CN112249849B - 一种地铁自动扶梯人流量监测方法 - Google Patents

Abstract

本申请涉及地铁人流量监测领域，公开了一种地铁自动扶梯人流量监测方法，其包括获取至少两个用于乘客分流的自动扶梯的当前载荷；将每个自动扶梯的当前载荷与对应自动扶梯的预设载荷进行比较，得到第一导流方案，其中第一导流方案包括超载处理及未超载处理；将相邻两自动扶梯的当前载荷进行比较，得到第二导流方案；分别根据第一导流方案及第二导流方案下发人员导流指令。本申请通过获取自动扶梯的当前载荷，结合地铁内自动扶梯布局，形成全方位、精确、完整的人员导流方案，科学的对地铁内人员进行导流，有效的改善地铁内自动扶梯大载荷运转及使用不均衡的情况。

Description

一种地铁自动扶梯人流量监测方法

技术领域

本申请涉及地铁人流量监测的领域，尤其是涉及一种地铁自动扶梯人流量监测方法。

背景技术

地铁是铁路运输的一种形式，是一种以地下运行为主的，涵盖城市地区各种地下与地上的，路权专有、高密度、高运量的城市轨道交通系统。随着城市规模的发展，城市交通运输矛盾日益突出，地铁以其安全、准时、快速的优点，在拓宽城市空间、打造城市快速立体交通网络和改善城市交通环境方面发挥越来越大的作用。由于地铁人流量较大，地铁内的自动扶梯经常发生故障。

针对上述问题，发明人认为由于地铁站内布局原因，导致部分自动扶梯人流量较大被过度使用，部分自动扶梯人流量较小，自动扶梯使用不均衡，长期会导致部分自动扶梯发生故障。

发明内容

为了科学的对地铁内人员进行导流，改善地铁内自动扶梯大载荷运转及使用不均衡的情况，本申请提供一种地铁自动扶梯人流量监测方法。

本申请提供的一种地铁自动扶梯人流量监测方法采用如下的技术方案：

一种地铁自动扶梯人流量监测方法，包括获取至少两个用于乘客分流的自动扶梯的当前载荷；

将每个自动扶梯的当前载荷与对应自动扶梯的预设载荷进行比较，得到第一导流方案，其中第一导流方案包括超载处理及未超载处理；

将相邻两自动扶梯的当前载荷进行比较，得到第二导流方案；

分别根据第一导流方案及第二导流方案下发人员导流指令。

通过采用上述技术方案，通过获取自动扶梯的当前载荷，对单个自动扶梯的当前载荷与预设载荷比较，结合地铁大厅内自动扶梯布局对乘客进行导流，有效的改善单个自动扶梯大载荷运行的情况；对相邻的两自动扶梯的当前载荷进行比较，结合地铁内自动扶梯布局进行分析，科学的对地铁大厅内的乘客进行导流，有效的改善地铁内自动扶梯使用不均衡的情况。

可选的，所述获取至少两个用于乘客分流的自动扶梯的当前载荷包括：

获取登上自动扶梯的每一个乘客的压力值；

对每一个压力值进行有效值判断，记录有效压力值数量；

根据有效压力值数量与预设的标准乘客体重得到自动扶梯的实际载荷。

通过采用上述技术方案，根据记录的登上自动扶梯的乘客数量与预设的标准乘客体重得到自动扶梯的当前载荷，整个方案简单、易于实现，且得到的自动扶梯的当前载荷数值较为精确。

可选的，所述人流量监测方法还包括：

获取各个自动扶梯入口端的人流量数据，并进行密度分析，得到对应的当前密度值；

将每个自动扶梯入口端的密度值与对应自动扶梯预设的密度值进行比较，得到第三导流方案，其中第三导流方案包括第一超额处理及第一未超额处理；

将相邻两自动扶梯当前的密度值进行比较，得到第四导流方案；

分别根据第三导流方案及第四导流方案下发人员导流指令。

通过采用上述技术方案，通过对自动扶梯入口端人流量进行分析，方便地铁大厅内乘客了解自动扶梯入口端聚积的乘客数量，进一步对地铁大厅内的乘客进行导流，有效的减少乘客等待时长，提高乘客乘坐体验。

