城市轨道交通客流检测技术的特征及其应用分析.docx

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1、城市轨道交通客流检测技术的特征及其应用分析陈菁菁【摘 要】针对网络、线路、车站不同层面客流的流量和流向进展实时监测是提升城市轨道交通网络运营安全和效率的关键.从各类技术的特征动身,对自动售检票系统、车辆称重、智能视频、热敏传感技术、手机信令和 WiFi 信令数据等技术的适用性、可行性以及与运营需求的匹配性等方面进展了分析,并对各类技术的进展趋势和在运营决策中的应用前景和实施方法提出了建议.%Real-time passenger flow monitoring is the key to improve the security and efficiency of rail transit n

2、etwork op-eration,including the passenger flux and flow directions at dif-ferent levels of network,lines and stations. According to the characteristics of various technologies,the applicability,feasi-bility and matching of operational requirements,such as AFC system,vehicle weighing,video automatic

3、detection,thermal sensing technology,mobile phone signaling and WIFI signal-ing data are analyzed,suggestions for the development trend of various technologies,the application prospect,the implemen-tation method and operational application are put forward.【期刊名称】城市轨道交通争论【年(卷),期】2023(021)001【总页数】6 页(P

4、137-142)【关键词】城市轨道交通;客流检测技术;视频监控;手机信令;WiFi 信令【作 者】陈菁菁【作者单位】上海地铁第四运营,202371,上海【正文语种】中 文【中图分类】U293.13;U231随着我国各大城市地铁网络化运营的不断深入和网络客流量激增，日常运营常常面临着常态或突发大事下的大客流压力，对于网络、线路、车站不同层面客流的流量和流向进展实时监测是提升网络运营效率和安全的关键。尤其是在城市宏观背景下的客流淌态迁徙与高密度集散所引发的城市公共安全问题，越来越受到社会广泛关注1。2023 年 12 月 31 日，在上海外滩发生的踩踏事故再次对公众敲响了警钟，迫切需要的技术手段与

5、方法来实现对地铁系统的乘客聚拢风险作出评估和预防。为了快速、准确检测网络客流的实时流量与客流分布状况，各城市地铁都在研究与推广各种的技术手段，如 AFC自动售检票系统 2、车辆称重3、视频自动检测1、热敏传感技术、手机信令4和 WiFi 信令5数据分析等。但各项技术都存在各自的优缺点，有其不同的适用情景。本文将从各类技术的 特征动身，对其适用性、可行性以及与运营需求的匹配性等方面做一全面的分析， 最终给出各类技术的进展趋势和在运营决策中的应用前景，并对实施方法提出建议。1 AFC 客流采集技术AFC 技术是通过轨道交通自动售检票猎取 AFC 数据，依据猎取的车站闸机数据， 得到乘客进出站的站点

6、位置和时间数据，用于分析客流的时间规律和空间规律。同时，AFC 数据还能通过清分模型，将城市轨道交通客流 OD起、终点安排到相应路径中，得到各条线路的客流量及换乘量。利用 AFC 系统采集客流数据是目前最为常用的手段，通过该系统能够获得进出站客流数据。如图 1 的 AFC 系统数据传输方式所示，上海地铁在车站的客流数据采集终端依据 5 min 的时间周期定时进展数据传输和客流量汇总，次日凌晨在统一时间再上传网络清分系统进展清分统计分析。在当前乘客网络出行承受“一票换乘” 模式的条件下，该系统承受基于多因素阻抗的多路径清分模型进展网络客流分布计 算，适用于城市轨道交通网络客流总量的统计，但是对车

7、站内客流的分布状况如 换乘客流，站厅、站台客流无法做到实时与准确地统计。同时，由于网络路径的 简单性、乘客出行路径选择行为的多样性和差异性，使得目前清分模型得到的客流 清分结果与实际状况有肯定的误差。另外，乘客进出站的完整信息猎取需要待乘客 出站后才能猎取，加上实时进出站数据在传输上的延时性，目前无法通过 AFC 系统来获得客流的实时分布状态，从而无法对大客流预警供给有效的帮助。目前，虽然有一些基于 AFC 系统猎取的客流数据来推测短时间内车站以及线路客流趋势的相关成果6，但在模型的有效性和推测结果的准确性等方面仍旧有待验证。图 1 AFC 系统数据传输架构2 热敏传感技术热敏传感技术的客流统

