基于改进YOLOv5s的列车车厢客流密度检测方法研究

针对城市轨道交通（简称：城轨）列车车厢客流密度检测过程中人群密集、乘客间相互遮挡的问题，文章提出一种基于改进YOLOv5s模型的列车车厢客流密度检测方法。设计了基于车载闭路电视监控（CCTV,Closed-Circuit Television）系统监控进行实时目标检测的列车车厢客流密度检测模型；为解决人群密集及遮挡问题，对YOLOv5s进行优化，采用了双向特征金字塔网络（BiFPN,Bidirectional Feature Pyramid Network）结构加强网络特征融合，设计了一种损失函数计算方法，改进了非极大值抑制（NMS,Non-Maximum Suppression）方法，避免候选框误删除的情况。在标准行人检测数据集和自制地铁车厢乘客数据集上进行实验，结果表明，在两类数据集上，改进模型的检测精度均较原模型有所提升。     

基于弹性需求的城市轨道交通列车开行方案研究

城市轨道交通的列车开行方案直接影响乘客的出行费用,需要根据客流的需求弹性制定。针对目前城市轨道交通规划和运营实际,将列车开行方案归结为列车编组、开行时段,以及各时段每一列车交路的列车数量。在分析乘客广义出行费用的基础上,构造乘客出行的弹性需求函数,将乘客乘车选择归结为具有能力约束的弹性需求用户均衡问题。进而利用城市轨道交通营运企业与乘客之间的博弈关系,对列车开行方案相关的费用、效益等优化目标和约束条件进行分析,建立基于弹性需求的城市轨道交通列车开行方案的多目标双层规划模型,并设计基于模拟退火算法的优化算法。针对长沙地铁2号线的应用表明,优化方法具有较高求解效率和较好求解质量。     

突发事件下城市轨道交通网络客流重分布预测方法研究与应用

城市轨道交通发生突发事件后,准确把握乘客出行路径选择行为特征及受影响客流分布是保障应急处置高效、有序的关键。基于突发事件下乘客出行行为特征变化的分析,提出了受影响客流的界定算法;基于突发事件下乘客出行方案选择模型和多方式出行备选路径集的构造,建立了突发事件下网络受影响客流重分布预测算法。利用广州地铁5号线某一突发事件数据对预测模型进行了精度分析,验证了模型的适用性和有效性。     

基于客流需求的城市轨道交通动态时刻表优化模型

为使城市轨道交通列车运行时刻表更贴合客流需求,依据不断变化的客流需求确定每列车的发车时刻和停站时间,采用多目标优化方法构建以乘客出行时间费用和列车运行时间费用最小为目标、列车发车时刻和停站时间为决策变量的城市轨道交通动态时刻表优化模型,并采用粒子群算法求解。以广州地铁13号线为例进行验证,结果表明优化后的时刻表更满足客流需求,能有效地提高乘客出行效率,具有更好的动态适应性。     

城市轨道交通网络化列车开行方案优化方法

通过引入备选集,建立双层规划模型,将网络化列车开行方案这一复杂的混合交通网络设计问题简化成0-1规划问题;采用混合遗传模拟退火算法对城市轨道交通网络化列车开行方案优化问题进行求解。上层模型以城市轨道交通网络化列车开行方案涉及的运营单位和乘客综合费用最小化为目标,以交路必须覆盖整个运营网络、限制区间交路数、满足发车间隔时间限制和区间客流量小于列车运力为约束条件;下层模型为用于城市轨道交通网络客流分配的随机用户均衡问题优化模型,它充分考虑了乘客选择出行时路径感知费用与实际费用之间的差异。算例结果表明,采用基于备选集的双层规划模型和混合遗传模拟退火算法对城市轨道交通网络化列车开行方案进行优化是可行和有效的,而且求解效率高。     

基于行为分析的突发事件下城轨站间客流分布预测

提出突发事件下城市轨道交通(城轨)站间客流分布预测方法,旨在为制定突发事件下的应急预案和运营管理措施提供决策支持。首先,提出突发事件下城轨受影响客流界定算法,界定受影响的客流;然后,针对受影响客流,基于非集计理论构建突发事件下城轨乘客的出行选择行为模型,捕捉受影响乘客的出行选择偏好;其次,建立突发事件下的多方式备选出行方案集合,结合乘客出行选择行为建模结果,预测突发事件下城轨站间客流的重分布。最后,基于某突发事件下某城市轨道交通系统的历史客流数据,对该预测方法进行验证。结果表明,该方法能够捕捉到突发事件下城轨乘客的出行行为特征,分时站间客流预测的平均绝对误差为2.05人,预测效果较好。     