可选的，所述获取各个自动扶梯入口端的人流量数据，并进行密度分析，得到对应的当前密度值包括：

获取自动扶梯入口端的视频图像；

对视频图像进行分析处理，基于人的模型识别建立三维模型；

设置第一计算区域；

计算进入第一计算区域内的乘客密度。

通过采用上述技术方案，通过记录自动扶梯入口端固定区域的面积及某一时间出现在该区域的乘客数量，计算得到该区域的乘客密度。

可选的，所述人流量监测方法还包括：

获取地铁大厅的人流量数据，并进行乘客运动趋势分析，预判走向不同自动扶梯的乘客数量；

结合乘客运动趋势与自动扶梯入口端密度值形成第五导流方案；

根据第五导流方案下发人员导流指令。

通过采用上述技术方案，通过对乘客行动趋势进行分析，判断即将乘坐对应的自动扶梯的乘客数量，再进一步对地铁大厅内的乘客进行导流，科学的指导乘客选择最便利的路线，减少乘客等待时长，提高乘客乘坐体验。

可选的，所述获取地铁大厅的人流量数据，并进行乘客运动趋势分析，预判走向不同自动扶梯的乘客数量包括：

获取地铁大厅内的视频图像；

检测视频图像中乘客面部信息生成跟踪框；

根据同一乘客不同时间的跟踪框形成乘客运动路径；

根据乘客的运动路径预判乘客的行动趋势；

根据乘客行动趋势记录走向对应自动扶梯的乘客数量。

通过采用上述技术方案，通过记录单一乘客在不同时间的位置得到单一乘客的运动路径，根据单一乘客的运动路径预判单一乘客的运动趋势，记录具有向对应自动扶梯运行趋势的乘客数量。

可选的，所述人流量监测方法还包括：

获取乘车站台每个站台门前的人流量数据，并进行密度分析，得到各个站台门前的当前密度值；

将每个站台门前的当前密度值与预设密度值进行比较，得到密度值较大的站台门前区域及密度值较小的站台门前区域，形成用于为乘车站台乘客导流的第六导流方案；

结合乘车站台内自动扶梯位置与第六导流方案，形成用于为地铁大厅内乘客进行导流的第七导流方案；

在乘车站台根据第六导流方案下发人员导流指令；在地铁大厅根据第七导流方案下发人员导流指令。

通过采用上述技术方案，通过对乘车站台各个站台门前的人流量进行监控分析，根据每个站台门前乘客密度值对乘客进行导流，减小各个乘车站台门前的压力，提高地铁车厢运输效率；同时为地铁大厅内乘客提供信息，从哪个自动扶梯下，在哪个站台门前等待人员较少，提高车厢运输效率，提高乘客乘坐体验。

可选的，获取乘车站台每个站台门前的人流量数据，并进行密度分析，得到各个站台门前的当前密度值包括：

获取乘车站台对应站台门前的视频图像；

对视频图像进行分析处理，基于人的模型识别建立三维模型；

设置第二计算区域；

对进入第二计算区域内的乘客进行密度分析。

通过采用上述技术方案，通过记录每一个乘车站台门前固定等待区域的面积及某一时间出现在该区域的乘客数量，计算得到该区域的乘客密度。

可选的，所述下发人员导流指令包括：

将人员导流指令下发到导流指令接收端；

导流指令接收端接收人员导流指令，并响应人员导流指令对地铁内乘客进行导流。

通过采用上述技术方案，所有的导流指令均在服务器端生成，为了更有效的对地铁内的乘客进行导流，需要服务器将不同的导流指令发送到不同的导流指令接收端，通过导流指令接收端进行导流。

