視頻客流技術(shù)應(yīng)用研究

摘要 城市公共交通作為民生工程，體現(xiàn)了公共交通技術(shù)先進與服務(wù)民生的宗旨，“公交優(yōu)先”就是落實民生的一個重要舉措。文章開展視頻客流技術(shù)應(yīng)用研究，主要瞄準城市公共交通客流采集的痛點和難點，著力解決客流采集與應(yīng)用效能的難題，首先分析了公交客流現(xiàn)狀，然后圍繞動態(tài)客流模型、視頻客流采集技術(shù)架構(gòu)、客流分析模型建立與客流數(shù)據(jù)驗證等環(huán)節(jié)，建立了動態(tài)客流跟蹤、動態(tài)客流驗證模型及區(qū)域客流、城市公交客流架構(gòu)模型，為城市公共交通便民服務(wù)，提升管理與服務(wù)水平提供了思路、找準了方向。

關(guān)鍵詞 視頻客流；客流模型；公共交通；服務(wù)民生

中圖分類號 U293 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949（2025）02-0016-03

0 引言

利用高新技術(shù)對傳統(tǒng)城市公共交通系統(tǒng)進行改造，以現(xiàn)代通信、信息技術(shù)為依托，促進出行者、交通工具、交通設(shè)施及交通環(huán)境各要素間的良性互動[1]，并提供方便、舒適、快捷的公共交通服務(wù)，形成信息化、智能化、社會化的新型城市公共交通系統(tǒng)尤為關(guān)鍵。

隨著經(jīng)濟的高速發(fā)展，城市規(guī)模的不斷擴大，城市公共交通面臨前所未有的壓力，主要表現(xiàn)在行業(yè)監(jiān)管缺少有效抓手，公交線網(wǎng)不夠合理，公共交通場站設(shè)施功能容量不足、公交運行不準時、乘客等待時間長、車輛投放不均勻、運力投放無依據(jù)等問題，這些問題已成為影響公共交通發(fā)展的突出矛盾。

為深入貫徹交通運輸部關(guān)于進一步落實城市公共交通優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略，提升城市公共交通行業(yè)管理與服務(wù)水平，緩解城市交通擁堵狀況，該文基于城市公共交通客流采集與分析進行實時的客流監(jiān)測技術(shù)研究，對城市客運行業(yè)管理部門和公交企業(yè)實時掌握線路、區(qū)域、市域范圍的公交客流，充分發(fā)揮車輛調(diào)度的機動靈活性，對提升企業(yè)服務(wù)質(zhì)量、提高車輛運營效率、降低燃料消耗和減少污染物排放具有積極作用。

1 公交客流信息技術(shù)應(yīng)用的意義

及時、準確、動態(tài)掌握客流信息是十分棘手的問題，但動態(tài)客流信息對公交行業(yè)和企業(yè)的運力匹配與運營調(diào)度又至關(guān)重要。該文基于視頻客流技術(shù)，通過對南京公交線路實際場景的應(yīng)用研究，提出了一套完整的客流采集分析解決方案，助力行業(yè)管理部門和相關(guān)企業(yè)提升運營管理效率。

目前主流客流計數(shù)技術(shù)主要包括以下幾種：紅外式自動乘客計數(shù)；基于顏色和形狀的人頭檢測計數(shù)；基于圖像分割的人體檢測計數(shù)；基于雙目視覺的客流計數(shù)算法；基于運動目標跟蹤和運動軌跡分析的算法。

通過車輛前后門視頻，實時獲取公交車輛、線路和站點的客流，提高公交調(diào)度的機動性和靈活性，提升公交服務(wù)質(zhì)量和滿意度，提高公交運營效率，在一定程度達到節(jié)能減排的效果；通過準確的客流采集，為公交的線網(wǎng)規(guī)劃和優(yōu)化提供科學的數(shù)據(jù)支撐和決策依據(jù)。第一，及時準確掌握實時公交客流，為公交企業(yè)生產(chǎn)運營調(diào)度提供有力的數(shù)據(jù)支撐，有效提高公交運營效率；第二，通過合理精準調(diào)度，提升公交的服務(wù)質(zhì)量和公眾滿意度；第三，提高公交運營效率，降低公交運營成本，減少尾氣排放，達到節(jié)能減排的效果；第四，通過歷史和實時的客流數(shù)據(jù)，行業(yè)管理部門可以準確規(guī)劃公交線網(wǎng)，不斷優(yōu)化線網(wǎng)結(jié)構(gòu)，促進公交服務(wù)質(zhì)量的大幅度提升。

