智能視頻分析技術(shù)在地鐵站客流監(jiān)測中的應(yīng)用研究

李宇杰，裴中陽，李 強(qiáng)，劉 京，王 璐，于 霖

（1. 北京市地鐵運(yùn)營有限公司，北京 100044；2. 北京久譯科技有限公司，北京 100070）

1 引言

隨著國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、科技的進(jìn)步以及城市化水平的提高，近年來國內(nèi)許多城市均在大力推進(jìn)地鐵的建設(shè)與完善。與此同時(shí)，地鐵的客運(yùn)量也在不斷攀升，從而對地鐵列車的運(yùn)營調(diào)度與車站管理提出更高要求。2019年，中國內(nèi)地的地鐵總客運(yùn)量為238.14億人次，較2018年增長11.8%；日均客流量為6 552.75萬人次，較2018年增長12.12%?？土鲾?shù)據(jù)研究表明，對于線網(wǎng)規(guī)模較大、軌道交通出行通達(dá)性好、開通歷史更久以及運(yùn)營成熟的城市，工作日客流遠(yuǎn)高于休息日客流。例如2019年北京的年平均工作日客流為1 228.58萬人次，而休息日客流為764.71萬人次，降幅高達(dá)38%。而在1天之中，客流也具有時(shí)空不均衡的特點(diǎn)，這體現(xiàn)為樞紐車站、換乘車站與普通車站之間客流量存在較大差異，工作日通勤時(shí)段與工作日其他時(shí)段客流量相差較大，以及站內(nèi)客流分布和客流流向不均衡等。這種時(shí)空不均衡性使得客流量較大的車站，如樞紐車站與換乘車站，出現(xiàn)嚴(yán)重的擁擠與乘客滯留（需等待下次列車）問題。該問題除會(huì)影響乘客通行效率，還可能造成列車延誤，甚至引發(fā)騷亂、踩踏等安全事故。因此，對地鐵站內(nèi)的客流進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測與分析，無論是對提升乘客滿意度、提高車站運(yùn)營效率，還是對優(yōu)化列車調(diào)度、保障乘客安全來說都是關(guān)鍵的一環(huán)。

2 地鐵站客流監(jiān)測現(xiàn)狀

國內(nèi)各大城市常用的地鐵站客流監(jiān)測方法可以劃分為人工統(tǒng)計(jì)法、傳感器感應(yīng)法和自動(dòng)售檢票系統(tǒng)采集法三大類。在地鐵的運(yùn)營中，當(dāng)前仍是通過出入口的閘機(jī)來獲取客流數(shù)據(jù)。雖然該數(shù)據(jù)十分準(zhǔn)確，但僅能提供進(jìn)出地鐵站的總客流量信息，而無法反映車站內(nèi)外全面的客流情況，如乘客進(jìn)站時(shí)間、候車時(shí)間、站內(nèi)各處的客流密度以及乘客換乘率（針對換乘車站）等。這些信息目前只能通過站內(nèi)工作人員現(xiàn)場目測結(jié)合對監(jiān)控視頻的觀察而獲取。以這種方式得到的客流數(shù)據(jù)不僅不夠準(zhǔn)確，而且不夠全面，同時(shí)由于工作人員難以全程將注意力集中于觀測客流上，因此無法形成全面而準(zhǔn)確的客流數(shù)據(jù)以供實(shí)時(shí)查看和做進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)分析。

在保障乘客通行秩序與安全方面，目前僅依靠站內(nèi)安保人員的巡視以及對監(jiān)控畫面的監(jiān)視。由于安保人員人數(shù)有限，而且無法保證對所有監(jiān)控點(diǎn)位的全程實(shí)時(shí)監(jiān)視，因此對于突發(fā)事件往往不能進(jìn)行及時(shí)響應(yīng)。

對于本文所涉及的北京市西二旗地鐵站來說，上述問題也全都存在。由于西二旗地鐵站是13號線與昌平線的換乘車站，又因?yàn)槠涮厥獾牡乩砦恢?，在早晚高峰期客流量非常大，站?nèi)客流密度高且流向復(fù)雜。還經(jīng)常有乘客由于候車隊(duì)伍過長而無法乘上當(dāng)次列車，需要等待下一次列車。為防止因人群密集而導(dǎo)致的騷亂甚至踩踏等事件，同時(shí)對列車的運(yùn)營調(diào)度進(jìn)行優(yōu)化，需要對站內(nèi)外的客流詳情進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測與量化分析。

