CN112101685A - 一种全路网客流流向统计及客流管控仿真方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种全路网客流流向统计及客流管控仿真方法及系统，基于图像处理技术，在定制的工作台上建立可视化的车站仿真布局；接入行车数据、现有真实客流或未来预测客流，展示客流仿真过程；根据提供的地铁各站特定时段进出站客流数据信息，采用实体交互模式，向对应的地铁站下达客流管控指令；结合客流数据和客流管控指令，计算乘客出发与相应目的地铁站分布规律，动态模拟全路网客流流向并统计客流数据，反应客流管控措施的效果。通过本方案可以掌握全路网客流运动情况，对客流进行准确估算，为行人流量的规划、管理和优化提供综合的解决方案。旨在解决现有技术中存在的全路网客流流向统计数据掌握影响力低，客流管控效率低的技术问题。

Description

一种全路网客流流向统计及客流管控仿真方法及系统
技术领域
本发明涉及城市轨道交通技术领域，尤其涉及一种全路网客流流向统计及客流管控仿真方法及系统。
背景技术
随着城镇化进程的不断推进，城市轨道交通也随之迅猛发展，城市轨道交通里程逐年增长，其安全运营和应急调度的重要性日益突显。上下班早晚高峰和节假日时期急剧增加的乘客出行需求为保证运营的安全性，降低高峰期大客流对车站造成的压力，实施客流控制的现象越来越普遍。轨道交通一旦发生区间中断等突发事件，将造成客流大面积聚集，对乘客安全和服务水平产生较大影响。
随着市场经济多元化的发展使得大型活动的举办也愈来愈多，大客流在城市轨道运营时屡见不鲜，充分考虑在大客流背景下乘客安全运行的设计势在必行。突发客流在成网条件下的城市轨道交通中会表现出不同时间、空间分布形态，并在突发客流拥挤时，将拥挤状态在路网中传播，能够合理调配运能、实施有效的客运组织措施，需要更加快速和准确地掌握突发事件的波及范围、影响程度等量化数据。目前，尚缺乏一种完善的、系统的全路网客流流向统计及客流管控仿真方法，现有的系统和方法很难对客流进行准确估算，保证运营决策部门进行正确的统计。因此，如何对全路网客流流向进行准确快速的仿真模拟以实现高效的客流管控，是一个亟需解决的技术问题。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种全路网客流流向统计及客流管控仿真方法，旨在解决现有技术中存在的全路网客流流向统计数据掌握影响力低，客流管控效率低的技术问题。
为实现上述目的，本发明的第一方面，提出一种全路网客流流向统计及客流管控仿真方法，所述全路网客流流向统计及客流管控仿真方法，包括如下步骤：
基于图像处理技术，在定制的工作台上建立可视化的车站仿真布局；
接入行车数据、现有真实客流或未来预测客流，以大幅可视化动画的方式展示客流仿真过程；
根据提供的地铁各站待管控时段进出站客流数据信息，采用实体交互模式，向对应的地铁站下达客流管控指令；
结合客流数据和客流管控指令，计算乘客出发与相应目的地铁站分布规律，动态模拟全路网客流流向并统计客流数据，反应客流管控措施的效果。
优选的，一种全路网客流流向统计及客流管控仿真方法，所述的工作台提供包括售票模块、安检模块、扶梯模块、列车模块和行人模块的多智能体建模可视化界面，通过该可视化界面对全路网客流中的售票数据、安检数据、扶梯设置数据、列车运行数据和行人数据进行便捷录入与设置，提供车站仿真布局的参数调整界面。
优选的，一种全路网客流流向统计及客流管控仿真方法，所述多智能体建模由多个可计算的智能体组成，每个智能体是一个物理的或抽象的实体，能作用于自身和环境，并可与其它智能体通讯；所述多个可计算的智能体用以分别模拟乘客和列车的特征属性，结合乘客上车模型、系统动力学模型和离散事件模拟模型实现乘客的转移、列车的到发的事件仿真模拟。