2 客流模型——視頻客流技術(shù)研究

2.1 視頻客流采集

大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為IT信息產(chǎn)業(yè)中的潛力藍海[2]。按照數(shù)據(jù)上傳的時效性分類，數(shù)據(jù)采集方式可以分為非實時采集與實時采集兩種模型。該文通過采取獨立安裝車載客流的設(shè)備模式，即在公交車上獨立安裝視頻客流設(shè)備，再連接車載GPS設(shè)備，然后根據(jù)前后門安裝的視頻攝像頭，獲取各站點視頻圖像，根據(jù)動態(tài)圖像視頻幀的數(shù)量和質(zhì)量、移動方向、速度、跟蹤、抓取等原理，動態(tài)獲取上下車客流，再根據(jù)GPS提供的站點位置信息綜合上傳到后臺中心，進行數(shù)據(jù)的綜合統(tǒng)計分析，得到站點、線路的動態(tài)實時客流。

優(yōu)點：模型簡單可靠，能夠準確獲取站點、線路的實時客流，有利于車輛的調(diào)度，優(yōu)化線路合理配車，為線網(wǎng)優(yōu)化奠定基礎(chǔ)。缺點：視頻客流設(shè)備的投入問題，視頻客流的準確性有待提高和驗證，合理的驗證模型及評價體系有待建立。

2.2 客流分析模型

客流分析模型主要包括線路客流模型、單車客流模型、站點客流模型、區(qū)域客流模型和城市客流模型等。

基于上述客流模型，通過計算機技術(shù)、通信、視頻圖像處理、GIS、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等，動態(tài)顯示城市公交線網(wǎng)、客流狀況，再根據(jù)歷史數(shù)據(jù)及模型分析，為線網(wǎng)優(yōu)化提供決策依據(jù)，為公交線網(wǎng)規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支撐。

2.3 數(shù)據(jù)類型及形式

數(shù)據(jù)類型及形式主要包括以下內(nèi)容：（1）線路站點客流：采集相應(yīng)的線路站點名稱，乘客上下車時間、人數(shù)，系統(tǒng)能夠通過視頻圖像自動顯示相應(yīng)站點的圖像信息并對客流進行分析和采集。（2）線路車輛客流：選擇需要統(tǒng)計的線路名稱，對該線路每一輛車的乘客上下車時間、人數(shù)進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計，系統(tǒng)能夠通過視頻圖像自動顯示相應(yīng)線路上車輛的客流信息。（3）線路路段的客流：選擇相應(yīng)路段，系統(tǒng)將實時數(shù)據(jù)進行分離，依系統(tǒng)校準時間作為特征標志，對相應(yīng)的路段進行記錄分析，并在系統(tǒng)上顯示出來。（4）線路客流量：系統(tǒng)操作員通過對車輛線路上的車輛客流量進行分析，判斷線路上的車輛配備及運力是否充足。

2.4 客流統(tǒng)計分析

客流統(tǒng)計分析主要有以下幾種情形：

（1）客流統(tǒng)計分析?；诠怀丝统鲂杏兄^強的周規(guī)律，對線路的公交客流數(shù)據(jù)按周進行統(tǒng)計，從而獲得指定時段內(nèi)公交客流的周規(guī)律，并生成折線圖，橫軸表示星期，縱軸表示公交客流量，從中發(fā)現(xiàn)重點線路的公交客流出行的周規(guī)律?？土鹘y(tǒng)計分析主要包括重點區(qū)域線路站點客流統(tǒng)計分析、高峰公交客流分析、全行業(yè)公交客流統(tǒng)計、企業(yè)公交客流統(tǒng)計、線路公交客流統(tǒng)計、站點公交客流統(tǒng)計等。

（2）線路發(fā)班統(tǒng)計。按企業(yè)線路統(tǒng)計指定時段內(nèi)的發(fā)班情況，獲得指定時間間隔內(nèi)的平均發(fā)班次數(shù)，主要包括重點區(qū)域發(fā)班統(tǒng)計、高峰發(fā)班統(tǒng)計、全行業(yè)線路發(fā)班統(tǒng)計、企業(yè)線路發(fā)班統(tǒng)計、線路發(fā)班統(tǒng)計等。

