城市轨道交通客流监测组织与应急疏散指挥系统.doc

: .
城市轨道交通客流监测、
组织与应急疏散指挥系统
大纲
ß 轨道交通中客流监测的意义
ß 城轨客流监测、组织与应急疏散指挥
系统方案
ß 基于视频的大密度客流检测与跟踪技
术
ß 案例与演示
•2
客流监测的意义
ß 城市轨道交通系统是一种大运量、快速、准时、舒适的客运交
通系统,能有效缓解大城市人口密度高、交通流量大、道路拥
堵严重、交通事故多等诸多问题。
ß 轨道交通地下线网的特殊性在于复杂环境下的客流可控性差、
突变性强、疏散条件差。
ß 一旦发生恶性事件或设备故障,短时间内正常客流就会演变为
一种混乱无序的集中大客流状态,极易造成重大的人员伤亡和
财产损失。
•3
客流监测的意义
ß 提高运营效率
ß 提高安全水平
ß 客流的监测与疏导是城市轨道交通运营的核心问题
•4
大纲
ß 轨道交通中客流监测的意义
ß 城轨客流监测、组织与应急疏散指挥
系统方案
ß 基于视频的大密度客流检测与跟踪技
术
ß 案例与演示
•5
系统方案—总体结构
通过智能视频识别
技术,实现客流采集
的实时、准确,提升
视频监控的智能化水
平。支持紧急疏散的
自动执行,为安全预
警、应急疏散提供一
个可视化的指导工具。
•6
系统方案—关键技术
Þ 实时的高精度客流数据采集与监测技术,尤其是
大密度客流数据采集与监测技术;
Þ 复杂场景下的多目标跟踪技术;
Þ 大密度客流的应急指挥疏散技术与仿真研究;
Þ 综合交通枢纽客流自动监测、运营组织、安全预
警与疏散指挥系统研发;
•7
大纲
ß 轨道交通中客流监测的意义
ß 城轨客流监测、组织与应急疏散指挥
系统方案
ß 基于视频的大密度客流检测与跟踪技
术
ß 案例与演示
•8
客流识别与跟踪技术
Ø 我们突破了大密度客流识别技术的世界
难题
Ü 精度高于现在其他识别算法
Ü 已经在铁路车站成功试用(精度>92%)
Ü 并在商场客流识别领域获得了成功(精
度>95%)
客流识别与跟踪技术
将虚警加入负面样本
集合
机器学习模型
将正确的结果加入正
面样本集合
•10
客流识别与跟踪技术
图
像
采
集
视
频
分
析
模拟摄像数字摄
机像机
视频采集卡解码
图像帧
人头检测
人头跟踪
轨迹分析
行人计数
1)左上: 原始图像;右上: 前景图;
3)左下: 人头检测; 4) 右下: 人头跟踪
•11
识别模块架构
中控机房
视
频
线
缆
现场摄像头
后端识别终端
局
域
网
后端识别终端
客流数据服务器
客流应用服务器
•监控摄像头
•视频数据采集
•视频识别 •数据汇总
•流量、密度统计 •数据分析
•事件告警 •数据查询
•终端管理 •第三方接口
•12
浏览器远程访问客流数据
与其他识别技术比较
技术分类 红外检测法 激光检测法 我们的视频检测法(机器学习)
实现原理
Ø 根据置于顶部或侧部的
红外对射、反射检测乘
客运动过程中中断或反
射的次数来检测客流
Ø 将激光器安放到通道顶部,
采集反射信号,对信号信
息分析得到最终的通道内
的客流状况
Ø 识别视频中的行人目标特征,
并联合运动信息达到检测客
流的目的
精确率
Ø 计数精度较低,50~60% Ø 无法检测异常行为
Ø 计数精度较高,80~95% Ø 无法检测异常行为
Ø 计数精度较高,80~95% Ø 可以检测异常行为
优点
Ø 设备简单,技术成熟;
Ø 在工业环境广泛应用; Ø 价格相对稍低;
Ø 安装简单。
Ø 对光照和人体服饰变化比
较鲁棒
Ø 对高客流密度检测能力优良;
Ø 分辨率和准确性较高;
Ø 无机械接触,可靠性高
Ø 可录制客流过程,可视。
Ø 准确率低,无法区分人
缺点
和其它非统计对象;
Ø 安装、维护成本较高Ø 无法区分运动方向
Ø 安装成本较高,安装难度
大;
Ø 对安装位置有一定要求;
Ø 安装成本较高,安装难度大;
小结
Ø 由于统计准确率较低,
对环境的要求高,抗干
扰能力差,已很少成功
应用案例。
Ø 该技术精度较高,但成本
高,且对人体有伤害,所
以难以大规模商用
•13
Ø 该方法有着较高准确率、较
高的抗干扰能力,同时可以
方便扩充其它视频应用,是
客流分析技术的发展趋势。
技术指标
ß 实时