优选的，一种全路网客流流向统计及客流管控仿真方法，所述在定制的工作台上建立可视化的车站仿真布局包括以下子步骤：
S101：通过售票模块，设置服务时间以及关联的资源位置；
S102：通过安检模块，设置安检位置、服务时间、手检率、人口密度阈值，对不同时段不同客流具有不同的手检率；
S103：通过扶梯模块，布局行人楼梯和行人扶梯，其中行人楼梯为双向通行，行人扶梯为单向通行可设置行进方向，同时设置楼梯高度、楼梯行人行进速度、扶梯上升下降速度；
S104：通过列车模块，设置地铁列车的类型、编组数、行进方向、满载率、列车定员、车厢长度、列车到站离站时间，同时设置列车屏蔽门数量和屏蔽门队列数，引导乘客行进方向和乘客排队；
S105：通过行人模块，设置创建成组的行人到达情况、预制行人类别、设置乘客参数。
优选的，一种全路网客流流向统计及客流管控仿真方法，所述行车数据包括车次、始发站名、终点站名、各站点的到点时间、发点时间和停站时间；所述真实客流和未来预测客流包括指定时间范围内的线网和各车站的进站量、出站量、换乘量和客运量数据。
优选的，一种全路网客流流向统计及客流管控仿真方法，所述客流管控指令包括：创建引导员智能体设置行为方式、服务范围，高峰期设置高峰期安检流程、栏杆和铁马、不同时间范围变化扶梯方向。
优选的，一种全路网客流流向统计及客流管控仿真方法，所述客流数据包括行人密度、空间利用率、区域行人数量、各模块队列人数、设备服务人数、行人各模块等待时间、指定地点横切面行人流量。
本发明的第二方面，提供一种全路网客流流向统计及客流管控仿真系统，所述的全路网客流流向统计及客流管控仿真系统包括如下模块：
车站仿真布局：基于图像处理技术，在定制的工作台上建立可视化的车站仿真布局；
客流仿真展示：接入行车数据、现有真实客流或未来预测客流，以大幅可视化动画的方式展示客流仿真过程；
执行客流管控：根据提供的地铁各站待管控时段进出站客流数据信息，采用实体交互模式，向对应的地铁站下达客流管控指令；
客流管控效果展示：结合客流数据和客流管控指令，计算乘客出发与相应目的地铁站分布规律，动态模拟全路网客流流向并统计客流数据，反应客流管控措施的效果。
本发明中，通过本方案可以掌握全路网客流运动情况，对已建设车站和规划中车站提供相应的技术理论支持，可以用来模拟再现历史场景，又可以仿真推演未来的客流趋势，还可以用来评估客流组织方案的优劣有助于合理安排线网和车站客流组织，对客流进行准确估算，为行人流量的规划、管理和优化提供综合的解决方案。旨在解决现有技术中存在的全路网客流流向统计数据掌握影响力低，客流管控效率低的技术问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
图1为本发明提出的一种全路网客流流向统计及客流管控仿真方法的步骤流程示意图；
图2为本发明提出的一种全路网客流流向统计及客流管控仿真系统结构示意图；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提出了一种实施例，参照图1，图1为本发明提出的一种全路网客流流向统计及客流管控仿真方法的步骤流程示意图。
如图1所示，在本实施例中，一种全路网客流流向统计及客流管控仿真方法，方法包括以下步骤：
第一步，基于图像处理技术，在定制的工作台上快速建立车站仿真布局，工作台包括售票模块、安检模块、扶梯模块、列车模块和行人模块，各模块提供基于多智能体建模的可视化界面，提高工作效率。建立车站仿真布局具体包括以下子步骤：