厦门地铁1号线路况信息系统实施案例

城市轨道交通线路实时路况信息对于地铁行车组织、客运管理等运营组织有着重要的意义。介绍厦门地铁1号线路况信息系统的具体实施方案,利用LTE技术实时获取运行车辆状态信息并实时上传至本线综合监控系统,通过综合监控系统互联自动售检票系统获取客流统计信息,利用视频监控系统的图像处理功能获取车站内部客流拥挤状态,并在控制中心中央级综合监控系统对各子系统数据进行集中处理和展示,为调度人员提供实时的线路运营状态信息,用以辅助决策,诸如运能匹配和客流引导等运营组织行为,并向乘客实时发布城市轨道交通实时路况信息,提高服务水平。     

城市轨道交通常乘客行为研究

城市轨道交通客流中经常乘坐的乘客占到相当大的比例,其中以通勤客流为主.借鉴民航的常旅客概念,首次提出了城市轨道交通常乘客的概念,并分析了常乘客的构成、一般性特征和个性化特征.研究了常乘客的出行行为特点,并总结了常乘客对城市轨道交通运营工作的有利和不利影响.给出了合理利用常乘客特征和行为特点,提高城市轨道交通运营效率的建议.     

东京轨道交通乘客平均出行距离特征分析

城市轨道交通乘客平均出行距离是城市轨道交通线路运营的一个重要指标。为研究城市轨道交通乘客平均出行距离,选取了东京轨道交通线路截至2006年的客流数据,针对不同年份的线路长度、乘客平均出行距离及其占线路全长比例等指标进行分析,总结了东京轨道交通乘客平均出行距离特征。     

安防和乘客异动在途监测系统设计

针对城市轨道交通视频监控的重要性与传统的视频监控的局限性,提出利用前端图像处理模块实现动态背景建模、目标检测和跟踪,对正常的群体行为进行建模、识别乘客异动。设计采用贝叶斯分类器将目标和背景进行分类,实现目标检测,并利用乘客特征的先验知识制成模板,将运动区域与目标模型匹配实现跟踪的过程,并将乘客行为抽象成为时空变化的数据分类问题。本系统的设计旨在保证地铁列车的安全运行,建设与轨道交通相适应的车载视频监控系统。     

城市轨道交通跨线列车开行方案优化研究

在城市轨道交通线网规模迅速扩张和客流需求快速增长的背景下,针对现有的单线运营模式导致的乘客换乘次数多、系统资源共享程度不高等问题,研究跨线列车开行方案优化以弥补上述不足。根据设施设备跨线运营基本条件、列车跨线次数和跨线客流需求生成跨线交路备选集,以备选跨线交路和本线交路的发车频率为决策变量,考虑线路通过能力、列车满载率和区间交路数量上限约束,以乘客换乘次数最少和出行时间最短为原则,对各OD乘客组进行客流分配,建立线网层面的跨线列车开行方案优化模型,最小化列车运行成本和乘客出行成本。应用模拟退火算法求解模型。南宁地铁线网的案例分析结果表明,相比于单线运营模式,跨线运营模式可使总成本降低6.18%,其中乘客时间成本降低7.33%,乘客换乘次数减少13.79%,可实现成本节约,提升线网服务质量和乘客出行效率的目标。     

城市轨道交通客流分布短时预测模型研究及应用

客流分布短时预测对于城市轨道交通运营管理和乘客出行服务具有重要的实际意义。采用自底向上的网络建模技术,利用动态仿真方法模拟乘客出行行为,构建城市轨道交通客流动态分布仿真模型,进行城市轨道交通线网客流分布短时预测,并通过实际AFC(自动售检票)刷卡数据进行二元校验。依托北京市轨道交通安全防范物联网应用示范工程,将其应用于北京地铁运营实践中,结合实例验证了模型的可行性和有效性。     

考虑乘客选择行为的城轨Y型线交路计划编制

为满足网络化条件下互联互通需求,越来越多的城市规划了城市轨道交通Y型线路。编制科学、合理的城市轨道交通Y型线路列车交路计划不仅能使线路的运力与不均衡的客流需求相匹配,还能在满足客流需求的前提下,降低企业运营成本。以Y型线路列车交路计划的组合优化问题为导向,分析城市轨道交通Y型线乘客对直达列车的选择偏好,建立考虑乘客对直达列车偏好的列车交路计划编制模型,并对某市城市轨道交通Y型线进行案例应用和分析。研究表明:随着乘客对直达列车偏好的下降,区间覆盖交路数增加,发车频率降低,企业成本降低,乘客总出行时间增加,乘客对直达列车选择偏好会对交路计划编制产生影响,在实际运营中应予以充分考虑。     

