基于物聯網技術的軌道交通客流安全防范分析與預警系統

吳 昊（北京全路通信信號研究設計院有限公司，北京 100073）

物聯網作為繼計算機、互聯網之后，世界信息化發展的第三次浪潮，得到了黨中央、國務院的高度重視，已成為國家科技發展戰略的重要組成部分，是未來戰略性新興產業的主導力量之一[1-3]。中央政府對物聯網產業的發展和應用建設高度重視，提出要發展物聯網產業，帶動科技產業發展，并優先從城市安全運行、應急管理做起。因此，推進城市物聯網應用建設，是實現經濟發展方式轉變、產業結構調整的重要手段，是建設中國特色世界城市的具體要求，對于提升政府服務和管理水平，帶動物聯網產業發展具有重要意義。

當前，城市交通環境日益嚴峻，利用物聯網技術手段，為交通安全運行和監測預警提供科技手段的需求愈來愈迫切。北京市應急辦發布《北京市城市安全運行和應急管理領域物聯網應用建設工作方案》（京應急辦發[2010] 6號）[4]、北京市政府辦公廳發布《北京市城市安全運行和應急管理領域物聯網應用建設總體方案》（京政辦發[2011]14號文）[5]均提出了北京市物聯網應用建設的總體架構和主要建設任務。

本文基于物聯網感、傳、知、用技術，分析并提出了在軌道交通(包括地鐵和輕軌)的客流安全防范分析與預警系統，以期實現對大客流智能安全防范手段的突破，提高大客流監測精準判斷、智能預警的能力，為物聯網技術在交通安全防范的應用起到示范作用，促進物聯網產業發展與交通行業智能化應用。

1 背景介紹

隨著北京市軌道交通網絡化程度進一步提高，軌道交通線網客運量多次突破歷史記錄，各線客運量也紛紛突破歷史記錄。最高客流值已達到727.68萬人次，相對于與2010年全路網最高值658.64萬人次，增幅高達10%。除2號線、8號線、機場線外，其余線路滿載率均超過100%，個別線路甚至超過144%，日最高

吳昊，女，畢業于中南大學，工程師。主要研究方向為城市軌道交通通信信號，曾參與“北京地鐵9號線通信信號系統設計”、“北京地鐵14號線通信信號系統設計”、“北京地鐵1、2號線自動售檢票系統設計”、“德黑蘭地鐵二、三期工程通信系統設計”、“軌道交通安全防范物聯網應用示范工程設計項目“、“北京市政治中心區綜合管理物聯網應用示范工程設計項目”等項目工作。客運量達到了727.68萬人次。

日常情況下，平峰時段按照乘客的基本需求，以保證乘客安全、便捷、舒適為目標，充分利用場站的各種設施設備，實現效用的最大化。高峰時段在大客流沖擊下，車站的首要目標是要保證換乘乘客的安全換乘和車站的正常運營。在車站任何一個節點出現超負荷運轉時，就要通過限流、控流、加強疏導等措施，控制客流密度，保證乘客人身和車站運營安全。

隨著軌道交通網絡化運營的程度不斷加深，軌道交通客流量不斷攀升。車站的人群高度聚集，特別是高峰期間人群擁擠嚴重，給軌道交通的安全運營帶來極大的挑戰。

目前，在路網中發生大客流沖擊時政府應急調度部門不能及時調度路面公共交通資源，造成軌道交通大客流沖擊不能得到及時有效地緩解。本文通過使用傳感器技術，在軌道交通大客流沖擊易發站的換乘通道、站廳及站臺布設客流檢測設備，實現對大客流的實時監測；旨在及時獲知全路網客流信息，提升針對軌道交通客流信息的綜合分析及預警能力，以期為運營公司的日常運營、政府管理部門運行協調、突發事件下的應急疏散指揮提供精確的數據支撐；為物聯網技術在交通安全防范的應用起到示范作用。

2 系統設計

2.1 總體架構

本文提出如圖1所示的軌道交通客流安全防范分析與預警系統架構。包括如下4個層次。

1）感知層：感知層是整個系統的數據來源，通過在軌道交通的站廳、站臺、換乘通道、出入口各主要人流密集區域部署多種專用傳感器，實現分區域客流數據采集功能，可實時準確檢測和獲取大客流沖擊站點出入口客流狀態、換乘通道客流量、站臺乘客狀態及密度等實時監測數據。

2）網絡傳輸層：網絡系統作為整個系統的主要傳輸交換平臺，可承載多種信息業務，主要用于車站與OCC之間的信息互聯。傳輸客流統計數據、原始采集視頻數據、預警數據、日志數據及其他數據及信息。

3）支撐層：利用支撐平臺對傳感數據進行必要的分類和整合，利用物聯信息共享交換系統實現部門間的物聯信息共享，包括對部門提供物聯信息資源的管理和導航服務，以及部門間物聯信息的交換服務。

4）應用層：提供了日常管理，監測預警，應急處置，事后評估等功能，政府應急調度人員可監控實時客流變化，在出現大客流時能通過系統進行輔助決策，并在事后對事件的處置及風險進行總結評估。

2.2 傳感設備類型

目前市場上的客流量監測技術主要是基于運動目標智能跟蹤與識別核心技術為基礎的數據處理技術，在技術上劃分有基于多傳感器的數據融合技術、基于立體視覺的紅外感應技術和智能視頻分析技術，可進行客流監測數據網絡化采集系統，智能化精確采集客流量、客流方向、客流速度、客流密度等客流信息的采集。

基于立體視覺的紅外感應系統是利用立體視覺攝像頭捕捉其下方的物體，由于其內置高亮紅外LED，系統可以在各種亮度環境下工作，同時計數系統可對所有通過探測區域的物體進行高度、形狀和運動方向上的分析。