8、计系统主要由传感器、记数器、传输网络和后端处理单元等 组成。通常，传感器将部署在约 3 m 高处，可检测地面上边长约 3 m 多的正方形， 通过集成光学、传感器、信号处理规律及电子掌握技术，在 60的角度范围内，把下方人流的热气通过锗透镜转为红外辐射，实现对传感器掩盖区域的热敏检测；同 时通过设置进、出基准路线来捕获乘客的行走路径，实现对乘客在热敏传感器部署 区域内的换入和换出的分类统计。基于热敏传感技术的功能特性适用于车站内通道的双向客流检测，尤其是对换乘客流的检测。车站可以通过在换乘通道设置热敏传感器，以掩盖双向换乘客流，实现对站内换乘客流的实时监测。通过数据收集和分析，能够为车站实现通道

9、进出客流的警示。但由于热敏传感检测系统对安装环境要求较高，同时还会受到客流状况简单的制约，难以在车站内大面积安装推广。该技术曾在上海世博会期间用于轨道交通 13 号线的几个世博站，之后在人民广场站进展了试验。试用结果说明，该技术虽然在客流监测方面可以接近实时，但准确率不太抱负，主要缘由是热敏的红外感性装置对安装环境要求较高，且在人流简单的车站不能有效区分客流类型；同时， 该技术安装本钱较高，不适用于大面积推广使用。3 智能视频分析技术智能视频分析技术也称摄像识别技术，源自于计算机视觉技术和人工智能技术，其 进展目标是在图像与大事描述之间建立一种映射关系如图 2，使计算机从纷繁的视频图像中定位、

10、识别和跟踪关键目标物体，并实时分析和推断目标的行为，根 据预定的规章进展相应的报警或处理动作，从而能在特别大事发生时准时做出反响， 做到早期的侦测和防范。图 2 智能视频分析技术统计轨道交通站点客流的工作原理示意图智能视频分析技术在轨道交通的根本应用包括入侵检测、逗留滞留检测、可疑 物品遗留检测、逆行检测、客流量突变和图像特别告警及场景重组等。其根本工作 进程分为三个工作阶段：前期工作主要是针对摄像机的视频流进展预处理；中期工 作主要包括各种目标的检测、识别、分类和跟踪；后期工作是通过建立数据模型， 对运动行为进展分析并判别特别行为，从而作出预警。智能视频分析技术可以通过 对运动目标的检测、分

11、类、跟踪，依据模型算法对行为进展理解与识别，准确地检 测出某一断面或区域的客流量数据。其中，运动目标的检测是视频分析技术的核心。现有的检测方法主要有三种：帧间差分法、背景差分法和光流法。目前，各地城市轨道交通都安装视频监测系统。以上海为例，平均每个车站设置的摄像机数量约为 80 个，根本实现了对车站区域的全掩盖。车站值班员、调度和轨道公安等运营安全治理人员均能实时调看管辖范围内的全部摄像机图像，从而了解车站大局部区域的实时客流状况，对客流状态做出定性推断。智能视频分析技术能够实现客流的实时采集，可以对每个客流个体运动轨迹进展准确检测和跟踪，实现对大范围区域的掩盖和数据采集，并通过数据统计和分析

12、，得到客流量、客流密度等轨道交通治理人员需要的各类数据指标。但摄像头的安装对外部环境，如光线、 位置及角度等的要求较高，既有车站的大局部视频监测设备的安装位置、视频质量 无法完全满足要求，在现场试验中所测得的准确度较低。假设对车站视频监测设备 进展改造，则需要增加较多的专用硬件和后台软件，工程投资和实施简单度都很高。4 WiFi 信令技术WiFi 信令技术的根本原理是利用 WLAN无线局域网技术实现 WiFi 定位，能够在无线接入的同时，实现接入设备的位置判别。相比其他定位方式如超声波、红外线、射频识别定位等，WiFi 定位的优势是能够利用现有无线网络以及被定位物体的自带无线功能，无需借助额外