首先，根据售票模块，设置服务时间以及关联的资源位置；
然后，根据安检模块，设置安检位置、服务时间、手检率、人口密度阈值，对不同时段不同客流具有不同的手检率；
其次，根据扶梯模块，布局行人楼梯和行人扶梯，其中行人楼梯为双向通行，行人扶梯为单向通行可设置行进方向，同时设置楼梯高度、楼梯行人行进速度、扶梯上升下降速度；
再次，根据列车模块，设置地铁列车的类型，编组数，行进方向，满载率，列车定员、车厢长度、列车到站离站时间等参数，同时设置列车屏蔽门数量和屏蔽门队列数，引导乘客行进方向和乘客排队
最后，根据行人模块，设置创建成组的行人到达情况（可以定义成组人数和达到规律，可设置“独行”、“结伴出行”等普遍乘客行走特性）、预制行人类别（“老人”、“儿童”、“成人”、“是否携带行李”等）、设置乘客参数（性别、年龄、速度、是否携带行李等）。
多智能体建模是由多个可计算的智能体组成的集合，其中每个智能体是一个物理的或抽象的实体，能作用于自身和环境，并可与其它智能体通讯。采用自下而上的研究方法，通过对系统中个体特征和行为的研究，建立个体特征和行为的模型，将个体映射为智能体，个体特征映射为智能体的属性，个体行为映射为智能体方法，利用智能体间的自治、推理、通讯和协作机制，模拟个体间相互独立又交互作用的现象，从而研究系统的整体结构和功能。在城市轨道交通中乘客的转移往往与列车的到发紧密联系，将乘客上车模型构建与系统动力学和离散事件模拟相结合。
第二步，接入行车数据、现有真实客流或未来预测客流，以大幅可视化动画的方式展示客流仿真过程。其中，真实客流和未来预测客流包括指定时间范围内的线网和各车站的进站量、出站量、换乘量和客运量数据，行车数据包括车次、始发站名、终点站名、各站点的到点时间、发点时间和停站时间。
第三步，根据提供的地铁各站待管控时段进出站客流数据信息，采用实体交互模式，向对应的地铁站下达客流管控指令。其中，客流管控的指令包括创建引导员智能体设置行为方式、服务范围，高峰期设置高峰期安检流程、栏杆和铁马，不同时间范围变化扶梯方向，
第四步，结合客流数据和管控指令，计算乘客出发与相应目的地铁站分布规律，动态模拟全路网客流流向并统计数据，反应客流管控措施的效果。其中，统计数据包括行人密度、空间利用率、区域行人数量、各模块队列人数、设备服务人数、行人各模块等待时间、指定地点横切面行人流量。
在另一个实施例中，如图2所示，提供一种全路网客流流向统计及客流管控仿真系统，所述系统包括：
车站仿真布局：基于图像处理技术，在定制的工作台上建立可视化的车站仿真布局；
客流仿真展示：接入行车数据、现有真实客流或未来预测客流，以大幅可视化动画的方式展示客流仿真过程；
执行客流管控：根据提供的地铁各站待管控时段进出站客流数据信息，采用实体交互模式，向对应的地铁站下达客流管控指令；
客流管控效果展示：结合客流数据和客流管控指令，计算乘客出发与相应目的地铁站分布规律，动态模拟全路网客流流向并统计客流数据，反应客流管控措施的效果。
在本实施例中，通过本方案可以掌握全路网客流运动情况，对已建设车站和规划中车站提供相应的技术理论支持，可以用来模拟再现历史场景，又可以仿真推演未来的客流趋势，还可以用来评估客流组织方案的优劣有助于合理安排线网和车站客流组织，对客流进行准确估算，为行人流量的规划、管理和优化提供综合的解决方案。旨在解决现有技术中存在的全路网客流流向统计数据掌握影响力低，客流管控效率低的技术问题。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (8)

1.一种全路网客流流向统计及客流管控仿真方法，其特征在于，所述全路网客流流向统计及客流管控仿真方法，包括如下步骤：
