基于物联网技术的轨道交通客流安全防范分析与预警系统

吴 昊（北京全路通信信号研究设计院有限公司，北京 100073）

物联网作为继计算机、互联网之后，世界信息化发展的第三次浪潮，得到了党中央、国务院的高度重视，已成为国家科技发展战略的重要组成部分，是未来战略性新兴产业的主导力量之一[1-3]。中央政府对物联网产业的发展和应用建设高度重视，提出要发展物联网产业，带动科技产业发展，并优先从城市安全运行、应急管理做起。因此，推进城市物联网应用建设，是实现经济发展方式转变、产业结构调整的重要手段，是建设中国特色世界城市的具体要求，对于提升政府服务和管理水平，带动物联网产业发展具有重要意义。

当前，城市交通环境日益严峻，利用物联网技术手段，为交通安全运行和监测预警提供科技手段的需求愈来愈迫切。北京市应急办发布《北京市城市安全运行和应急管理领域物联网应用建设工作方案》（京应急办发[2010] 6号）[4]、北京市政府办公厅发布《北京市城市安全运行和应急管理领域物联网应用建设总体方案》（京政办发[2011]14号文）[5]均提出了北京市物联网应用建设的总体架构和主要建设任务。

本文基于物联网感、传、知、用技术，分析并提出了在轨道交通(包括地铁和轻轨)的客流安全防范分析与预警系统，以期实现对大客流智能安全防范手段的突破，提高大客流监测精准判断、智能预警的能力，为物联网技术在交通安全防范的应用起到示范作用，促进物联网产业发展与交通行业智能化应用。

1 背景介绍

随着北京市轨道交通网络化程度进一步提高，轨道交通线网客运量多次突破历史记录，各线客运量也纷纷突破历史记录。最高客流值已达到727.68万人次，相对于与2010年全路网最高值658.64万人次，增幅高达10%。除2号线、8号线、机场线外，其余线路满载率均超过100%，个别线路甚至超过144%，日最高

吴昊，女，毕业于中南大学，工程师。主要研究方向为城市轨道交通通信信号，曾参与“北京地铁9号线通信信号系统设计”、“北京地铁14号线通信信号系统设计”、“北京地铁1、2号线自动售检票系统设计”、“德黑兰地铁二、三期工程通信系统设计”、“轨道交通安全防范物联网应用示范工程设计项目“、“北京市政治中心区综合管理物联网应用示范工程设计项目”等项目工作。客运量达到了727.68万人次。

日常情况下，平峰时段按照乘客的基本需求，以保证乘客安全、便捷、舒适为目标，充分利用场站的各种设施设备，实现效用的最大化。高峰时段在大客流冲击下，车站的首要目标是要保证换乘乘客的安全换乘和车站的正常运营。在车站任何一个节点出现超负荷运转时，就要通过限流、控流、加强疏导等措施，控制客流密度，保证乘客人身和车站运营安全。

随着轨道交通网络化运营的程度不断加深，轨道交通客流量不断攀升。车站的人群高度聚集，特别是高峰期间人群拥挤严重，给轨道交通的安全运营带来极大的挑战。

目前，在路网中发生大客流冲击时政府应急调度部门不能及时调度路面公共交通资源，造成轨道交通大客流冲击不能得到及时有效地缓解。本文通过使用传感器技术，在轨道交通大客流冲击易发站的换乘通道、站厅及站台布设客流检测设备，实现对大客流的实时监测；旨在及时获知全路网客流信息，提升针对轨道交通客流信息的综合分析及预警能力，以期为运营公司的日常运营、政府管理部门运行协调、突发事件下的应急疏散指挥提供精确的数据支撑；为物联网技术在交通安全防范的应用起到示范作用。

2 系统设计

2.1 总体架构

本文提出如图1所示的轨道交通客流安全防范分析与预警系统架构。包括如下4个层次。

1）感知层：感知层是整个系统的数据来源，通过在轨道交通的站厅、站台、换乘通道、出入口各主要人流密集区域部署多种专用传感器，实现分区域客流数据采集功能，可实时准确检测和获取大客流冲击站点出入口客流状态、换乘通道客流量、站台乘客状态及密度等实时监测数据。

2）网络传输层：网络系统作为整个系统的主要传输交换平台，可承载多种信息业务，主要用于车站与OCC之间的信息互联。传输客流统计数据、原始采集视频数据、预警数据、日志数据及其他数据及信息。

3）支撑层：利用支撑平台对传感数据进行必要的分类和整合，利用物联信息共享交换系统实现部门间的物联信息共享，包括对部门提供物联信息资源的管理和导航服务，以及部门间物联信息的交换服务。

4）应用层：提供了日常管理，监测预警，应急处置，事后评估等功能，政府应急调度人员可监控实时客流变化，在出现大客流时能通过系统进行辅助决策，并在事后对事件的处置及风险进行总结评估。

2.2 传感设备类型

目前市场上的客流量监测技术主要是基于运动目标智能跟踪与识别核心技术为基础的数据处理技术，在技术上划分有基于多传感器的数据融合技术、基于立体视觉的红外感应技术和智能视频分析技术，可进行客流监测数据网络化采集系统，智能化精确采集客流量、客流方向、客流速度、客流密度等客流信息的采集。

基于立体视觉的红外感应系统是利用立体视觉摄像头捕捉其下方的物体，由于其内置高亮红外LED，系统可以在各种亮度环境下工作，同时计数系统可对所有通过探测区域的物体进行高度、形状和运动方向上的分析。