3 智能視頻分析技術(shù)在客流監(jiān)測中的應(yīng)用分析

智能視頻分析是以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化視頻監(jiān)控為基礎(chǔ)，通過計(jì)算機(jī)視覺和視頻分析技術(shù)，對監(jiān)控場景的視頻圖像進(jìn)行自動(dòng)解析，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的檢測、跟蹤與識別，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行人流量統(tǒng)計(jì)、人群密度估計(jì)、入侵檢測、行為識別等智能化分析。該技術(shù)具有檢測精度高、響應(yīng)速度快、能實(shí)現(xiàn)不間斷實(shí)時(shí)監(jiān)控的優(yōu)點(diǎn)。

當(dāng)前國內(nèi)的地鐵站基本已經(jīng)全面覆蓋監(jiān)控?cái)z像機(jī)，結(jié)合上文對客流監(jiān)測現(xiàn)狀的分析，可知將智能視頻分析技術(shù)應(yīng)用于地鐵站客流監(jiān)測，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對車站內(nèi)外的客流情況進(jìn)行智能、全面的統(tǒng)計(jì)分析，還能對乘客行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測并對特定行為進(jìn)行自動(dòng)告警，從而有效滿足地鐵站客流監(jiān)測方面的需求。不僅如此，選擇應(yīng)用智能視頻分析技術(shù)，可以充分利用現(xiàn)有的監(jiān)控?cái)z像機(jī)，只需要在少數(shù)點(diǎn)位新增攝像機(jī)，而不需要增加額外的其他種類的傳感器等設(shè)備，因而能節(jié)省有限的地鐵站空間，并降低改造施工的難度。此外，由于該技術(shù)是非接觸式、非配合式的技術(shù)，因此不會(huì)對乘客的通行速度與體驗(yàn)造成影響。

4 客流監(jiān)測系統(tǒng)功能

西二旗地鐵站有著早晚高峰期間客流量大、站內(nèi)客流密度高、客流流向復(fù)雜且候車排隊(duì)人數(shù)多等特點(diǎn)，為實(shí)現(xiàn)全面的客流監(jiān)測與智能化安全防范，同時(shí)便于工作人員查看與管理，對應(yīng)的客流監(jiān)測系統(tǒng)應(yīng)具有以下功能。

4.1 客流統(tǒng)計(jì)與分析功能

客流數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與分析應(yīng)是客流監(jiān)測系統(tǒng)的核心功能，對此應(yīng)遵循的設(shè)計(jì)原則是盡可能地獲取全方位的站內(nèi)客流數(shù)據(jù)和客運(yùn)指標(biāo)，提供數(shù)據(jù)超標(biāo)時(shí)告警與一定的分析預(yù)測能力，為列車的最優(yōu)化調(diào)度與車站的精細(xì)化管理提供支持。因此應(yīng)具備的功能有：

（1）對進(jìn)出地鐵站的客流量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，包括各時(shí)段客流量、站內(nèi)實(shí)時(shí)客流量、總集散客流量與最近一段時(shí)間內(nèi)的集散客流量；

（2）提供主要出入口、車門處、換乘通道、電梯與步梯等關(guān)鍵通道的客流量數(shù)據(jù)；

（3）計(jì)算乘客的進(jìn)站時(shí)長、候車時(shí)長以及平均換乘率；

（4）統(tǒng)計(jì)站臺(tái)處的排隊(duì)人數(shù)，對站臺(tái)與站廳內(nèi)的客流密度進(jìn)行監(jiān)測；當(dāng)客流密度超過設(shè)定的閾值時(shí)，能觸發(fā)告警；

（5）可根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)客流數(shù)據(jù)等信息預(yù)測短期內(nèi)的客流變化趨勢，當(dāng)預(yù)測值超過設(shè)定閾值時(shí)，平臺(tái)上能顯示警示信息。

4.2 智能視頻監(jiān)控功能

客流秩序的維護(hù)與安全防范是車站運(yùn)營中的重要工作。通過視頻分析技術(shù)來提高現(xiàn)有視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能化水平，是進(jìn)一步做好該工作的有效途徑。由于視頻分析技術(shù)自身的特點(diǎn)，智能視頻監(jiān)控功能可以很方便地集成到客流監(jiān)測系統(tǒng)中。考慮到西二旗地鐵站的實(shí)際需求與當(dāng)前的技術(shù)發(fā)展水平，系統(tǒng)應(yīng)具備的功能如下。