（3）站點途經(jīng)班次統(tǒng)計。按站點統(tǒng)計指定時段內(nèi)的途徑班次情況，獲得指定時間間隔內(nèi)各站點的平均途經(jīng)班次數(shù)量，主要包括重點區(qū)域站點途經(jīng)班次統(tǒng)計、全行業(yè)線路途經(jīng)班次統(tǒng)計、企業(yè)線路途經(jīng)班次統(tǒng)計、指定站點途經(jīng)班次統(tǒng)計等。

（4）運營速度分析。統(tǒng)計指定時段內(nèi)區(qū)域范圍內(nèi)所有線路的平均運營速度，主要包括重點區(qū)域運營速度分析、全行業(yè)線路運營速度分析、企業(yè)線路運營速度分析、線路運營速度分析、重點路段運營速度分析等。

（5）運力匹配分析。線路發(fā)班與客流匹配的分析維度包括重點區(qū)域、全行業(yè)線路、企業(yè)線路、指定線路等，主要包括線路發(fā)班與客流匹配分析、站點途經(jīng)班次匹配分析等。

3 視頻客流技術(shù)方案設(shè)計

3.1 技術(shù)原理

客流統(tǒng)計是通過攝像頭采集視頻信號，由計算機進行人數(shù)的統(tǒng)計和分析。系統(tǒng)主要包括開關(guān)門檢測模塊、運動目標檢測模塊、運動目標跟蹤模塊、運動軌跡分析模塊和計數(shù)模塊。同時，系統(tǒng)對外提供了交互接口，可以根據(jù)上位機的指令執(zhí)行相應(yīng)操作，比如客流圖像獲取、運動目標檢測和跟蹤、運動目標軌跡分析等。

3.2 主要研究內(nèi)容

視頻客流技術(shù)應(yīng)用的總體目標是通過視頻處理、圖像處理、模式識別及機器學習等多領(lǐng)域的技術(shù)進展，突破上述技術(shù)困境，設(shè)計和開發(fā)出基于視頻流的高性能智能客流分析系統(tǒng)，其主要技術(shù)難點包括人頭形狀的多樣性、環(huán)境光照的變化、擁擠及其他物品影像干擾等。

3.3 關(guān)鍵技術(shù)及策略

關(guān)鍵技術(shù)主要是分類器設(shè)計技術(shù)、圖像特征設(shè)計技術(shù)和跟蹤算法設(shè)計技術(shù)。

基于上述關(guān)鍵技術(shù)支撐，以獲得優(yōu)越的實測性能，并解決下列問題：（1）全市域公交歷史客流采集的及時性、準確性及可靠性。（2）公交線路客流、站點客流動態(tài)分拆的可靠性，建立以線路為單元的實時線路客流模型。

（3）視頻客流設(shè)備的安裝及采集的準確性。（4）公交線路配車的支持決策與線網(wǎng)規(guī)劃、優(yōu)化問題。

3.4 創(chuàng)新點分析

技術(shù)創(chuàng)新點：（1）基于機器學習的智能乘客/物體分辨技術(shù)。（2）用于乘客描述的高效圖像特征抽取技術(shù)。（3）復雜場景下的實時跟蹤技術(shù)。（4）線路客流的分拆與動態(tài)客流生成技術(shù)。

應(yīng)用創(chuàng)新點：（1）公交車、公交線路、城市區(qū)域之間的點、線、面客流的有機結(jié)合與推導，結(jié)果的可靠性和準確性。（2）通過批量客流設(shè)備的安裝使用，較為精確地獲取穩(wěn)定的區(qū)域、市域客流。（3）區(qū)域、市域客流數(shù)據(jù)對線網(wǎng)規(guī)劃、優(yōu)化的決策支撐。

4 客流分析與技術(shù)驗證

4.1 客流模型建立及分析

（1）線路客流分析。線路組合/線路/企業(yè)客流周期規(guī)律分析、高峰期線路組合/線路日均客流分析、線路組合/線路/企業(yè)日客流規(guī)律分析、線路組合/線路客流量日期段對比分析、企業(yè)/線路日均發(fā)班類型客流分析。

