基于运动目标检测的候车排队时间预测方法研究与实践——以虹桥机场T2航站楼出租车上客区为例

上海虹桥国际机场是虹桥枢纽以及虹桥商务区的重要组成部分,周围陆侧交通设施多样且便捷,配套有轨交、机场巴士、出租车、私家车等陆侧交通方式,具有强大的区域辐射力。其中,出租车由于具备方便快捷等优势正成为许多旅客尤其是夜间航班到港旅客的首选离港交通工具,并造成离港出租车上客区频繁发生排队客流淤积拥挤的现象。文章对现有的运动目标检测技术进行横向对比,以虹桥机场T2航站楼出租车上客区作为研究对象,首先分析了该区域监控视频数据特点,采用改进的结合三帧差分和混合高斯模型的检测算法对运动目标进行提取;接着对运动目标进行分类与跟踪,并测算排队乘客实时上车速度,提出一种基于运动目标检测的候车排队时间预测方法;最后,设计虹桥机场出租车管理信息发布系统,实现对候车客流排队时间预测与关键交通信息的可视化展示。

武汉市某三甲医院超声科患者就诊情况分析与排队时间预测

目的:分析医院超声科的患者就诊情况,构建患者排队时间预测模型,以促进医院对医疗资源的合理分配和规划,缩短患者等待时间。方法:以武汉市某三甲医院超声科2018年数据为基础,进行描述性统计了解患者就诊情况,再利用人工神经网络构建排队时间预测模型并加以验证。结果:医院超声科日均完成779个部位的检查,主要集中在心脏、腹部、颈部和妇科等相关检查;患者排队时间在不同周期内均存在明显变化规律;人工神经网络预测模型的回归系数为0.94934,MAPE、RMSE和MAE分别为3.33、5.88和3.95。结论:对医院超声科患者就诊情况分析与排队时间预测有利于医院合理分配资源,优化就医流程,并提高患者满意度。