基于智能視頻分析技術的車站大客流預警系統研究

李廣剛*，方漫然

?

基于智能視頻分析技術的車站大客流預警系統研究

李廣剛*，方漫然

（南京地鐵運營有限責任公司，江蘇南京，210012）

結合南京地鐵基于智能視頻分析技術的車站大客流預警系統的研究，提出地鐵大客流預警系統建設的意義、建設思路，從建設過程分析建設難點，從建成情況分析功能特點，展示當前視頻分析技術能力，為地鐵車站大客流預警系統建設付諸實踐，為地鐵從技術層面提升地鐵運輸組織風險管控能力提出解決思路。

地鐵車站視頻分析客流監測預警

引言

伴隨著地鐵網絡化運營，網絡化運營風險和壓力加大，在這種情況下，如何動態監測地鐵內客流，確保安全運行，成為地鐵運營的核心問題。在不斷升高的客流現狀，提高保障地鐵公共安全和處置突發公共事件的能力，最大程度地預防和減少突發地鐵公共事件造成的損害，保障公眾的生命財產安全，維護社會穩定，促進社會全面、協調、可持續發展，根據地鐵的特點及當前地鐵突發事件管理中存在的依靠人員巡視應對突發大客流發生預警等現狀與要求，對重點車站的重點區域內的客流情況采用智能分析的技術手段，進行實時、高效、準確的客流信息收集、分析、告警并及時啟動與該系統配套的響應處置程序，方便客流運輸組織，提高大客流響應和處置效率，有效避免人員踩踏事故的發生很有必要。從2013年開始，南京地鐵開始對客流分析及預警系統開展調研，最終選擇基于視頻分析技術的客流預警系統研究并立項實施。

1 研究思路

1.1 客流統計

建立客流統計指標體系，實現客流實時統計、歷史查詢和對比分析。一是實時統計：實時對出入口、站廳、站臺-站廳樓梯、站臺等區域客流實時統計，顯示累計客流、分時客流情況；二是歷史查詢：建立歷史客流情況數據庫，逐步建立工作日、假期、周末、節日、重要活動等客流模型；三是對比分析：根據客流歷史數據，對比不同時間客流情況，查找客流規律，方便行車組織和客流引導。

1.2 大客流預警

建立客流預警機制，實現分級預警。一是根據南京地鐵大客流組織經驗，將大客流預警分為四級，四級最低，一級最高，根據不同級別建立數學模型；二是根據地鐵客流特點抓住過密和滯留兩大關鍵要素，對過密和滯留閥值進行設定，實現超限預警；三是預警個性設置，對預警區域、預警閥值、預警級別自定義設置，便于預案調整；四是預警信息實時推送，利用釘釘公共平臺推送信息（南京地鐵是釘釘平臺企業用戶），根據處置預案及時啟動應急響應。

1.3 成本控制

控制實施成本，方便后期擴展。一是充分利用車站現有的各種監控設施、信息資源，充分保護已有的信息資源，做到節能、減少投資，在系統建設期間及系統投入運行后不影響、不妨礙現有的地鐵的正常運營；二是接口開放，便于擴展。考慮建成大客流預警平臺，初步建成車站級，后期建成重要站點級，必要時開發線路級和線網級預警平臺，為運圖制定、行車調度和客運組織提供數據支撐。

2 架構與功能設計

為了便于大客流預警系統的研究開發，南京地鐵選擇了3號線柳州東路站進行試點研究，該站的特點是靠近大型生活小區，位于長江以北，上班族較多，由于跨江為了方便很多人選擇地鐵作為出行首選，早晚高峰客流壓力較大，有一定典型意義。

2.1 系統架構

大客流預警系統由三部分組成：分析服務器、管理服務器與客戶端界面。分析服務器功能：運行深度學習算法，處理攝像機捕捉到的實時視頻，識別圖像中的人數，將數據信息、圖片信息傳遞到管理服務器中；管理服務器功能：客流數據分析、預警推送、報表統計、用戶管理、調用監控、歷史數據查詢等；客戶端界面：用戶查看、調閱客流、預警信息，對預警系統進行管理。大客流預警系統的軟件結構采用B/S結構，即瀏覽器/服務器架構。在這種結構中，數據請求、數據加工、結果返回、動態網頁生成、數據庫的訪問、應用程序的執行等處理都由Web Server完成。系統管理部分采用B/S結構主要是出于B/S結構具有分布性強、維護方便、共享性好、開發簡單成本低、通用性和易用性方面的考慮，這樣所有邏輯幾乎集中在服務器，系統的運行效率得到強化。

圖1 大客流預警系統拓撲圖

2.2 功能設計

大客流預警系統的主要功能是實時計算、分析、存儲、顯示地鐵車站客運流量；統計查詢歷史數據；提供多種形式的數據分析和報表；對數據進行挖掘和分析，為管理者提供決策信息；提供預警信息，及時有效啟動相應的處置預案；管理者可通過系統PC終端查看任意時間段、任意時刻的客流數據。

圖2 南京地鐵車站大客流預警系統功能模塊

表1 大客流預警系統各功能模塊功能表

2.3 設計難點

本系統的設計難點為預警機制的建立。既然把過密和滯留作為預警檢測的重要指標，那么過密和滯留如何定義成為難點。密度是區域人數除以區域面積，但是每個攝像頭照射面積不同，檢測到的直接數據是區域人數，因此把區域人數作為設定的閥值更易于實際操作，由此提出對每個攝像頭過密閥值設定為區域人數作為系統過密設計的原則。關于滯留檢測，滯留的字面意思是人停留在某一區域一定時間內不移動，對地鐵來講，尤其站臺乘客滯留，往往指乘客登不上車造成乘客滯留，由此在系統設置時將滯留定義為超過一定人數停留超過一定時間來確定是否有乘客滯留。