13、的设备。在技术方面，移动互联网的应用系统是基于 WiFi 无线路由器开源固件平台，实现对关联和未关联 WiFi 移动终端的智能感知，获得用户位置，并且通过对相关数据的挖掘、统计、分析，实现客流的实时跟踪。在实际应用方面，该系统实现的客流分析承受了基于无线终端的定位、跟踪与识别技术。通过终端检测、轨迹分析和特征分类，准确检测出通过该区域的客流量，实现对客流数据的准确统计。除了利用 WiFi 技术进展定位，还可以利用其技术进展身份识别，实现行动轨迹追踪，有利于实现更准确的客流换乘统计和 OD 分析。WiFi 身份识别系统由 4 个物理组件组成：工作站、接入点AP、无线媒介和分布式系统。在身份识别过

14、程中，由于每个工作站都有一个唯一的介质访问掌握MAC地址，并且发出的每个帧都包含该 MAC 地址，因此网络中的 AP 可以通过读取帧中的 MAC 地址来对工作站进展 WiFi 身份识别如图 3。通过记录工作站用户的行为包括停留位置、停留时间、运动轨迹、运动频率以及特征等指标，能够整理分析得到乘客的进出站及换乘行为。图 3 WiFi 技术客流检测原理WiFi 信令技术能够有效实现精准的客流检测。该技术可获得乘客进出站客流统计、站内乘客换乘统计以及区域内乘客密集度统计。同时，WiFi 技术的身份识别功能还适用于城市轨道交通 OD 客流分析，通过猎取乘客接入工作站的空间位置和时间点，得到准确的 OD

15、 客流分析。如武汉城市规划展览馆利用现有 WiFi 网络，实现了人员实时定位以及移动导览效劳。该系统由 WiFi 手持移动端、无线局域网、定位效劳器和内容效劳器等组成，可以实现智能导览、信息精准推送、轨迹回放、实时定位和客流分析等功能。但是在实际应用过程中，由于乘客使用手机习惯的随机性，无法明确乘客使用 WiFi 功能的比例，难以保障数据的精准度。同时在城市轨道交通简单的地下环境中，需要布置大量的 WiFi 路由器以确保数据采集工作的进展，并要实行措施尽量削减周边环境对信号的影响，以确保数据采集的准确性。5 蓝牙定位技术蓝牙定位技术是使用蓝牙 4.0 的 beacon信标播送的功能，一般应用场

16、合是在室内。在肯定的室内区域定点布置 beacon 基站，这些低功耗蓝牙 beacon 基站不停地发送 beacon 播送报文，搭载蓝牙 4.0 模块的终端设备接收到 beacon 播送报文后，测量出接收功率后，带入到功率衰减和距离关系的函数中，进而计算出距离该 beacon 基站的距离，利用距离多个 beacon 基站的距离实现交会定位如图 4。目前，苹果公司的 iBeacon 蓝牙技术最受关注，配有该技术的设备能够使用低功耗蓝牙向四周发送特有识别码，以实现与接收设备的通信。 iBeacon 技术在商家、旅游景点和博物馆等地方已经得到了很好的应用与推广。如世博源百联集团与微肯公司合作推出了

17、iBeacon 微信室内导航，顾客可以通过该系统自主进展品牌导航、停车缴费等效劳。微肯公司在世博源中部署大量 iBeacon 设备，并通过调试解决了跨楼层导航和中庭定位问题，大幅度提升了定位准确度。该蓝牙导航成功利用室内定位技术、移动互联网技术，以及大数据整合与智能分析技术，构建了以室内智能导航、位置效劳为核心的购物中心商业运营效劳平台。图 4 蓝牙定位技术原理蓝牙定位技术相比现行无线局域网技术更适用于室内定位。蓝牙定位精准度更高， 定位时间更快，本钱低廉。同时随着蓝牙 4.0 技术标准的公布，使其在电池续航时间、节能和设备种类上得到了极大的改善，对信号的刷周期也有大幅度的提高。在城市轨道交通

18、大客流预警方面，蓝牙定位技术适用于站内客流状况的监测，如对客流分布状况、站台客流密度、换乘通道客流状况等的监视。但是，蓝牙定位需要乘客翻开移动设备的蓝牙通信功能才能实现，因此需要实行有效手段确保乘客主动参与，才能实现数据的准确采集。6 手机信令技术利用手机数据分析推算交通数据信息是一种兴的广域动态交通检测技术。手机信令技术中的数据定位原理是基于基站小区的模糊定位技术，通过移动运营商的手机信令采集系统，采集匿名手机用户发生信令大事时的位置信息，包括手发短信、主被叫、基站切换，以及位置更等数据，其能够较为全面地反映出行者的连续出行轨迹。因此，当有人使用手机打 、发短信或利用运营商网络上网时，移动数

