處理單元等組成。通常，傳感器將部署在約3 m高處，可檢測地面上邊長約3 m多的正方形，通過集成光學(xué)、傳感器、信號處理邏輯及電子控制技術(shù)，在60°的角度范圍內(nèi)，把下方人流的熱氣通過鍺透鏡轉(zhuǎn)為紅外輻射，實(shí)現(xiàn)對傳感器覆蓋區(qū)域的熱敏檢測；同時通過設(shè)置進(jìn)、出基準(zhǔn)路線來捕捉乘客的行走路徑，實(shí)現(xiàn)對乘客在熱敏傳感器部署區(qū)域內(nèi)的換入和換出的分類統(tǒng)計。

基于熱敏傳感技術(shù)的功能特性適用于車站內(nèi)通道的雙向客流檢測，尤其是對換乘客流的檢測。車站可以通過在換乘通道設(shè)置熱敏傳感器，以覆蓋雙向換乘客流，實(shí)現(xiàn)對站內(nèi)換乘客流的實(shí)時監(jiān)測。通過數(shù)據(jù)收集和分析，能夠?yàn)檐囌緦?shí)現(xiàn)通道進(jìn)出客流的警示。但由于熱敏傳感檢測系統(tǒng)對安裝環(huán)境要求較高，同時還會受到客流情況復(fù)雜的制約，難以在車站內(nèi)大面積安裝推廣。該技術(shù)曾在上海世博會期間用于軌道交通13號線的幾個世博站，之后在人民廣場站進(jìn)行了試驗(yàn)。試用結(jié)果表明，該技術(shù)雖然在客流監(jiān)測方面可以接近實(shí)時，但準(zhǔn)確率不太理想，主要原因是熱敏的紅外感性裝置對安裝環(huán)境要求較高，且在人流復(fù)雜的車站不能有效區(qū)分客流類型；同時，該技術(shù)安裝成本較高，不適用于大面積推廣使用。

3 智能視頻分析技術(shù)

智能視頻分析技術(shù)也稱攝像識別技術(shù)，源自于計算機(jī)視覺技術(shù)和人工智能技術(shù)，其發(fā)展目標(biāo)是在圖像與事件描述之間建立一種映射關(guān)系（如圖2），使計算機(jī)從紛繁的視頻圖像中定位、識別和跟蹤關(guān)鍵目標(biāo)物體，并實(shí)時分析和判斷目標(biāo)的行為，根據(jù)預(yù)定的規(guī)則進(jìn)行相應(yīng)的報警或處理動作，從而能在異常事件發(fā)生時及時做出反應(yīng)，做到早期的偵測和防范。

圖2 智能視頻分析技術(shù)統(tǒng)計軌道交通站點(diǎn)客流的工作原理示意圖

智能視頻分析技術(shù)在軌道交通的基本應(yīng)用包括入侵檢測、逗留（滯留）檢測、可疑物品遺留檢測、逆行檢測、客流量突變和圖像異常告警及場景重組等。其基本工作進(jìn)程分為三個工作階段：前期工作主要是針對攝像機(jī)的視頻流進(jìn)行預(yù)處理；中期工作主要包括各種目標(biāo)的檢測、識別、分類和跟蹤；后期工作是通過建立數(shù)據(jù)模型，對運(yùn)動行為進(jìn)行分析并判別異常行為，從而作出預(yù)警。智能視頻分析技術(shù)可以通過對運(yùn)動目標(biāo)的檢測、分類、跟蹤，根據(jù)模型算法對行為進(jìn)行理解與識別，精確地檢測出某一斷面或區(qū)域的客流量數(shù)據(jù)。其中，運(yùn)動目標(biāo)的檢測是視頻分析技術(shù)的核心?，F(xiàn)有的檢測方法主要有三種：幀間差分法、背景差分法和光流法。