（1）自動(dòng)識別黑名單人員，自動(dòng)識別乘客的呼救、逆行與入侵禁區(qū)行為，自動(dòng)識別站內(nèi)值守人員的離崗行為。

（2）當(dāng)出現(xiàn)上述情況時(shí)平臺(tái)能進(jìn)行彈窗報(bào)警，并提供對應(yīng)點(diǎn)位監(jiān)控視頻的快捷入口，彈窗報(bào)警應(yīng)伴隨著報(bào)警音提示與報(bào)警燈閃爍。

（3）系統(tǒng)能對事件前后一定時(shí)間段（可設(shè)置）的監(jiān)控視頻進(jìn)行存儲(chǔ)，同時(shí)提供事件檢索功能。此外，應(yīng)支持導(dǎo)出事件信息報(bào)表。

（4）實(shí)時(shí)顯示站內(nèi)工作人員的位置與分布情況。

（5）提供預(yù)案分組的視頻調(diào)閱方式，即將多個(gè)關(guān)聯(lián)的攝像機(jī)預(yù)先設(shè)置為同一組，當(dāng)點(diǎn)擊查看某一點(diǎn)位的監(jiān)控畫面時(shí)，其關(guān)聯(lián)點(diǎn)位的攝像機(jī)畫面也會(huì)同時(shí)顯示，使得管理人員在查看目標(biāo)點(diǎn)位情況的同時(shí)，能夠了解周邊關(guān)聯(lián)點(diǎn)位的情況。

（6）支持對進(jìn)站口與出站口、閘機(jī)、站廳、站臺(tái)、換乘通道等關(guān)鍵區(qū)域的監(jiān)控視頻進(jìn)行全景融合并在單個(gè)窗口中顯示，以方便車站的日常客運(yùn)管理和支持特殊情況下的全景指揮。

4.3 數(shù)據(jù)展示功能

以科學(xué)和直觀的形式對客流數(shù)據(jù)與事件信息進(jìn)行展示，有助于提高管理人員獲取信息的效率，幫助他們對客流變化與事件告警作出準(zhǔn)確而及時(shí)的響應(yīng)。系統(tǒng)平臺(tái)應(yīng)具備的功能如下。

（1）通過數(shù)據(jù)看板的方式對客流數(shù)據(jù)與事件信息進(jìn)行綜合展示，以提高信息獲取的效率。

（2）以圖、表等清晰直觀的方式對客流數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化呈現(xiàn)；對于總的客流量數(shù)據(jù)，可提供與歷史數(shù)據(jù)的對比，以便對客流量進(jìn)行預(yù)測與分析；提供不同點(diǎn)位的客流量數(shù)據(jù)或客流密度數(shù)據(jù)之間的對比。

（3）當(dāng)查看部分點(diǎn)位的詳細(xì)客流數(shù)據(jù)時(shí)，界面能同時(shí)顯示對應(yīng)的監(jiān)控畫面。

（4）建立車站的3D模型，在此模型上：以熱力圖的形式實(shí)時(shí)展示站臺(tái)與站廳區(qū)域客流的分布信息；顯示工作人員的實(shí)時(shí)位置與分布；以圖標(biāo)標(biāo)示視頻分析點(diǎn)位的位置，點(diǎn)擊圖標(biāo)可查看監(jiān)控畫面，當(dāng)出現(xiàn)事件告警時(shí)對應(yīng)圖標(biāo)閃爍。

5 基于智能視頻分析技術(shù)的客流監(jiān)測系統(tǒng)

根據(jù)對西二旗地鐵站客流監(jiān)測系統(tǒng)的功能分析，結(jié)合對車站結(jié)構(gòu)與現(xiàn)有攝像機(jī)的考察，對進(jìn)行視頻分析的點(diǎn)位做選取，并對系統(tǒng)的總體框架、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹⒂布M成、算法、平臺(tái)界面以及系統(tǒng)測試進(jìn)行分析與說明。