西安地铁客流监控预警信息系统可行性研究及分析

结合现阶段西安地铁客流组织中的运营风险与客流控制中存在的不足,对当前客流预警的各种方案进行优缺点分析,提出以视频监控技术为基础的智能化客流监控预警信息系统来实时测算客流密度,从而进一步确定客流预警量化标准与客流控制启动的时机,帮助运营人员采取必要的应急处置。同时提出优化乘客信息渠道的建议,使乘客实时获取线网拥堵情况,供乘客出行决策,及时缓解拥堵区段客流压力,切实提升乘客舒适度。     

基于轨道交通网络特点的K最短路算法研究

城市轨道交通网络发展带来出行路径选择的复杂性,为了科学掌握线路客流,组织运输,合理引导乘客路径选择,需要开展轨道多路径算法研究;同时,随着生活节奏加快,要求算法高效,注重路径获取的实时性。针对轨道网络特征,将站点之间K最短路搜索转化为线路换乘组合搜索,降低搜索空间复杂度,并利用杭州轨道交通网络进行案例验证。算法明显提升轨道网络K最短路搜索效率,能够更快速响应轨道交通实际运行变化,有助于提升今后轨道交通出行服务应用。     

城市轨道交通大客流等车时间计算模型

城市轨道交通的运营在早、晚高峰或突发大客流情况下,客流量超过列车最大承载能力,乘客将排队等待后继车辆而延长等车时间。乘客等车时间是评价交通服务水平和优化列车开行方案的关键因素。提出一种基于列车时刻表,利用排队论方法,准确计算严重拥挤情况下乘客等待时间的模型。针对乘客等车时间计算模糊的问题,在考虑乘客实时到达规律、OD(起讫点)分布、发车间隔和列车运能的基础上,创新地提出可用于城市轨道交通网络和双向的大客流和常规客流的等车时间累计计算方法,可为大客流的时刻表优化策略提供理论依据,并通过累计输入-输出算法计算大客流等车时间的实例,分析多参数变化趋势。实证表明,模型可用于城市轨道交通网络和双向的大客流和常规客流的等车时间实时计算。     

考虑跨站停车的地铁客流协同控制模型

针对城市轨道交通高峰时段客流需求过饱和与分布不均衡情形下,车站乘客滞留集中效应明显和乘客候车时间过长等问题,提出一种考虑开行部分跨站停列车的多站客流协同控制优化方法.建立以车站与列车安全容量、列车跨站数量、列车追踪间隔等为约束,以车站乘客滞留率方差最小与线路乘客候车时间最小为优化目标的控制决策模型,设计自适应差分进化算法,求解列车跨站停车方案与车站进站客流限制比例.研究结果表明:在时变的城市轨道交通高峰客流需求下,采取本文的协同控制决策方法,能够有效降低案例线路车站乘客滞留率方差60.23％和乘客候车等待时间24.78％.     

组合交路条件下城市轨道交通列车停站方案优化研究

目前国内城市轨道交通线网不断完善,线网密度提高,线路长度增长,大量超长线路的规划建设使得线路呈现客流时空分布复杂,平均运距增长的特征,这就要求运输企业制订更加合理高效的列车停站方案。以城市轨道交通超长线采取长大交路与分段衔接组合交路下的快慢车的停站方案为研究对象,充分考虑超长线的客流特征和行车组织基本要素,构建了基于乘客出行时间最小和轨道交通企业运输成本最小的多目标0-1规划模型,并设计合适的启发式算法对模型进行求解。     

基于Zigbee技术的城市轨道交通客流检测系统的设计

对城市轨道交通车辆空气弹簧的工作原理进行了研究,分析了列车载客量的计算方法,并提出城市轨道交通客流检测系统的设计方案.通过采集空气弹簧的内压值来计算列车的载客量,采用Zigbee技术实现车地数据传输,最终由以太网传输到客流分析服务器,实现对城市轨道交通客流的实时检测.     

城市轨道交通列车开行方案的优化理论及方法

根据城市轨道交通的特点,分析客流需求的时变特征、乘客在车站的等待行为和列车与运行线的匹配关系。以轨道列车运行要求、动车组数量和运营企业利益为约束条件,以最小化乘客的等待时间为目标函数,构造拥挤环境下城市轨道交通列车开行方案的数学模型。采用遗传算法求解模型,设计基于二进制结构的特殊编码方法。以南京市地铁1号线为背景,应用本文的模型和算法进行了仿真测算。计算结果表明,利用本文模型得到的非均衡列车开行方案能够更好地满足城市轨道交通乘客和运营企业双方的利益。