19、据就被创立，用户行为就会被移动基站所记录，并被确认在基站范围内的某个位置， 当呼叫转移到一个的基站或者一个的呼叫连接到不同的基站时，用户的行为轨迹就会被确认下来。由于手机信令数据在样本量和掩盖范围上的优势，手机信令技术可以适用于中、宏观层面的客流检测，包括城市人口时空动态分布检测、特定区域客流集散监测、交通出行的 OD 分析等。在城市轨道交通监测方面，手机信令技术能够识别乘客换乘路径和换乘车站，以及区域线路的进出站客流；同时，还能通过识别手机用户的出行时耗、出行距离及出行次数，分析乘客的出行需求例如出行需求主要集中在什么时间段，以及哪些区域之间等。通过对站点、线路肯定范围内的手机用户密度统计及

20、分析，可以得到站点和线路的效劳范围。如无锡市城市规划编制争论中心与上海云砥信息科技公司合作，基于无锡移动通信数据平台，在 2023 年 11 月至12 月的 2 个月内，对占无锡总人口 78.4%的无锡移动 505 万部手机用户进展了连续不连续追踪，动态采集无锡市域范围内手机用户的信令数据，进展无锡市手机用户出行调查，得到了全市各区常住人口职住分布、市区居民出行客流 OD、重点区域集散客流等信息。利用这些成果，在无锡城市轨道交通线网扩编规划中，依据不同区域间的交通出行量及方向，确定不同区域间的轨道线网构造安排，并在太湖城公交专项规划中，用于分析城对外和对内的客流走廊。受基站分布密度以及用户手机

21、使用行为的时空随机性两方面影响，手机信令数据对微观层面分析适用性相对有限。在实际运用过程中，手机信令数据的采集过程还将受到城市轨道交通网络简单环境的影响，如不适用于地面及高架站。地面、高架站点及线路由于承受与路面道路同样的基站，难以实时检测出进、出站客流。7 车辆称重技术车辆称重技术的原理是测量车辆载客的总重量，来计算出车辆载客人数。主要通过 在列车车厢的悬挂弹簧上安装压力传感器，检测受压变形量，并结合截面变化曲线 及温度补偿、倾斜补偿等算法计算得出列车的承载重量，再依据乘客的平均体重计 算出车厢载客人数。目前，该技术在道路公交客流统计具有肯定范围的应用，通过 加装相应的压力传感器，能够较为直

22、观和便捷地测算出车厢载客人数。但是测算精 度依靠于载客数量，载客人数越多，测算精度越高，反之则误差较大。目前，上海 轨道交通 12 号线承受了具有车辆称重技术的列车，列车能够智能检测乘客载重量， 并与空调掌握系统进展联动，能够依据乘客的数量，实现车辆温度的智能调整。例 如，在夏天顶峰时段车厢增加大量乘客时，空调通风量会自动增大 15%。通过在上海轨道交通 12 号线的应用，车辆称重技术能够实时反响车厢乘客载重量，但在载客人数与载重量之间的转变上，无法确保数据的精准度与有效性。在应对轨道交通大客流检测、预警方面，该技术的适用度不高。车辆称重技术适用于断面客流统计，相比现行的 AFC 技术，不需要

23、依据进出站客流数据、换乘客流数据等进展计算，能够实时地猎取车辆载客数量的变化。但在实际应用过程中，由于地铁列车构造的不同及乘客的多样性，难以保障车厢载客人数的精准性，需要与 AFC 统计数据进展相互的校正。同时，需要依据不同的列车型号的车体构造加装传感器和检测设备，设备投资和实施简单度较高，在城市轨道交通的实际环境下难以适用。8 不同检测技术的适用性及应用状况分析城市轨道交通客流检测技术是实现大客流预警的重要技术手段，不同技术适用于城市轨道交通不同层面大客流检测预警的需求。表 1 和表 2 分别给出了不同客流采集方式的比较及不同检测技术在城市轨道交通应用的适用范围。表 1 不同客流数据采集方式