可选的，所述响应人员导流指令为对地铁内乘客进行导流包括语音提示导流、文字提示导流、指示灯提示导流中的一种或任意几种的组合。

通过采用上述技术方案，使用单一一种方式或多种方式的结合输出导流指令，有效的指导乘客导流。

综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：

1.通过获取自动扶梯的当前载荷，结合地铁内自动扶梯布局进行分析，科学的对地铁大厅内的乘客进行导流，有效的改善地铁内自动扶梯大载荷运转及使用不均衡的情况；

2.通过对自动扶梯入口端人流量进行分析，方便地铁大厅内乘客了解自动扶梯入口端聚积的乘客数量，进一步对地铁大厅内的乘客进行导流，有效的减少乘客等待时长，提高乘客乘坐体验；

3.通过对乘客行动趋势进行分析，判断即将乘坐对应的自动扶梯的乘客数量，再进一步对地铁大厅内的乘客进行导流，科学的指导乘客选择最便利的路线，减少乘客等待时长，提高乘客乘坐体验。

4.通过对乘车站台各个站台门前的人流量进行监控分析，根据每个站台门前乘客密度值对乘客进行导流，减小各个乘车站台门前的压力，提高地铁车厢运输效率；同时为地铁大厅内乘客提供信息，从哪个自动扶梯下，在哪个站台门前等待人员较少，提高车厢运输效率，提高乘客乘坐体验。

附图说明

图1是本申请实施例的地铁自动扶梯布局平面示意图；

图2是本申请实施例的地铁自动扶梯人流量监测方法的整体方法流程图；

图3是本申请实施例获取至少两个用于乘客分流的自动扶梯的当前载荷的方法流程图；

图4是本申请实施例下发人员导流指令的方法流程图；

图5是本申请实施例根据自动扶梯入口端人流量密度值进行导流的方法流程图；

图6是本申请实施例获取各个自动扶梯入口端的人流量数据，并进行密度分析，得到对应的当前密度值的方法流程图；

图7是本申请实施例根据乘客运动趋势进行导流的方法流程图；

图8是本申请实施例获取地铁大厅的人流量数据，并进行乘客运动趋势分析，预判走向不同自动扶梯的乘客数量的方法流程图；

图9是本申请实施例根据乘车站台门前候车乘客密度值进行导流的方法流程图；

图10是本申请获取乘车站台每个站台门前的人流量数据，并进行密度分析，得到各个站台门前的当前密度值的方法流程图。

附图标记说明：1、乘车站台；2、地铁大厅；3、第一自动扶梯；4、第二自动扶梯；5、楼梯；6、自动扶梯入口处活动板；7、第一视频图像采集装置；8、第二视频图像采集装置；9、站台门；10、第三视频图像采集装置。

具体实施方式

以下结合附图1-10对本申请作进一步详细说明。如图1所示，当前的地铁车站内部一般分为乘车站台1及地铁大厅2，乘车站台1是地铁车站内供乘客候车和上下列车的平台；地铁大厅2是地铁车站中用于集散乘客的大厅，两线（或多线）具有共用站厅，或互相连通形成统一的换乘大厅，乘客进出站或换乘都需要经过地铁大厅2。地铁大厅2通向乘车站台1设有自动扶梯和楼梯5。在典型的乘车站台1及地铁大厅2布局中，从地铁大厅2进入乘车站台1根据乘车站台1长度至少设有两部下行的自动扶梯，每一自动扶梯一侧均设有楼梯5，从而进行乘客分流，进入地铁大厅2的乘客可以选择乘坐左侧或右侧的自动扶梯（即第一自动扶梯3和第二自动扶梯4）或楼梯5到达乘车站台1乘车。