目前，各地城市軌道交通都安裝視頻監(jiān)測系統(tǒng)。以上海為例，平均每個車站設(shè)置的攝像機(jī)數(shù)量約為80個，基本實(shí)現(xiàn)了對車站區(qū)域的全覆蓋。車站值班員、調(diào)度和軌道公安等運(yùn)營安全管理人員均能實(shí)時調(diào)看管轄范圍內(nèi)的所有攝像機(jī)圖像，從而了解車站大部分區(qū)域的實(shí)時客流情況，對客流狀態(tài)做出定性判斷。智能視頻分析技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)客流的實(shí)時采集，可以對每個客流個體運(yùn)動軌跡進(jìn)行精確檢測和跟蹤，實(shí)現(xiàn)對大范圍區(qū)域的覆蓋和數(shù)據(jù)采集，并通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析，得到客流量、客流密度等軌道交通管理人員需要的各類數(shù)據(jù)指標(biāo)。但攝像頭的安裝對外部環(huán)境，如光線、位置及角度等的要求較高，既有車站的大部分視頻監(jiān)測設(shè)備的安裝位置、視頻質(zhì)量無法完全滿足要求，在現(xiàn)場試驗(yàn)中所測得的精確度較低。如果對車站視頻監(jiān)測設(shè)備進(jìn)行改造，則需要增加較多的專用硬件和后臺軟件，工程投資和實(shí)施復(fù)雜度都很高。

4 WiFi信令技術(shù)

WiFi信令技術(shù)的基本原理是利用WLAN（無線局域網(wǎng)）技術(shù)實(shí)現(xiàn)WiFi定位，能夠在無線接入的同時，實(shí)現(xiàn)接入設(shè)備的位置判別。相比其他定位方式如超聲波、紅外線、射頻識別定位等，WiFi定位的優(yōu)勢是能夠利用現(xiàn)有無線網(wǎng)絡(luò)以及被定位物體的自帶無線功能，無需借助額外的設(shè)備。在技術(shù)方面，移動互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用系統(tǒng)是基于WiFi無線路由器開源固件平臺，實(shí)現(xiàn)對關(guān)聯(lián)和未關(guān)聯(lián)WiFi移動終端的智能感知，獲得用戶位置，并且通過對相關(guān)數(shù)據(jù)的挖掘、統(tǒng)計、分析，實(shí)現(xiàn)客流的實(shí)時跟蹤。在實(shí)際應(yīng)用方面，該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的客流分析采用了基于無線終端的定位、跟蹤與識別技術(shù)。通過終端檢測、軌跡分析和特征分類，精確檢測出通過該區(qū)域的客流量，實(shí)現(xiàn)對客流數(shù)據(jù)的精確統(tǒng)計。除了利用WiFi技術(shù)進(jìn)行定位，還可以利用其技術(shù)進(jìn)行身份識別，實(shí)現(xiàn)行動軌跡追蹤，有利于實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的客流換乘統(tǒng)計和OD分析。WiFi身份識別系統(tǒng)由4個物理組件組成：工作站、接入點(diǎn)（AP）、無線媒介和分布式系統(tǒng)。在身份識別過程中，由于每個工作站都有一個唯一的介質(zhì)訪問控制（MAC）地址，并且發(fā)出的每個幀都包含該MAC地址，因此網(wǎng)絡(luò)中的AP可以通過讀取幀中的MAC地址來對工作站進(jìn)行WiFi身份識別（如圖3）。通過記錄工作站（用戶）的行為包括停留位置、停留時間、運(yùn)動軌跡、運(yùn)動頻率以及特征等指標(biāo)，能夠整理分析得到乘客的進(jìn)出站及換乘行為。

圖3 WiFi技術(shù)客流檢測原理

WiFi信令技術(shù)能夠有效實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的客流檢測。該技術(shù)可獲得乘客進(jìn)出站客流統(tǒng)計、站內(nèi)乘客換乘統(tǒng)計以及區(qū)域內(nèi)乘客密集度統(tǒng)計。同時，WiFi技術(shù)的身份識別功能還適用于城市軌道交通OD客流分析，通過獲取乘客接入工作站的空間位置和時間點(diǎn)，得到準(zhǔn)確的OD客流分析。如武漢城市規(guī)劃展覽館利用現(xiàn)有WiFi網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了人員實(shí)時定位以及移動導(dǎo)覽服務(wù)。該系統(tǒng)由WiFi手持移動端、無線局域網(wǎng)、定位服務(wù)器和內(nèi)容服務(wù)器等組成，可以實(shí)現(xiàn)智能導(dǎo)覽、信息精準(zhǔn)推送、軌跡回放、實(shí)時定位和客流分析等功能。但是在實(shí)際應(yīng)用過程中，由于乘客使用手機(jī)習(xí)慣的隨機(jī)性，無法明確乘客使用WiFi功能的比例，難以保障數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度。同時在城市軌道交通復(fù)雜的地下環(huán)境中，需要布置大量的WiFi路由器以確保數(shù)據(jù)采集工作的進(jìn)行，并要采取措施盡量減少周邊環(huán)境對信號的影響，以確保數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性。