對地鐵運輸組織來講，過密未必造成滯留，但是滯留往往由于車站客流過大造成，因此根據運輸組織經驗，建立以滯留檢測為主，過密檢測為輔的客流預警原則，通過設定車站預警、重點區域預警和單個攝像頭事件預警的靈活預警機制更有利于大客流風險處置，四級預警初步設置如下：站臺出現乘客滯留情況觸發Ⅳ級預警；站臺和付費區出現滯留觸發Ⅲ級預警；站臺和站廳出現滯留觸發Ⅱ級預警；站臺、站廳和出入口出現滯留觸發Ⅰ級預警。預警機制可根據實際情況靈活設置。

3 主要功能實現與驗證

3.1 實時預警

實時預警界面可劃分為4個區域，如圖3所示。區域一為可視化的預警區域，正常時攝像頭顏色為綠色，過密時攝像頭顏色變為橙色，當出現滯留時攝像頭顏色變成紅色，觸發預警時，系統通過釘釘推送預警信息到相關人員，如圖4所示。從圖4可以看出，接收到信息時間比警情發生時間延誤2秒，由此可見預警系統的實時性還是比較強的。區域2、3、4為客流顯示區域，從不同角度展現客流信息，如進站客流、出站客流、站臺內客流、上行進站臺客流、下行進站臺客流、換乘通道客流、近5/10/60分鐘進出站臺客流和進出站客流，如進出站客流，可細化到幾號口的進出站信息，進一步掌握客流信息方便客流組織。

圖3 實時預警界面

3.2 預警管理

（1）預案管理

為了便于系統能夠根據地鐵實際預案進行調整，用戶可以對預警進行自定義，對推送人員進行自由添加和刪除。

（2）預警閥值設定

對通道和站臺、站廳攝像頭分別進行人數和停留時間設置，極大方便了客流預警管理，球機用于檢測出入口和樓梯客流量和滯留情況，槍機用于檢測照射區域客流和滯留情況，可根據實際情況進行停用和添加，人數和停留時間根據實際客流情況自由設置。

（3）客流驗證

為了驗證客流預警系統客流統計的準確性，主要進行了以下幾方面的驗證工作：一是通過與票務數據比對和實際圖片中人數比對；二是安排人員站在攝像頭下模擬滯留驗證；三是請點圖片中的人數與系統檢測數據進行比對；四是查看客流統計分析圖查看客流規律。通過實際數據比對，客流量統計準確性超過97%，站臺區域準確性由于人員遮擋問題略低但可滿足預警需求；滯留檢測可實現100%成功檢測；客流規律符合乘客實際出行規律。

圖4 系統檢測的客流出行規律

4 結束語

經過研究開發，南京地鐵已初步建立了單站點的客流預警系統，為客流預警研究理論付諸實踐，在客流統計分析、預警系統建立方面取得一定的成果，但是對大客流預警系統研究和應用并沒有結束，后期將加強以下幾個方面研究：一是完善基于客流數據庫的客流預測功能；二是基于客流分析的行車組織調度研究；三是預警機制的優化研究等，后期如果能實時監測車內乘客情況，將對地鐵客運組織和風險管控帶來極大方便。

[1] 李得偉, 孫宇星, 黃建玲. 地鐵客流預警技術基礎探討,城市軌道交通研究[J]. 2013, 26(2).

[2] 丁蕾. 城市軌道交通換乘站客流預警及應對方法研究[D]. 南京理工大學, 2012.

[3] 潘羅敏. 地鐵短時客流量預測預警研究[D]. 北京:首都經貿大學, 2011.

[4] 冉麗君, 劉茂. 人群密度對人群擁擠事故的影響[J]. 安全與環境學報, 2007, 7(4): 135-138.

[5] 李燾, 金龍哲, 馬英楠, 等. 大型活動客流監測預警方法研究[J]. 中國安全生產科學技術, 2012, 8(4).

Research on Large Passenger Flow Early Warning System of Station Based on Intelligent Video Analysis Technology

LI Guanggang*, FANG Manran

(Nanjing Metro Operation Co., Ltd., Jiangsu Nanjing, 210012, China)

according to research on large passenger flow early warning system of station based on intelligent video analysis technology of the Nanjing subway station,propose meaning and thinking about construction of the early warning system of large passenger, analysis of the difficulties in the construction from the construction process, analysis of features from the completion, display the current video analysis technology for the construction of large passenger capacity, early warning system of subway station into practice, for the subway from the technical level to enhance the subway transportation organization risk management and control capacity of the proposed solutions.Keywords:subway station; video analysis; passenger flow monitoring; early warning

李廣剛, 方漫然. 基于智能視頻分析技術的車站大客流預警系統研究[J]. 數碼設計, 2017, 6(5): 15-16.

LI Guanggang, Research on Large Passenger Flow Early Warning System of Station Based on Intelligent Video Analysis Technology[J]. Peak Data Science, 2017, 6(5): 15-16.

10.19551/j.cnki.issn1672-9129.2017.05.006

TP391.41

A

1672-9129(2017)05-0015-02

2017-02-05；

2017-02-27。

李廣剛，男，（1983-）山東菏澤，職務：項目技術管理，職稱：工程師，學歷：本科，研究方向：軌道交通，單位：南京地鐵運營有限責任公司。E-mail: bianjibu20080808@163.com