本申请实施例公开一种地铁自动扶梯人流量监测方法。如图2、图3所示，一种地铁自动扶梯人流量监测方法包括以下步骤：

S100：获取至少两个用于乘客分流的自动扶梯的当前载荷。

获取至少两个用于乘客分流的自动扶梯的当前载荷具体包括：

S101：获取登上自动扶梯的每一个乘客的压力值；通过设置在自动扶梯入口处活动板6下方的压力传感器采集登上自动扶梯的每一位乘客的压力值。

S102：对每一个压力值进行有效值判断，记录有效压力值数量；将采集到的压力值上传到服务器，通过服务器对检测到的每一个压力值进行有效性判断，判断每一个压力值是否符合预设范围，若是，则确定为有效压力值；若否，则剔除该压力值，继续对后续的压力值进行有效性判断，并记录有效压力值的数量，有效压力值的数量即为登上自动扶梯的乘客数量。

S103：根据有效压力值数量与预设的标准乘客体重得到自动扶梯的实际载荷。根据一个自动扶梯循环内采集到的有效压力值的个数，得到对应自动扶梯循环所在时间段内的登上自动扶梯的乘客数量，将每位乘客的体重按照成年人体重60千克计算，可以得到该段时间内自动扶梯的实际载荷，并将获取到的当前载荷信息上传到服务器。

在本实施例中，压力传感器的位置可以设置在自动扶梯入口处活动板6前方，即开辟一个压力感应区域，专用于对即将踏上自动扶梯的乘客进行压力感应，采用这样的设置，可以利于对当前已安装的自动扶梯即时改造。

当然，在一个实施例中，还可以采用在自动扶梯入口处裙板下安装对射红外线，实现对登上自动扶梯的乘客的监测，以确定登上自动扶梯的乘客数量。

S110：将每个自动扶梯的当前载荷与对应自动扶梯的预设载荷进行比较，得到第一导流方案，其中第一导流方案包括超载处理及未超载处理。

如图1、图2所示，在服务器对第一自动扶梯3的当前载荷与第一自动扶梯3的预设载荷进行对比，当第一自动扶梯3的当前载荷小于第一自动扶梯3的预设载荷时，说明第一自动扶梯3并未超载，形成的第一导流方案中需要对第一自动扶梯3进行未超载处理，即第一自动扶梯3不需要对外分流；当第一自动扶梯3的当前载荷大于或等于第一自动扶梯3的预设载荷时，说明第一自动扶梯3已经处于超载状态或饱和状态，此时形成的第一导流方案中需要对第一自动扶梯3进行超载处理，即服务器下发通过第二自动扶梯4或楼梯5对第一自动扶梯3附近的乘客进行就近分流处理的指令。在服务器对第二自动扶梯4的当前载荷做与第一自动扶梯3相同的处理。第一自动扶梯3的预设载荷可为第一自动扶梯3的额定载荷，第二自动扶梯4的预设载荷可为第二自动扶梯4的额定载荷。

S120：将相邻两自动扶梯的当前载荷进行比较，得到第二导流方案；

S130：分别根据第一导流方案及第二导流方案下发人员导流指令。

在服务器内对同一时间段第一自动扶梯3与第二自动扶梯4的当前载荷进行比较，当第一自动扶梯3减第二自动扶梯4的差值大于或等于预设差值时，说明第一自动扶梯3的人流量较大，第二自动扶梯4的人流量较小，通过第二导流方案对地铁大厅2内乘客导流，服务器下发第二自动扶梯4或楼梯5对第一自动扶梯3分流的指令；当第二自动扶梯4减第一自动扶梯3的差值大于或等于预设差值时，说明第二自动扶梯4的人流量较大，第一自动扶梯3的人流量较小，通过第二导流方案对地铁大厅2内乘客导流，服务器下发第一自动扶梯3或楼梯5对第二自动扶梯4分流的指令；其余情况服务器不下发导流指令。本申请中S110与S120可交换位置，也可同时进行。