5 藍(lán)牙定位技術(shù)

藍(lán)牙定位技術(shù)是使用藍(lán)牙4.0的beacon（信標(biāo)）廣播的功能，一般應(yīng)用場合是在室內(nèi)。在一定的室內(nèi)區(qū)域定點(diǎn)布置beacon基站，這些低功耗藍(lán)牙beacon基站不停地發(fā)送beacon廣播報文，搭載藍(lán)牙4.0模塊的終端設(shè)備接收到beacon廣播報文后，測量出接收功率后，帶入到功率衰減和距離關(guān)系的函數(shù)中，進(jìn)而計算出距離該beacon基站的距離，利用距離多個beacon基站的距離實(shí)現(xiàn)交會定位（如圖4）。

目前，蘋果公司的iBeacon藍(lán)牙技術(shù)最受關(guān)注，配有該技術(shù)的設(shè)備能夠使用低功耗藍(lán)牙向周圍發(fā)送特有識別碼，以實(shí)現(xiàn)與接收設(shè)備的通信。iBeacon技術(shù)在商家、旅游景點(diǎn)和博物館等地方已經(jīng)得到了很好的應(yīng)用與推廣。如世博源百聯(lián)集團(tuán)與微肯公司合作推出了iBeacon微信室內(nèi)導(dǎo)航，顧客可以通過該系統(tǒng)自主進(jìn)行品牌導(dǎo)航、停車?yán)U費(fèi)等服務(wù)。微肯公司在世博源中部署大量iBeacon設(shè)備，并通過調(diào)試解決了跨樓層導(dǎo)航和中庭定位問題，大幅度提升了定位準(zhǔn)確度。該藍(lán)牙導(dǎo)航成功利用室內(nèi)定位技術(shù)、移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，以及大數(shù)據(jù)整合與智能分析技術(shù)，構(gòu)建了以室內(nèi)智能導(dǎo)航、位置服務(wù)為核心的購物中心商業(yè)運(yùn)營服務(wù)平臺。

圖4 藍(lán)牙定位技術(shù)原理

藍(lán)牙定位技術(shù)相比現(xiàn)行無線局域網(wǎng)技術(shù)更適用于室內(nèi)定位。藍(lán)牙定位精準(zhǔn)度更高，定位時間更快，成本低廉。同時隨著藍(lán)牙4.0技術(shù)規(guī)范的發(fā)布，使其在電池續(xù)航時間、節(jié)能和設(shè)備種類上得到了極大的改善，對信號的刷新周期也有大幅度的提高。在城市軌道交通大客流預(yù)警方面，藍(lán)牙定位技術(shù)適用于站內(nèi)客流情況的監(jiān)測，如對客流分布情況、站臺客流密度、換乘通道客流情況等的監(jiān)視。但是，藍(lán)牙定位需要乘客打開移動設(shè)備的藍(lán)牙通信功能才能實(shí)現(xiàn)，因此需要采取有效手段確保乘客主動參與，才能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的精確采集。

6 手機(jī)信令技術(shù)

利用手機(jī)數(shù)據(jù)分析推算交通數(shù)據(jù)信息是一種新興的廣域動態(tài)交通檢測技術(shù)。手機(jī)信令技術(shù)中的數(shù)據(jù)定位原理是基于基站小區(qū)的模糊定位技術(shù)，通過移動運(yùn)營商的手機(jī)信令采集系統(tǒng)，采集匿名手機(jī)用戶發(fā)生信令事件時的位置信息，包括手發(fā)短信、主被叫、基站切換，以及位置更新等數(shù)據(jù)，其能夠較為全面地反映出行者的連續(xù)出行軌跡。因此，當(dāng)有人使用手機(jī)打電話、發(fā)短信或利用運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)上網(wǎng)時，移動數(shù)據(jù)就被創(chuàng)建，用戶行為就會被移動基站所記錄，并被確認(rèn)在基站范圍內(nèi)的某個位置，當(dāng)呼叫轉(zhuǎn)移到一個新的基站或者一個新的呼叫連接到不同的基站時，用戶的行為軌跡就會被確認(rèn)下來。