5.1 視頻分析點(diǎn)位的選取

根據(jù)乘客在站內(nèi)的行動(dòng)軌跡與站內(nèi)設(shè)施，可知客流監(jiān)測的關(guān)鍵點(diǎn)位有9個(gè)，依次為站外導(dǎo)流欄外側(cè)、導(dǎo)流欄、閘機(jī)、站廳、通行梯（步行梯與電扶梯）、站臺(tái)候車區(qū)、車門處（上下車客流）、換乘通道以及出站口，如圖1所示。

通過考察在不同點(diǎn)位進(jìn)行視頻分析對攝像機(jī)拍攝角度與監(jiān)控區(qū)域的要求，在充分利用已有攝像機(jī)的基礎(chǔ)上，適當(dāng)新增可滿足需求功能的攝像機(jī)進(jìn)行補(bǔ)充覆蓋。例如，由于導(dǎo)流欄外側(cè)的廣場面積較大、人流分散且夜間缺乏照明，因此需在導(dǎo)流欄外新增1臺(tái)覆蓋區(qū)域較廣、能夠在超低照度下工作的星光級球機(jī)。又由于導(dǎo)流欄靠近進(jìn)站口的一端通道較狹窄，因此采用在此條件下計(jì)數(shù)精度更高的激光雷達(dá)來對進(jìn)站客流量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。此外，由于站臺(tái)處現(xiàn)有攝像機(jī)的監(jiān)控畫面無法完整覆蓋所有車門，因此在3個(gè)站臺(tái)（13號線東站臺(tái)、西站臺(tái)與昌平線站臺(tái)）處各新增4臺(tái)全景攝像機(jī)，以對車門處的上下車客流進(jìn)行監(jiān)測。使用全景攝像機(jī)的好處是可以減少在站臺(tái)處新增攝像機(jī)的數(shù)量，從而降低對現(xiàn)有線路與設(shè)施的改動(dòng)程度。

5.2 系統(tǒng)總體架構(gòu)

客流監(jiān)測系統(tǒng)的總體架構(gòu)如圖2所示。其中各模塊的功能與數(shù)據(jù)傳遞的流程如下。

（1）攝像機(jī)采集場景視頻發(fā)送給智能分析設(shè)備，供算法分析使用。

（2）智能分析設(shè)備獲取攝像機(jī)的視頻信息，經(jīng)過人工智能算法的分析后得出業(yè)務(wù)基礎(chǔ)信息，根據(jù)不同的場景和算法，可輸出進(jìn)出站客流量、客流密度、客流速度、候車時(shí)長等數(shù)據(jù)。

（3）接收服務(wù)啟動(dòng)后即可接收智能分析設(shè)備的數(shù)據(jù)，將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)添加組織結(jié)構(gòu)信息后直接入庫，同時(shí)將數(shù)據(jù)發(fā)送給分析服務(wù)，供下一步具體業(yè)務(wù)分析使用。

（4）分析服務(wù)啟動(dòng)后立即獲取平臺(tái)基礎(chǔ)信息與配置信息，在接收到算法分析結(jié)果后根據(jù)平臺(tái)信息按照既有的業(yè)務(wù)邏輯分析數(shù)據(jù)，并發(fā)送給存儲(chǔ)服務(wù)。若算法輸出的是報(bào)警信息，則分析服務(wù)同時(shí)將其發(fā)送給平臺(tái)服務(wù)和存儲(chǔ)服務(wù)。

（5）平臺(tái)的功能分為4部分：接收分析服務(wù)的報(bào)警信息；向分析服務(wù)發(fā)送基礎(chǔ)信息和配置信息；獲取業(yè)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)；接收視頻流數(shù)據(jù)供操作者監(jiān)控。

（6）運(yùn)維服務(wù)的主要功能是維護(hù)系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行，可檢測數(shù)據(jù)庫運(yùn)行狀態(tài)、設(shè)備故障、網(wǎng)絡(luò)健康、服務(wù)運(yùn)行狀態(tài)、人員操作日志等。

（7）存儲(chǔ)服務(wù)接收其他模塊的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)操作，可存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)以及其他系統(tǒng)中需要固化存儲(chǔ)的信息等，該方案的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)不包含視頻存儲(chǔ)。

5.3 硬件組成與網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/h3>

13號線和昌平線網(wǎng)絡(luò)分屬不同的網(wǎng)段，其攝像機(jī)不互相連接，因此采取2個(gè)局域網(wǎng)的模式，即分別在13 號線機(jī)房和昌平線機(jī)房放置邊緣計(jì)算智能終端，將分析的結(jié)果傳入西二旗站中控室，在中控室建立局域網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)互聯(lián)分析，其硬件組成與網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淙鐖D3所示。