基于多传感器数据融合的系统主要由激光扫描仪、嵌入式工控机、监控中心管理软件等部分组成，利用多台激光扫描仪及摄像头构成分布式多模态传感器网络，实现对大范围环境的无缝覆盖及多层次数据采集，以及对每个客流个体运动轨迹的精确检测与跟踪，同时进行客流量统计。

智能视频分析是指利用现代计算机视觉的方法，通过对摄像机拍摄的视频序列进行实时自动分析，实现对视频场景中所关注目标的定位、识别和跟踪，并在此基础上进行客流量的统计。

针对以上3种类型，进行了性能的比较，结果如表1所示。

表1 主要客流监测设备对比表

3 功能设计

本文提出如图2所示的轨道交通客流安全防范分析与预警系统功能架构。包括如下4个功能。

3.1 日常管理功能

主要完成各类基础数据的日常管理工作，包括应急值守、站点管理、统计分析与展示以及预案管理等功能。

1）应急值守功能：是要建立轨道交通应急指挥成员单位之间的值守信息的上报、接收、抄送渠道。实现与应急指挥中心的互联互通，同时完成和其他专项应急指挥部等相关单位之间的信息报送和抄送。确保应急单位之间的信息互通，为应急工作的顺利进行提供有力保障。包括物联图像监控、物联传感数据监控、值守管理、值班管理、通讯录管理功能。

2）站点管理功能：实现对车站及路网、路线基础信息的管理与空间展示，实现对车站具体风险因素的管理和展示。包括基础信息管理、风险因素管理功能。

3）应急资源管理功能：提供应急处置所必须的人员、物资、技术、装备准备等的管理工作。能够提供应急人员组织、应急设备物资等方面的动态管理，为应急指挥调度提供保障。主要实现应急队伍管理、应急物资管理、专家库管理、知识库管理、案例库管理、法律法规管理以及资源查询统计。

4）统计分析与展示功能：通过建立统计分析与展示系统，对路网、线路及车站内发生的大客流及核化恐怖袭击等突发事件进行统计分析，并通过大屏幕展示在一张轨道交通客流状态图上，为应急指挥调度提供保障。

5）领导桌面功能：在常态下为领导提供各种监测和预警信息的查询统计，通过各种信息的分析和展示，为领导提供分析决策使用的信息桌面。主要实现大客流预警信息展示、轨道大客流分布车站信息展示、突发事件展示、报警信息展示、应急预案展示、法律法规的展示、图表统计分析展示、查看当日值班人员等功能。

6）模拟演练功能：主要对演练计划、演练方案、演练数据、演练过程管理。

7）应急预案管理功能：预案集中存储在预案库中，预案系统及下级应用系统均可以访问此预案库，通过权限管理对预案库中不同的预案进行分类管理。应急预案系统可以查询、管理各专项应急预案；各应用系统可以查询、管理和使用各自对口的专项预案，并有权对对口专项预案进行修订。

8）后台管理功能：实现系统内用户、组织、权限的配置。为系统的应用提供基础数据。

3.2 监测预警功能

监测预警系统实现大客流冲击轨道交通突发事件的早期预警、趋势预测和综合研判。在相关部门协助下，监测预警系统根据当前掌握的信息，运用综合预测分析模型，进行快速换算，对客流趋势模拟分析，确定可能的影响范围、影响方式、持续时间和危害程度。

根据各车站客流量实时监测信息和车站工作人员在线填报的客流量信息，使交通安全应急指挥中心及时掌握各个车站及线路的大客流预警信息，并对收集到的信息进行整理，确认预警级别，及时向各运营企业和其他相关单位发出预警公告，并做好应急资源的备勤，做好各种防范措施并及时进行预警发布。

3.3 应急处置功能

辅助应急指挥人员有效部署可调度应急队伍、应急物资、应急装备等资源，实时或及时将轨道大客流事件的发生发展情况和应急处置状况传递给相关人员，实现协调指挥、有序调度和有效监督，提高应急效率。

3.4 事后评估功能

在突发事件完结之后，可通过系统对事件进行过程追溯，对一些基本情况和数据重新进行梳理，并对处置过程进行评估，最终归档形成案例。同时还提供风险评估功能，可通过风险评估对相关站点进行风险分析并形成评估报告。

4 结论

轨道交通客流安全防范分析与预警系统的建设是轨道交通精细化管理的有力支撑，其将为城市轨道交通的客运组织管理、为城市交通运行监测调度中心建设提供信息服务的客流数据依据，是城市轨道交通精细化管理、服务于民的重要体现。

本文基于对客流监测数据的分析，设计了集日常管理、监测预警、应急处置、事后评估功能于一体的轨道交通客流安全防范分析与预警系统，旨在提高轨道交通的运营服务水平及运营效率，提升轨道交通安全运营水平，提升轨道交通应急指挥水平，增强公共交通应急处置能力。

[1] ITS.ITU Report, The Internet of Things, 2005.

[2] Schoenberger, C., Upbin, B, The Internet of Things，Forbes Magazine[J]. 2002 (6)：155-160.

[3] Langheinrich, M., Coroama, V., Bohn, J.et al.Living in a smart environment-Implications for the coming ubiquitous information society[C].IEEE International Conference on Systems,2004.

[4]京应急办发[2010]6号 北京市城市安全运行和应急管理领域物联网应用建设工作方案[S].

[5]京政办发[2011]14号 北京市城市安全运行和应急管理领域物联网应用建设总体方案[S].