由于手機(jī)信令數(shù)據(jù)在樣本量和覆蓋范圍上的優(yōu)勢，手機(jī)信令技術(shù)可以適用于中、宏觀層面的客流檢測，包括城市人口時空動態(tài)分布檢測、特定區(qū)域客流集散監(jiān)測、交通出行的OD分析等。在城市軌道交通監(jiān)測方面，手機(jī)信令技術(shù)能夠識別乘客換乘路徑和換乘車站，以及區(qū)域線路的進(jìn)出站客流；同時，還能通過識別手機(jī)用戶的出行時耗、出行距離及出行次數(shù)，分析乘客的出行需求（例如出行需求主要集中在什么時間段，以及哪些區(qū)域之間等）。通過對站點(diǎn)、線路一定范圍內(nèi)的手機(jī)用戶密度統(tǒng)計及分析，可以得到站點(diǎn)和線路的服務(wù)范圍。如無錫市城市規(guī)劃編制研究中心與上海云砥信息科技公司合作，基于無錫移動通信數(shù)據(jù)平臺，在2013年11月至12月的2個月內(nèi)，對占無錫總?cè)丝?8.4%的無錫移動505萬部手機(jī)用戶進(jìn)行了連續(xù)不間斷追蹤，動態(tài)采集無錫市域范圍內(nèi)手機(jī)用戶的信令數(shù)據(jù)，進(jìn)行無錫市手機(jī)用戶出行調(diào)查，得到了全市各區(qū)常住人口職住分布、市區(qū)居民出行客流OD、重點(diǎn)區(qū)域集散客流等信息。利用這些成果，在無錫城市軌道交通線網(wǎng)擴(kuò)編規(guī)劃中，依據(jù)不同區(qū)域間的交通出行量及方向，確定不同區(qū)域間的軌道線網(wǎng)結(jié)構(gòu)安排，并在太湖新城公交專項(xiàng)規(guī)劃中，用于分析新城對外和對內(nèi)的客流走廊。

受基站分布密度以及用戶手機(jī)使用行為的時空隨機(jī)性兩方面影響，手機(jī)信令數(shù)據(jù)對微觀層面分析適用性相對有限。在實(shí)際運(yùn)用過程中，手機(jī)信令數(shù)據(jù)的采集過程還將受到城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜環(huán)境的影響，如不適用于地面及高架站。地面、高架站點(diǎn)及線路由于采用與路面道路同樣的基站，難以實(shí)時檢測出進(jìn)、出站客流。

7 車輛稱重技術(shù)

車輛稱重技術(shù)的原理是測量車輛載客的總重量，來計算出車輛載客人數(shù)。主要通過在列車車廂的懸掛彈簧上安裝壓力傳感器，檢測受壓變形量，并結(jié)合截面變化曲線及溫度補(bǔ)償、傾斜補(bǔ)償?shù)人惴ㄓ嬎愕贸隽熊嚨某休d重量，再根據(jù)乘客的平均體重計算出車廂載客人數(shù)。目前，該技術(shù)在道路公交客流統(tǒng)計具有一定范圍的應(yīng)用，通過加裝相應(yīng)的壓力傳感器，能夠較為直觀和便捷地測算出車廂載客人數(shù)。但是測算精度依賴于載客數(shù)量，載客人數(shù)越多，測算精度越高，反之則誤差較大。目前，上海軌道交通12號線采用了具有車輛稱重技術(shù)的列車，列車能夠智能檢測乘客載重量，并與空調(diào)控制系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)動，能夠根據(jù)乘客的數(shù)量，實(shí)現(xiàn)車輛溫度的智能調(diào)節(jié)。例如，在夏天高峰時段車廂增加大量乘客時，空調(diào)通風(fēng)量會自動增大15%。通過在上海軌道交通12號線的應(yīng)用，車輛稱重技術(shù)能夠?qū)崟r反饋車廂乘客載重量，但在載客人數(shù)與載重量之間的轉(zhuǎn)變上，無法確保數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度與有效性。在應(yīng)對軌道交通大客流檢測、預(yù)警方面，該技術(shù)的適用度不高。

車輛稱重技術(shù)適用于斷面客流統(tǒng)計，相比現(xiàn)行的AFC技術(shù)，不需要根據(jù)進(jìn)出站客流數(shù)據(jù)、換乘客流數(shù)據(jù)等進(jìn)行計算，能夠?qū)崟r地獲取車輛載客數(shù)量的變化。但在實(shí)際應(yīng)用過程中，由于地鐵列車構(gòu)造的不同及乘客的多樣性，難以保障車廂載客人數(shù)的精準(zhǔn)性，需要與AFC統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行相互的校正。同時，需要根據(jù)不同的列車型號的車體結(jié)構(gòu)加裝傳感器和檢測設(shè)備，設(shè)備投資和實(shí)施復(fù)雜度較高，在城市軌道交通的實(shí)際環(huán)境下難以適用。