在13號線機(jī)房中部署3臺(tái)邊緣計(jì)算智能終端，從13號線部分既有攝像機(jī)以及13號線新增攝像機(jī)的碼流中取得視頻信號，邊緣計(jì)算智能終端進(jìn)行視頻分析，將智能分析數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送至中心服務(wù)器。為保證網(wǎng)絡(luò)安全，在13號線既有交換機(jī)與新增攝像機(jī)之間，添加1 臺(tái)防火墻設(shè)備。

在昌平線機(jī)房中部署2臺(tái)邊緣計(jì)算智能終端，從昌平線新增攝像機(jī)的碼流中取得視頻信號，邊緣計(jì)算智能終端進(jìn)行視頻分析，將智能分析數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送至中心服務(wù)器。

中心服務(wù)器將接收到的分析數(shù)據(jù)融合，進(jìn)行全站數(shù)據(jù)的綜合分析，客戶端直接訪問中心服務(wù)器查看分析結(jié)果。

由于地鐵站客流監(jiān)測應(yīng)用對于實(shí)時(shí)性以及安全性的要求較高，因此本系統(tǒng)使用邊緣計(jì)算設(shè)備作為各種檢測算法的載體，而非依賴于較高網(wǎng)絡(luò)帶寬以及更易于受到安全威脅的云計(jì)算平臺(tái)。

5.4 算法

客流量統(tǒng)計(jì)與客流密度計(jì)算的關(guān)鍵環(huán)節(jié)是更好地表征行人的特征，相對于傳統(tǒng)的人工提取特征的方法，深度學(xué)習(xí)方法越來越具有優(yōu)勢。本系統(tǒng)所應(yīng)用的算法即是基于深度學(xué)習(xí)模型，而不同功能對應(yīng)著不同結(jié)構(gòu)的模型。

例如對于客流量統(tǒng)計(jì)，使用輕量級的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以高效率地在嵌入式設(shè)備（邊緣計(jì)算智能終端）中運(yùn)行。模型采用單階段檢測頭，可以輕松適應(yīng)不同相機(jī)尺度的變化。不同于傳統(tǒng)客流量統(tǒng)計(jì)算法將人臉或人體作為檢測目標(biāo)，本算法的檢測目標(biāo)是人體的頭部，因而能適應(yīng)各種角度的行人圖像，并且受人體遮擋的影響很小。圖4為使用該算法對西二旗北閘機(jī)處客流量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)時(shí)的分析視頻截圖。

又如在客流密度估計(jì)中，算法采用的是沙漏型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，算法輸出為1張目標(biāo)區(qū)域的人群密度熱圖。對于超高密度人群的場景（即西二旗地鐵站早晚高峰時(shí)段的站臺(tái)與站廳區(qū)域），受人體遮擋、分辨率有限等因素的影響，遠(yuǎn)端的人群是無法采用逐個(gè)檢測的方式計(jì)數(shù)的，而輸出熱圖的方法能夠直接根據(jù)圖像的整體信息估計(jì)人群的數(shù)量，并且該方法同樣適用于人群稀疏的情況。

5.5 系統(tǒng)平臺(tái)界面

平臺(tái)界面是展示各種客流數(shù)據(jù)與事件信息的窗口，同時(shí)負(fù)責(zé)用戶管理。系統(tǒng)中的兩大核心模塊，即智能分析設(shè)備和中心服務(wù)器的分析服務(wù)，是根據(jù)上文中的功能需求分析而定制的，而平臺(tái)界面則呈現(xiàn)了這些功能。

圖5～圖7展示西二旗地鐵站客流監(jiān)測系統(tǒng)的平臺(tái)界面，其中圖5為數(shù)據(jù)展板與熱力圖界面，圖6為關(guān)聯(lián)視頻調(diào)閱界面，圖7為站臺(tái)客流密度詳情頁界面。

如圖5所示，平臺(tái)以數(shù)據(jù)展板的方式列出各種客流數(shù)據(jù)與事件信息，并將主要的客流數(shù)據(jù)以曲線圖或柱形圖的形式呈現(xiàn)。其中的當(dāng)日客流量數(shù)據(jù)支持當(dāng)日、昨日、上周同期的對比；“客流密度”欄同時(shí)顯示各點(diǎn)位的最大、最小與平均密度值，并顯示其報(bào)警閾值。