基于图像处理技术，在定制的工作台上建立可视化的车站仿真布局；
接入行车数据、现有真实客流或未来预测客流，以大幅可视化动画的方式展示客流仿真过程；
根据提供的地铁各站待管控时段进出站客流数据信息，采用实体交互模式，向对应的地铁站下达客流管控指令；
结合客流数据和客流管控指令，计算乘客出发与相应目的地铁站分布规律，动态模拟全路网客流流向并统计客流数据，反应客流管控措施的效果。
2.如权利要求1所述的一种全路网客流流向统计及客流管控仿真方法，其特征在于，所述的工作台提供包括售票模块、安检模块、扶梯模块、列车模块和行人模块的多智能体建模可视化界面，通过该可视化界面对全路网客流中的售票数据、安检数据、扶梯设置数据、列车运行数据和行人数据进行便捷录入与设置，提供车站仿真布局的参数调整界面。
3.如权利要求2所述的一种全路网客流流向统计及客流管控仿真方法，其特征在于，所述多智能体建模由多个可计算的智能体组成，每个智能体是一个物理的或抽象的实体，能作用于自身和环境，并可与其它智能体通讯；所述多个可计算的智能体用以分别模拟乘客和列车的特征属性，结合乘客上车模型、系统动力学模型和离散事件模拟模型实现乘客的转移、列车的到发的事件仿真模拟。
4.如权利要求3所述的一种全路网客流流向统计及客流管控仿真方法，其特征在于，所述在定制的工作台上建立可视化的车站仿真布局包括以下子步骤：
S101：通过售票模块，设置服务时间以及关联的资源位置；
S102：通过安检模块，设置安检位置、服务时间、手检率、人口密度阈值，对不同时段不同客流具有不同的手检率；
S103：通过扶梯模块，布局行人楼梯和行人扶梯，其中行人楼梯为双向通行，行人扶梯为单向通行可设置行进方向，同时设置楼梯高度、楼梯行人行进速度、扶梯上升下降速度；
S104：通过列车模块，设置地铁列车的类型、编组数、行进方向、满载率、列车定员、车厢长度、列车到站离站时间，同时设置列车屏蔽门数量和屏蔽门队列数，引导乘客行进方向和乘客排队；
S105：通过行人模块，设置创建成组的行人到达情况、预制行人类别、设置乘客参数。
5.如权利要求1所述的一种全路网客流流向统计及客流管控仿真方法，其特征在于，所述行车数据包括车次、始发站名、终点站名、各站点的到点时间、发点时间和停站时间；所述真实客流和未来预测客流包括指定时间范围内的线网和各车站的进站量、出站量、换乘量和客运量数据。
6.如权利要求1所述的一种全路网客流流向统计及客流管控仿真方法，其特征在于，所述客流管控指令包括：创建引导员智能体设置行为方式、服务范围，高峰期设置高峰期安检流程、栏杆和铁马、不同时间范围变化扶梯方向。
7.如权利要求1所述的一种全路网客流流向统计及客流管控仿真方法，其特征在于，所述客流数据包括行人密度、空间利用率、区域行人数量、各模块队列人数、设备服务人数、行人各模块等待时间、指定地点横切面行人流量。
8.一种全路网客流流向统计及客流管控仿真系统，其特征在于，所述的全路网客流流向统计及客流管控仿真系统包括如下模块：
车站仿真布局：基于图像处理技术，在定制的工作台上建立可视化的车站仿真布局；
客流仿真展示：接入行车数据、现有真实客流或未来预测客流，以大幅可视化动画的方式展示客流仿真过程；
执行客流管控：根据提供的地铁各站待管控时段进出站客流数据信息，采用实体交互模式，向对应的地铁站下达客流管控指令；
客流管控效果展示：结合客流数据和客流管控指令，计算乘客出发与相应目的地铁站分布规律，动态模拟全路网客流流向并统计客流数据，反应客流管控措施的效果。
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