8 不同檢測技術(shù)的適用性及應(yīng)用情況分析

城市軌道交通客流檢測技術(shù)是實(shí)現(xiàn)大客流預(yù)警的重要技術(shù)手段，不同技術(shù)適用于城市軌道交通不同層面大客流檢測預(yù)警的需求。表1和表2分別給出了不同客流采集方式的比較及不同檢測技術(shù)在城市軌道交通應(yīng)用的適用范圍。

表1 不同客流數(shù)據(jù)采集方式的比較

表2 不同檢測技術(shù)在城市軌道交通中應(yīng)用的適用范圍

不同客流檢測技術(shù)在城市軌道交通客流檢測領(lǐng)域都有其優(yōu)劣勢，即使是都具備數(shù)據(jù)采集實(shí)時性特征的客流檢測技術(shù)，由于數(shù)據(jù)采集范圍、數(shù)據(jù)采集量級和數(shù)據(jù)處理規(guī)模的差異，客流分析結(jié)果的延時性也存在較大差異。后續(xù)技術(shù)應(yīng)用需要對高效的數(shù)據(jù)傳輸方式和數(shù)據(jù)處理模型進(jìn)行研究，以提高數(shù)據(jù)分析結(jié)果的實(shí)時性。

不同客流檢測技術(shù)適用范圍也有所不同，如AFC技術(shù)比較適用于進(jìn)出站客流統(tǒng)計，熱敏傳感技術(shù)比較適用于站內(nèi)通道換乘客流統(tǒng)計，手機(jī)信令比較適用于宏觀層面OD客流分析和乘客出行特征分析等。但同時各檢測技術(shù)又有一定的局限性，例如受難以適應(yīng)車站的復(fù)雜環(huán)境、監(jiān)測數(shù)據(jù)精度不高、設(shè)備安裝成本高等多方面影響。

因此，為滿足大客流預(yù)警的需求，城市軌道交通需要建立綜合實(shí)時客流監(jiān)測體系，以系統(tǒng)化的方式選擇適用的檢測技術(shù)，并實(shí)現(xiàn)多種檢測技術(shù)的有效集成，以滿足多樣化客流監(jiān)測需求。車站不同的區(qū)域，包括站臺、站廳、換乘通道等，根據(jù)不同區(qū)域客流指標(biāo)，選擇不同的檢測技術(shù)。除車站不同區(qū)域客流監(jiān)測需求外，還考慮網(wǎng)絡(luò)層、線路層的大客流預(yù)警的需求，提高大客流預(yù)警的效果。此外，通過各客流檢測技術(shù)的融合，能夠?qū)Σ杉降目土鲾?shù)據(jù)進(jìn)行相互印證，以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度、提升數(shù)據(jù)的采集范圍、優(yōu)化數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，從而實(shí)現(xiàn)城市軌道交通大客流預(yù)警的實(shí)時、高效與準(zhǔn)確。

9 結(jié)語

隨著城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)化建設(shè)的發(fā)展，面對持續(xù)增長的客流壓力，客流檢測技術(shù)需要不斷完善和提升，在加強(qiáng)對站內(nèi)、外以及線網(wǎng)客流監(jiān)測的同時，城市軌道交通運(yùn)營企業(yè)還應(yīng)當(dāng)結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、結(jié)合大數(shù)據(jù)的智能分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對各類技術(shù)采集數(shù)據(jù)的深度挖掘與融合。同時，配合綜合實(shí)時的客流監(jiān)測體系，一方面為大客流預(yù)警提供有效的數(shù)據(jù)支撐，另一方面能深度了解乘客出行特征，提供高效、便捷的出行服務(wù)。

多源數(shù)據(jù)融合是未來城市軌道交通運(yùn)營實(shí)現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理升級的必經(jīng)之路，但同時也面臨巨大的挑戰(zhàn)，不僅僅是在跨技術(shù)領(lǐng)域的模型研究，更在于多專業(yè)、跨緯度、強(qiáng)協(xié)同管理機(jī)制的設(shè)計。

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