基于视觉AI的公交客流感知关键技术

针对目前公交客流站台以及车厢内部感知不精准,导致公交服务供需不匹配的问题,研究面向车厢以及站台场景的客流实时感知与统计算法。在充分分析相关客流感知算法的理论基础上,提出基于视觉AI 的客流感知关键技术,通过半自动标注算法获取训练样本,构建深度学习客流感知模型,并对站台以及车厢内实际场景进行验证,模型精确度以及实时性满足实际应用要求,最后从乘客,监管,运营角度提出客流感知技术在公交领域的应用场景。对优化公共交通资源配置,提升乘客出行体验具有重要意义。

智能化趋势下城市轨道交通车站客流态势感知系统建设

文章研究了智能化趋势下城市轨道交通车站客流态势感知系统建设,在掌握基本概况的基础上,从智能客流组织、智能客流巡视、智能视频分析等模块出发,分析了智能化客流态势感知系统建设要点,强调了在设备、功能等方面的要求,有利于提高车站客流监控水平,控制不安全因素,保障车站安全稳定运行。

城市轨道交通车站大客流处置的数据驱动模式

随着城市轨道交通网络规模和客流规模的不断扩大,大客流风险也越来越凸显。相较于基于历史经验的大客流应急处置模式,基于数据驱动的大客流智能化/智慧化处置辅助决策技术在事前预警预测、事中处置和事后评估等方面都有突出优势。从车站客流处置数据驱动模式的信息感知、风险预判及处置决策3方面入手,探究城市轨道交通车站多源数据融合驱动下的客流处置模式的技术实现途径,可为我国各大城市轨道交通车站大客流的数据驱动模式探究提供参考。

基于智慧地铁的车站客流压力分级管控策略

从地铁车站大客流管控需求出发,提出了基于智慧地铁的车站客流压力分级管控技术和管控策略,即基于客流智能监控的车站客流压力分级技术和基于客流压力分级技术的大客流管控策略。分析了智慧地铁下的车站大客流管控需求和思路,介绍了车站客流压力分级管控技术和管控策略。该策略的提出可为地铁运营管理者更加精细化地处理各类大客流风险提供了依据。