基于多傳感器數據融合的系統主要由激光掃描儀、嵌入式工控機、監控中心管理軟件等部分組成，利用多臺激光掃描儀及攝像頭構成分布式多模態傳感器網絡，實現對大范圍環境的無縫覆蓋及多層次數據采集，以及對每個客流個體運動軌跡的精確檢測與跟蹤，同時進行客流量統計。

智能視頻分析是指利用現代計算機視覺的方法，通過對攝像機拍攝的視頻序列進行實時自動分析，實現對視頻場景中所關注目標的定位、識別和跟蹤，并在此基礎上進行客流量的統計。

針對以上3種類型，進行了性能的比較，結果如表1所示。

表1 主要客流監測設備對比表

3 功能設計

本文提出如圖2所示的軌道交通客流安全防范分析與預警系統功能架構。包括如下4個功能。

3.1 日常管理功能

主要完成各類基礎數據的日常管理工作，包括應急值守、站點管理、統計分析與展示以及預案管理等功能。

1）應急值守功能：是要建立軌道交通應急指揮成員單位之間的值守信息的上報、接收、抄送渠道。實現與應急指揮中心的互聯互通，同時完成和其他專項應急指揮部等相關單位之間的信息報送和抄送。確保應急單位之間的信息互通，為應急工作的順利進行提供有力保障。包括物聯圖像監控、物聯傳感數據監控、值守管理、值班管理、通訊錄管理功能。

2）站點管理功能：實現對車站及路網、路線基礎信息的管理與空間展示，實現對車站具體風險因素的管理和展示。包括基礎信息管理、風險因素管理功能。

3）應急資源管理功能：提供應急處置所必須的人員、物資、技術、裝備準備等的管理工作。能夠提供應急人員組織、應急設備物資等方面的動態管理，為應急指揮調度提供保障。主要實現應急隊伍管理、應急物資管理、專家庫管理、知識庫管理、案例庫管理、法律法規管理以及資源查詢統計。

4）統計分析與展示功能：通過建立統計分析與展示系統，對路網、線路及車站內發生的大客流及核化恐怖襲擊等突發事件進行統計分析，并通過大屏幕展示在一張軌道交通客流狀態圖上，為應急指揮調度提供保障。

5）領導桌面功能：在常態下為領導提供各種監測和預警信息的查詢統計，通過各種信息的分析和展示，為領導提供分析決策使用的信息桌面。主要實現大客流預警信息展示、軌道大客流分布車站信息展示、突發事件展示、報警信息展示、應急預案展示、法律法規的展示、圖表統計分析展示、查看當日值班人員等功能。

6）模擬演練功能：主要對演練計劃、演練方案、演練數據、演練過程管理。

7）應急預案管理功能：預案集中存儲在預案庫中，預案系統及下級應用系統均可以訪問此預案庫，通過權限管理對預案庫中不同的預案進行分類管理。應急預案系統可以查詢、管理各專項應急預案；各應用系統可以查詢、管理和使用各自對口的專項預案，并有權對對口專項預案進行修訂。

8）后臺管理功能：實現系統內用戶、組織、權限的配置。為系統的應用提供基礎數據。

3.2 監測預警功能

監測預警系統實現大客流沖擊軌道交通突發事件的早期預警、趨勢預測和綜合研判。在相關部門協助下，監測預警系統根據當前掌握的信息，運用綜合預測分析模型，進行快速換算，對客流趨勢模擬分析，確定可能的影響范圍、影響方式、持續時間和危害程度。

根據各車站客流量實時監測信息和車站工作人員在線填報的客流量信息，使交通安全應急指揮中心及時掌握各個車站及線路的大客流預警信息，并對收集到的信息進行整理，確認預警級別，及時向各運營企業和其他相關單位發出預警公告，并做好應急資源的備勤，做好各種防范措施并及時進行預警發布。

3.3 應急處置功能

輔助應急指揮人員有效部署可調度應急隊伍、應急物資、應急裝備等資源，實時或及時將軌道大客流事件的發生發展情況和應急處置狀況傳遞給相關人員，實現協調指揮、有序調度和有效監督，提高應急效率。

3.4 事后評估功能

在突發事件完結之后，可通過系統對事件進行過程追溯，對一些基本情況和數據重新進行梳理，并對處置過程進行評估，最終歸檔形成案例。同時還提供風險評估功能，可通過風險評估對相關站點進行風險分析并形成評估報告。

4 結論

軌道交通客流安全防范分析與預警系統的建設是軌道交通精細化管理的有力支撐，其將為城市軌道交通的客運組織管理、為城市交通運行監測調度中心建設提供信息服務的客流數據依據，是城市軌道交通精細化管理、服務于民的重要體現。

本文基于對客流監測數據的分析，設計了集日常管理、監測預警、應急處置、事后評估功能于一體的軌道交通客流安全防范分析與預警系統，旨在提高軌道交通的運營服務水平及運營效率，提升軌道交通安全運營水平，提升軌道交通應急指揮水平，增強公共交通應急處置能力。

[1] ITS.ITU Report, The Internet of Things, 2005.

[2] Schoenberger, C., Upbin, B, The Internet of Things，Forbes Magazine[J]. 2002 (6)：155-160.

[3] Langheinrich, M., Coroama, V., Bohn, J.et al.Living in a smart environment-Implications for the coming ubiquitous information society[C].IEEE International Conference on Systems,2004.

[4]京應急辦發[2010]6號 北京市城市安全運行和應急管理領域物聯網應用建設工作方案[S].

[5]京政辦發[2011]14號 北京市城市安全運行和應急管理領域物聯網應用建設總體方案[S].