本实施例有效地改善了自动扶梯人流量过大，每日大载荷运转容易产生较大故障，自动扶梯使用不均衡等问题。

如图4所示，下发人员导流指令具体包括：

S131：将人员导流指令下发到导流指令接收端；

S132：导流指令接收端接收人员导流指令，并响应人员导流指令对地铁内乘客进行导流。

其中响应人员导流指令为，对地铁内乘客进行导流包括语音提示导流、文字提示导流、指示灯提示导流中的一种或任意几种的组合。

如图1所示，本实施例中，人员导流指令利用地铁内部广播系统进行人流导流；还可以在地铁大厅2的入口安装导流提示装置向乘客展示或者语音通报，导流提示装置可以是喇叭、语音播放器、电子显示屏或方向指示灯；还可以在自动扶梯的入口处利用地铁内部广播系统或者加装导流提示装置，从而在自动扶梯载荷较大时或自动扶梯使用不均衡时，及时提示客户选择更优的自动扶梯或楼梯5到达乘车站台1。

如图5、图6所示，进一步的，所述人流量监测方法还包括：

S200：获取各个自动扶梯入口端的人流量数据，并进行密度分析，得到对应的当前密度值。具体通过以下方法实现：

S201：获取自动扶梯入口端的视频图像；在自动扶梯入口端上方设置第一视频图像采集装置7对自动扶梯入口端进行实时监控，获取自动扶梯入口端的视频图像数据，并将数据上传至服务器。

S202：对视频图像进行分析处理，基于人的模型识别建立三维模型；在服务器对上传的视频图像数据进行处理，识别视频图像中的乘客。

S203：设置第一计算区域；将视频图像中正对自动扶梯入口端的矩形区域设置为第一计算区域，记录第一计算区域的面积。

S204：计算进入第一计算区域内的乘客密度；扫描并记录位于第一计算区域内的乘客数量，乘客数量除以第一计算区域的面积得到乘客密度。

在另一个实施例中，通过在自动扶梯入口前端区域设置压力感应区，记录压力感应区的面积，乘客站立在压力感应区上会产生一个压力值，记录同一时刻压力感应区采集到的压力值的大小及数量；将每一个压力值大小与预设压力值比较，剔除不符合要求的压力值，记录符合要求的压力值的数量，此时压力值的数量即为某一时刻自动扶梯入口端的乘客数量；符合要求的压力值的数量除以压力感应区的面积即可得到自动扶梯入口端的当前密度值。

S210：将每个自动扶梯入口端的密度值与对应自动扶梯预设的密度值进行比较，得到第三导流方案，其中第三导流方案包括第一超额处理及第一未超额处理。

如图1、图5所示，将第一自动扶梯3入口端的当前密度值与第一自动扶梯3入口端的预设密度值进行比较，若第一自动扶梯3入口端的当前密度值小于第一自动扶梯3入口端的预设密度值，服务器执行第一未超额处理，即第一自动扶梯3入口端的乘客人流量较小，无需进行导流；若第一自动扶梯3入口端的当前密度值大于或等于第一自动扶梯3入口端的预设密度值，服务器执行第一超额处理，即第一自动扶梯3入口端的乘客人流量比较大，需要通过第二自动扶梯4或楼梯5进行导流。对第二自动扶梯4入口端的当前密度值做与第一自动扶梯3相同的处理。

S220：将相邻两自动扶梯当前的密度值进行比较，得到第四导流方案。

对同一时刻第一自动扶梯3入口端的当前密度值与第二自动扶梯4入口端的当前密度值进行比较，若第一自动扶梯3入口端的当前密度值减第二自动扶梯4入口端的当前密度值大于或等于预设密度值差值，说明第一自动扶梯3入口端当前等待的乘客人流量大于第二自动扶梯4入口端等待的乘客人流量，为了减少乘客等待时间，减少地铁大厅2内拥堵时间，通过第四导流方案对乘客进行导流，即通过第二自动扶梯4与楼梯5对地铁大厅2内乘客进行分流。若第二自动扶梯4入口端的当前密度值减第一自动扶梯3入口端的当前密度值大于或等于预设密度值差值，说明第二自动扶梯4入口端当前等待的乘客人流量大于第一自动扶梯3入口端等待的乘客人流量，为了减少乘客等待时间，减少地铁大厅2内拥堵时间，通过第四导流方案对乘客进行导流，即通过第一自动扶梯3与楼梯5对地铁大厅2内乘客进行分流。若属于其他情况则无需对乘客进行导流。

