基于深度摄像的地铁车站运营监控系统设计

鲁娥

（常州工业职业技术学院 轨道交通学院，江苏 常州，213164）

地铁车站运营管理的核心目标是保证运营安全和服务水平。随着城市轨道交通客流的不断增长，对地铁车站客流管控的要求不断提高，主要包括减少乘客进出站时间、减少乘客流动冲突、保证乘客流动安全、保障大客流乘车秩序和速度等，因此需要及时掌握车站运营状态并实施恰当的管控对策。相关研究集中在进出站短时客流预测[1][2]、车站客流控制[1][3]、客流管理[4][5]、安全风险分析等方面，这些研究都需要客流状态参数做基础数据。车站客流状态指标主要包括客流量、客流速度、客流分布、拥堵指数、安全事件等。当前最有效的客流状态参数采集方法是通过高清视频自动识别相关指标数据。车站CCTV监控视频可用于客流监控，但是除了客流量可以通过人体识别直接获取外，一般还需要参照人体运动距离计算获取客流速度，所以需要对摄像头固定背景景深做校正后获取人体运动距离、计算量大；利用CCTV视频图像自动识别安全事件的计算流程复杂、精度有限。深度摄像头能够直接输出人体深度，可以根据人体实时深度变化快速计算运行速度，大幅降低计算开销；深度摄像头能识别人体关键骨骼点运动轨迹、提供丰富的人体运动细节，能够提高逃票、打架等安全事件识别精度和速度。因此，可基于深度摄像设计地铁车站运营监控系统，实现客流状态监控和安全事件监控预警等功能。……