（2）站點客流分析。道路/線路途經(jīng)站點客流日/周期規(guī)律分析、站點途經(jīng)線路客流日/周期規(guī)律分析、站點組/站點客流日/周期規(guī)律分析、站點組/站點/線路客流多日對比分析、站點組/站點/線路客流日期段對比分析。

（3）線路發(fā)班分析。線路組合/線路/企業(yè)發(fā)班日/周期規(guī)律分析、高峰期線路組合/線路/企業(yè)日發(fā)班分析、線路組合/線路/企業(yè)發(fā)班類型分析、線路組合/線路發(fā)班日期段對比分析。

（4）站點途經(jīng)班次分析。線路途經(jīng)站點班次日/周期規(guī)律分析、站點途經(jīng)線路班次日/周期規(guī)律分析、站點組/站點班次日/周期規(guī)律分析、站點組/站點班次日期段對比分析。

（5）線路班次客流匹配分析。線路組合發(fā)班周期規(guī)律客流匹配分析、企業(yè)/線路發(fā)班周期規(guī)律客流匹配分析、高峰期線路組合/線路日均發(fā)班客流匹配分析、線路客流運力匹配分析。

（6）站點途經(jīng)班次客流匹配分析。站點組/站點班次日/周期規(guī)律客流匹配分析、道路/線路途經(jīng)站點班次客流匹配分析、站點途經(jīng)線路班次客流匹配分析、站點組/站點班次客流匹配分析。

4.2 實施與技術(shù)驗證

選取四條南京公交線路（1路、4路、7路、65路）安裝視頻客流設(shè)備，進行客流采集、分析及比對驗證。按照公交運營的實際狀況，實時采集4條線路的客流數(shù)據(jù)，建立客流統(tǒng)計分析系統(tǒng)，進行客流統(tǒng)計分析和業(yè)務(wù)應(yīng)用，以獲取視頻客流技術(shù)應(yīng)用的實際價值。

公交1路線路長度為14.5 km，夫子廟—南堡公園共設(shè)置27站，配車65臺。視頻客流采集截圖如圖1所示：

4.3 線路客流日規(guī)律分析

乘客在一天內(nèi)不同時間的出行也表現(xiàn)出較強的規(guī)律性，一般會有一個早高峰和一個晚高峰。以15 min為例，對線路的客流數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計，獲得指定時段內(nèi)客流的日規(guī)律，并生成折線圖，橫軸表示時間，縱軸表示公交客流量，從中可以發(fā)現(xiàn)線路的公交客流出行的日規(guī)律，如圖2所示，當日客流高峰出現(xiàn)在7：45—9：00，與早高峰時間段基本吻合。

類似指標分析（企業(yè)客流日規(guī)律分析、線路客流多日對比分析、線路客流日期段對比分析、線路途經(jīng)站點客流日規(guī)律分析等）不在該文贅述。

5 結(jié)語

基于南京公交特點，綜合考慮視頻客流技術(shù)的先進性、客流模型的可靠性、投入成本價值的可行性，建議每條線路按20%的車輛比例安裝視頻客流采集設(shè)備，采集動態(tài)客流與公交線路站點歷史客流進行數(shù)據(jù)驗證，推導出不同線路實時的站點客流模型，進而建立線路站點的客流模型。因此，可以在控制設(shè)備投入成本相對較低的情況下，通過數(shù)據(jù)驗證推導掌握不同線路的客流模型，進而獲取全市動態(tài)的公交客流模型，其價值主要體現(xiàn)在：（1）改善民生，提高公共服務(wù)質(zhì)量。（2）提升公共交通服務(wù)質(zhì)量與管理水平。（3）提升城市的綜合競爭力。（4）促進城市公交持續(xù)、穩(wěn)定、健康發(fā)展。交通運輸業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟發(fā)展具有重要的推動作用，暢通、安全、經(jīng)濟的交通運輸是社會經(jīng)濟迅速發(fā)展的有力支持。（5）改善城市交通環(huán)境，達到公交節(jié)能減排目標，同時可引導公眾綠色公交出行，提高公交出行分擔率，提升公交服務(wù)質(zhì)量和公眾滿意度，營造良好的出行環(huán)境和出行氛圍。

參考文獻

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[2]吳明暉，周蘇.大數(shù)據(jù)分析[M].北京：清華大學出版社， 2020.