S230：分别根据第三导流方案及第四导流方案下发人员导流指令。

通过第三导流方案与第四导流方案配合第一导流方案与第二导流方案更加全方位、科学、精确的对乘客进行导流。

如图7、图8所示，再进一步的，所述人流量监测方法还包括：

S300：获取地铁大厅2的人流量数据，并进行乘客运动趋势分析，预判走向不同自动扶梯的乘客数量。具体通过以下方法实现：

S301：获取地铁大厅2内的视频图像。通过在地铁大厅2顶部设置第二视频图像采集装置8对地铁大厅2内，位于第一自动扶梯3与第二自动扶梯4之间的区域进行监控，并将采集到的视频图像信息上传到服务器进行处理。第二视频图像采集装置在使用时，首先需要确定视频图像的视野范围，确定视频图像的有效区域，有效区域指的是一帧图像中排除房顶、墙体、立柱等其他不可能出现人的区域以外的区域；其次，需要确定有效视频图像，即当有效区域占一帧图像中视野的比例小于预设阈值，此时，视野范围不合适，需要调整视频图像采集装置的拍摄角度，直到有效视频区域大于预设阈值；最后，获取目标区域（即第一自动扶梯3与第二自动扶梯4之间区域）的视频图像，并构建虚拟边框线。

S302：检测视频图像中乘客面部信息生成跟踪框。识别视频图像中的乘客面部信息，并对应生成目标区域内的每一位乘客的跟踪框。

S303：根据同一乘客不同时间的跟踪框形成乘客运动路径。将每一个乘客各个时间的位置连成线，即每一个乘客在目标区域内的运动路径。

S304：根据乘客的运动路径预判乘客的行动趋势。根据每一个乘客的运动路径及每一个乘客离开目标区域时经过的虚拟边框线的位置，预判乘客是向第一自动扶梯3运动还是向第二自动扶梯4运动。若一个乘客的运动路径一直朝向第一自动扶梯3运动，且乘客从虚拟边框线靠近第一自动扶梯3一侧离开目标区域，则判定该乘客有向第一自动扶梯3运动的趋势；若一个乘客的运动路径一直朝向第二自动扶梯4运动，且乘客从虚拟边框线靠近第二自动扶梯4一侧离开目标区域，则判定该乘客有向第二自动扶梯4运动的趋势。

S305：根据乘客行动趋势记录走向对应自动扶梯的乘客数量。在同一时间段内，分别记录有向第一自动扶梯3运动的趋势的乘客数量及有向第二自动扶梯4运动的趋势的乘客数量；由于向自动扶梯方向运动的乘客还有选择从楼梯5到达乘车站台1的情况，将预测的乘客数量乘以相应的系数，等到更精确的预测结果。

S310：结合乘客运动趋势与自动扶梯入口端密度值形成第五导流方案。

以第一自动扶梯3为例，将有朝向第一自动扶梯3运动趋势的乘客数量与预设乘客数量进行比较，若有朝向第一自动扶梯3运动趋势的乘客数量大于预设乘客数量，且第一自动扶梯3入口端密度值大于预设密度值，说明第一自动扶梯3入口端人流量较大且朝向第一自动扶梯3运动的人流量较大；为了减少乘客的等待时间，执行第五导流方案，检测第二自动扶梯4入口端密度值与朝向第二自动扶梯4运动趋势的乘客数量，若第二自动扶梯4入口端密度值小于预设密度值，且朝向第二自动扶梯4运动趋势的乘客数量小于预设乘客数量，通过第二自动扶梯4与楼梯5进行导流；若第二自动扶梯4入口端密度值不小于预设密度值，或朝向第二自动扶梯4运动趋势的乘客数量不小于预设乘客数量，仅通过楼梯5进行导流。

