基于视频检测的轨道交通短时客流预测研究

为提高客流预测的精度,构建轨道交通站点客流多变量时间序列预测模型。基于视频检测的轨道交通短时客流预测研究采用方向梯度直方图特征描述器与支持向量机分类器识别行人目标,利用Camshift算法对目标跟踪,从而获取客流量和客流速度参数,并根据协整关系构建客流多变量预测的向量误差修正模型,最后利用南京鼓楼车站4A通道的视频数据进行模型验证和对比分析。实例验证结果表明:构建的向量误差修正模型具有较好的预测性能,客流量和速度预测的MAPE值都小于8%,优于相同样本下ARIMA(0,1,1)的预测性能。     

城市轨道交通联网视频监控系统规划研究

为保证南京地铁上层视频信息平台的开通和建设,在分析轨道交通联网视频监控系统的功能需求的基础上,对国内视频监控系统的建设现状、技术发展进行分析,提出了适合于南京地铁联网视频监控系统的总体方案,并对统一技术标准提出要求。讨论了南京地铁联网视频监控系统建设需重点关注的问题:全网视频协议兼容、与公安视频监控系统的接口统一及视频监控系统最新技术的跟踪。