24、的比较检测技术 采集设备 额外本钱 对安装环境的要求 外界干扰 实时性 布设区域 AFC 技术 进出站闸机 无 无 无 延时 车站热敏传感技术 热敏传感器 价格高需在车站安装热敏传感设备 高 较弱 实时 车站局部智能视频分析技术 智能摄像机 有改造本钱可利用现有的闭路电视系统进展改造 高 较强 实时 车站 WiFi 信令技术 AP 设备和手持终端 无利用现有 WiFi 网络资源 无 较弱 实时 车站，列车蓝牙定位技术 Beacon 设备和手持终端 有需在车站安装蓝牙接收装置 无 较弱 实时 车站局部手机信令技术 手机基站和手持终端无利用现有手机信令资源 无 较弱 实时 车站，隧道车辆称重技术

25、乘客载重量检测设备 有在车辆安装压力检测设备 无 较弱 实时 列车表 2 不同检测技术在城市轨道交通中应用的适用范围检测技术 客流量检测 乘客行为异动 站外乘客定位 站内乘客定位进出站 换乘 站台 列车 AFC 热敏传感技术 智能视频分析技术WiFi 信令技术 蓝牙定位技术 手机信令技术 车辆称重技术 不同客流检测技术在城市轨道交通客流检测领域都有其优劣势，即使是都具备数据采集实时性特征的客流检测技术，由于数据采集范围、数据采集量级和数据处理规模的差异，客流分析结果的延时性也存在较大差异。后续技术应用需要对高效的数据传输方式和数据处理模型进展争论，以提高数据分析结果的实时性。不同客流检测技术适

26、用范围也有所不同，如 AFC 技术比较适用于进出站客流统计， 热敏传感技术比较适用于站内通道换乘客流统计，手机信令比较适用于宏观层面OD 客流分析和乘客出行特征分析等。但同时各检测技术又有肯定的局限性，例如受难以适应车站的简单环境、监测数据精度不高、设备安装本钱高等多方面影响。 因此，为满足大客流预警的需求，城市轨道交通需要建立综合实时客流监测体系， 以系统化的方式选择适用的检测技术，并实现多种检测技术的有效集成，以满足多 样化客流监测需求。车站不同的区域，包括站台、站厅、换乘通道等，依据不同区 域客流指标，选择不同的检测技术。除车站不同区域客流监测需求外，还考虑网络 层、线路层的大客流预警的

27、需求，提高大客流预警的效果。此外，通过各客流检测 技术的融合，能够对采集到的客流数据进展相互印证，以提高数据的准确度、提升 数据的采集范围、优化数据的分析结果，从而实现城市轨道交通大客流预警的实时、高效与准确。9 结语随着城市轨道交通网络化建设的进展，面对持续增长的客流压力，客流检测技术需要不断完善和提升，在加强对站内、外以及线网客流监测的同时，城市轨道交通运营企业还应当结合互联网技术、结合大数据的智能分析技术，实现对各类技术采集数据的深度挖掘与融合。同时，协作综合实时的客流监测体系，一方面为大客流预警供给有效的数据支撑，另一方面能深度了解乘客出行特征，供给高效、便捷的出行效劳。多源数据融合是

28、将来城市轨道交通运营实现基于大数据驱动的治理升级的必经之路， 但同时也面临巨大的挑战，不仅仅是在跨技术领域的模型争论，更在于多专业、跨纬度、强协同治理机制的设计。参考文献1 徐斌涛.基于视频技术的轨道交通大客流检测方案J.中国公共安全， 2023S1：71-73.2 王国富，王洪臣，刘海东.城市轨道交通 AFC 系统技术应用及展望J. 都市快轨交通，20231：41-44.3 秦征.移动式地铁车辆称重系统在广州地铁二号线的应用J.铁道机车车辆工人，20238：24-27.4 张伟伟，陈艳艳，赖见辉，等.基于移动定位信息的地铁站客流来源分析J.交通信息与安全，20236：70-76.5 陆音，缪辉辉.简单室内环境下的 WiFi 定位技术争论J.计算机科学， 202311：152-154.6 徐瑞华，徐永实.城市轨道交通线路客流分布的实时推测方法J.同济大学学报(自然科学版),2023，396：857-861.