S320：根据第五导流方案下发人员导流指令。

通过第五导流方案进一步完善对地铁大厅2乘客的导流，更加全方位、科学、精确的对乘客进行导流。

如图9、图10所示，再进一步的，所述人流量监测方法还包括：

S400：获取乘车站台1每个站台门9前的人流量数据，并进行密度分析，得到各个站台门9前的当前密度值。具体通过以下方法实现：

S401：获取乘车站台1对应站台门9前的视频图像；在乘车站台1的每个站台门9上方安装第三视频图像采集装置10，分别对每一个站台门9前乘车等待区域进行实时监控，获取每个乘车等待区域的视频图像数据，并将数据上传至服务器。

S402：对视频图像进行分析处理，基于人的模型识别建立三维模型；在服务器对上传的视频图像数据进行处理，识别视频图像中的乘客。

S403：设置第二计算区域；将视频图像中正对站台门9前乘车等待区域的矩形区域设置为第二计算区域，记录第二计算区域的面积。

S404：对进入第二计算区域内的乘客进行密度分析；扫描并记录位于第二计算区域内的乘客数量，乘客数量除以第二计算区域的面积得到乘客密度。

S410：将每个站台门9前的当前密度值与预设密度值进行比较，得到密度值较大的站台门9前区域及密度值较小的站台门9前区域，形成用于为乘车站台1乘客导流的第六导流方案。

将每个站台门9前区域的当前密度值与预设范围值进行比较，若当前密度值大于预设范围值则需要将该站台门9前区域的乘客向就近的当前密度值较小的站台门9前区域进行导流。通过对乘车站台1各个站台门9前的人流量进行监控分析，根据每个站台门9前乘客密度值对乘客进行导流，减小各个乘车站台1门9前的压力，提高地铁车厢运输效率。

S420：结合乘车站台1内自动扶梯位置与第六导流方案，形成用于为地铁大厅2内乘客进行导流的第七导流方案。

为地铁大厅2内乘客提供信息，从哪个自动扶梯下，在哪个站台门9前等待人员较少，提高车厢运输效率，提高乘客乘坐体验。

S430：在乘车站台1根据第六导流方案下发人员导流指令；在地铁大厅2根据第七导流方案下发人员导流指令。

通过第六导流方案方便对乘车站台1的乘客进行导流，通过第七导流方案进一步对地铁大厅2的乘客进行导流。

本申请实施例一种地铁自动扶梯人流量监测方法的实施原理为：通过获取自动扶梯的当前载荷，结合地铁内自动扶梯布局进行分析，科学的对地铁大厅2内的乘客进行导流，有效的改善地铁内自动扶梯大载荷运转及使用不均衡的情况；

通过对自动扶梯入口端人流量进行分析，方便地铁大厅2内乘客了解自动扶梯入口端聚积的乘客数量，进一步对地铁大厅2内的乘客进行导流；

通过对乘客行动趋势进行分析，判断即将乘坐对应的自动扶梯的乘客数量，再进一步对地铁大厅2内的乘客进行导流，科学的指导乘客选择最便利的路线；

通过对乘车站台1各个站台门9前的人流量进行监控分析，根据每个站台门9前乘客密度值对乘车站台1的乘客进行导流，减小各个乘车站台1门9前的压力；同时为地铁大厅2内乘客提供信息，从哪个自动扶梯下，在哪个站台门9前等待人员较少，提高车厢运输效率，提高乘客乘坐体验。