界面的中央是車站的3D模型，支持以任意視角進(jìn)行查看。模型上的熱力圖直觀地展示站臺(tái)與站廳處的實(shí)時(shí)客流密度分布。模型上的紅色圖標(biāo)顯示站內(nèi)攝像機(jī)的位置與分布，通過點(diǎn)擊圖標(biāo)能夠以關(guān)聯(lián)調(diào)閱的方式查看對應(yīng)點(diǎn)位的實(shí)時(shí)分析視頻。

如圖6所示，當(dāng)點(diǎn)擊模型中某步行梯處的攝像機(jī)圖標(biāo)時(shí)，界面會(huì)同時(shí)顯示該處及附近的3個(gè)監(jiān)控點(diǎn)位的實(shí)時(shí)分析視頻。

如圖7所示，當(dāng)點(diǎn)擊“客流密度”欄右上角的“更多”按鈕時(shí)，界面顯示客流密度詳情與各站臺(tái)數(shù)據(jù)的對比，同時(shí)在右下角顯示所選站臺(tái)的監(jiān)控視頻。

同樣地，可通過類似方式查看有關(guān)“主要出入口客流情況”與“事件分析”的更多數(shù)據(jù)。

5.6 系統(tǒng)測試

由于該系統(tǒng)的搭建目前還未全部完成，因而有小部分功能尚不具備。也因此，尚未對該系統(tǒng)功能的有效性、穩(wěn)定性與精度等性能指標(biāo)進(jìn)行系統(tǒng)性的測試。盡管如此，系統(tǒng)功能及其平臺(tái)界面仍然得到初步的測試。測試的途徑有以下 3種：

（1）在客流量較少的時(shí)段，采用人工計(jì)數(shù)方式統(tǒng)計(jì)導(dǎo)流欄、閘機(jī)、步行梯與電扶梯等處的客流量以及各站臺(tái)處的客流密度（人數(shù)），并根據(jù)系統(tǒng)平臺(tái)顯示的主要客流數(shù)據(jù)計(jì)算出系統(tǒng)在非客流高峰時(shí)段所統(tǒng)計(jì)客流數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度；

（2）組織人員在站內(nèi)模擬乘客揮手呼救、逆行、入侵非準(zhǔn)入?yún)^(qū)域以及站崗人員離崗等事件行為，以測試相關(guān)智能視頻監(jiān)控功能的有效性與穩(wěn)定性；

（3）對平臺(tái)功能進(jìn)行一段時(shí)間的試用，并根據(jù)使用體驗(yàn)來對數(shù)據(jù)展示的清晰性、信息搜尋的難易度、告警功能的有效性、業(yè)務(wù)邏輯的合理性、界面操作的流暢性以及對車站管理效果的提升程度作出評價(jià)。

測試結(jié)果表明，基于智能視頻分析技術(shù)的客流監(jiān)測系統(tǒng)有效提高地鐵站客流統(tǒng)計(jì)的全面性與量化水平，有效提升車站管理與安全防范的效率與效果。

6 結(jié)論

基于智能視頻分析技術(shù)搭建地鐵站客流監(jiān)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)不僅可以量化站內(nèi)各處的客流情況并由此計(jì)算出進(jìn)站時(shí)長、候車時(shí)長等乘客通行效率指標(biāo)，提高地鐵站客流統(tǒng)計(jì)的全面性，而且能夠?qū)Τ丝偷暮艟?、入侵等行為進(jìn)行自動(dòng)識別與告警，提高地鐵站安全防范工作的效率。同時(shí)，由于該技術(shù)能夠利用現(xiàn)有的監(jiān)控?cái)z像機(jī)而不需要大量添置其他類型的傳感器設(shè)備，某些因畫面覆蓋不全而新增的攝像機(jī)也是對現(xiàn)有監(jiān)控系統(tǒng)的補(bǔ)充，因此它的應(yīng)用是具有成本效益的。隨著國內(nèi)城市軌道交通建設(shè)的持續(xù)推進(jìn)，智能視頻技術(shù)在地鐵站客流監(jiān)測中會(huì)有越來越廣闊的應(yīng)用前景。與此同時(shí)，該技術(shù)會(huì)在不斷滿足應(yīng)用需求的過程中得到發(fā)展，從而進(jìn)一步提高地鐵的智能化水平。