以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，故：凡依本申请的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本申请的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种地铁自动扶梯人流量监测方法，其特征在于，包括：获取至少两个用于乘客分流的自动扶梯的当前载荷；将每个自动扶梯的当前载荷与对应自动扶梯的预设载荷进行比较，得到第一导流方案，其中第一导流方案包括超载处理及未超载处理；将相邻两自动扶梯的当前载荷进行比较，得到第二导流方案；分别根据第一导流方案及第二导流方案下发人员导流指令；所述人流量监测方法还包括：获取各个自动扶梯入口端的人流量数据，并进行密度分析，得到对应的当前密度值；获取自动扶梯入口端的视频图像；对视频图像进行分析处理，基于人的模型识别建立三维模型；设置第一计算区域，所述第一计算区域为正对自动扶梯入口端的矩形区域；计算进入第一计算区域内的乘客密度；将每个自动扶梯入口端的密度值与对应自动扶梯预设的密度值进行比较，得到第三导流方案，其中第三导流方案包括第一超额处理及第一未超额处理；将相邻两自动扶梯当前的密度值进行比较，得到第四导流方案；分别根据第三导流方案及第四导流方案下发人员导流指令。

2.根据权利要求1所述的一种地铁自动扶梯人流量监测方法，其特征在于，所述获取至少两个用于乘客分流的自动扶梯的当前载荷包括：获取登上自动扶梯的每一个乘客的压力值；对每一个压力值进行有效值判断，记录有效压力值数量；根据有效压力值数量与预设的标准乘客体重得到自动扶梯的实际载荷。

3.根据权利要求1所述的一种地铁自动扶梯人流量监测方法，其特征在于，所述人流量监测方法还包括：获取地铁大厅的人流量数据，并进行乘客运动趋势分析，预判走向不同自动扶梯的乘客数量；结合乘客运动趋势与自动扶梯入口端密度值形成第五导流方案；根据第五导流方案下发人员导流指令。

4.根据权利要求3所述的一种地铁自动扶梯人流量监测方法，其特征在于，所述获取地铁大厅的人流量数据，并进行乘客运动趋势分析，预判走向不同自动扶梯的乘客数量包括：获取地铁大厅内的视频图像；检测视频图像中乘客面部信息生成跟踪框；根据同一乘客不同时间的跟踪框形成乘客运动路径；根据乘客的运动路径预判乘客的行动趋势；根据乘客行动趋势记录走向对应自动扶梯的乘客数量。

5.根据权利要求1所述的一种地铁自动扶梯人流量监测方法，其特征在于，所述人流量监测方法还包括：取乘车站台每个站台门前的人流量数据，并进行密度分析，得到各个站台门前的当前密度值；将每个站台门前的当前密度值与预设密度值进行比较，得到密度值较大的站台门前区域及密度值较小的站台门前区域，形成用于为乘车站台乘客导流的第六导流方案；结合乘车站台内自动扶梯位置与第六导流方案，形成用于为地铁大厅内乘客进行导流的第七导流方案；在乘车站台根据第六导流方案下发人员导流指令；在地铁大厅根据第七导流方案下发人员导流指令。

6.根据权利要求5所述的一种地铁自动扶梯人流量监测方法，其特征在于，获取乘车站台每个站台门前的人流量数据，并进行密度分析，得到各个站台门前的当前密度值包括：获取乘车站台对应站台门前的视频图像；对视频图像进行分析处理，基于人的模型识别建立三维模型；设置第二计算区域；对进入第二计算区域内的乘客进行密度分析。

7.根据权利要求1所述的一种地铁自动扶梯人流量监测方法，其特征在于，所述下发人员导流指令包括：将人员导流指令下发到导流指令接收端；导流指令接收端接收人员导流指令，并响应人员导流指令对地铁内乘客进行导流。

8.根据权利要求7所述的一种地铁自动扶梯人流量监测方法，其特征在于：所述响应人员导流指令为对地铁内乘客进行导流包括语音提示导流、文字提示导流、指示灯提示导流中的一种或任意几种的组合。

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