CN113505644B - 一种车厢客流检测告警系统及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种车厢客流检测告警系统及其方法，该系统包括安装于车站屏蔽门位置的显示屏、车站监控中心、数据中心服务端、通信运营端及安装在车厢内的视频采集终端、WiFi探针，其中，车站监控中心同时连接屏蔽门显示屏以及数据中心服务端，数据中心服务端则与车厢内的视频采集终端、WiFi探针、通信运营端连接，数据中心服务端对视频数据、WiFi信号数据及手机信令数据进行分析，输出各节车厢的客流拥挤结果，并将该结果通过车站监控中心传输给屏蔽门显示屏，以提醒各屏蔽门前等待上车的乘客择优选择搭乘车厢。与现有技术相比，本发明能够实时、准确地得到车厢客流拥挤情况，并且能及时将当前各车厢的客流拥挤情况提示给车站内的等候乘客。

Description

一种车厢客流检测告警系统及其方法

技术领域

本发明涉及轨道交通数据处理技术领域，尤其是涉及一种车厢客流检测告警系统及其方法。

背景技术

随着城市化进程的加快，城市人口的增加给城市交通带来的压力日渐明显化。在交通日益拥堵的情况下，地铁以快速、便利的优势逐渐成为更多人的出行选择。然而由于地铁车厢数量较多，在搭乘地铁时，经常会出现有的车厢人数较少、有的车厢人数较多这种车厢客流分布不均的情况。

车厢客流分布不均不仅影响乘客搭乘地铁的舒适性，还造成了地铁载客资源的浪费。另外，各节车厢载客不均会造成各节车厢承重不均，影响列车使用寿命；拥挤车厢上下客时间长不仅影响列车整体运行速度，甚至还有可能带来公共安全风险。

因此，有必要对车厢客流均匀分布进行相应研究，目前主要是通过对各车辆的客流进行检测，以作为客流均匀分布的基础数据，而对地铁各节车厢客流进行检测的现有技术则包括：(1)通过摄像头采集车厢图像，判断当前车站车厢转移乘客数目获得车厢实时人数，并在站内乘客候车区的显示屏进行显示；(2)通过手机IMSI检测技术对一节车厢长度的候车区内的所有用户手机IMSI号及信号强度进行检测分析得到车厢及站厅内的客流密度；(3)将压力传感器呈阵列式布置在整个车厢站立区域，根据压力传感器的数值计算车厢内的拥挤程度。上述客流检测技术存在以下问题：运用比较单一，对车厢客流检测存在一定的盲区，无法保证车厢客流检测结果的实时性和准确性。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种车厢客流检测告警系统及其方法，以能够实时、准确地得到车厢客流拥挤情况。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：一种车厢客流检测告警系统，包括设置在各车厢内的视频采集终端和WiFi探针，所述视频采集终端和WiFi探针分别连接至数据中心服务端，所述数据中心服务端还与通信运营端连接，所述数据中心服务端与车站监控中心相互连接，所述车站监控中心与显示屏连接，所述显示屏安装在车站内各屏蔽门位置，所述视频采集终端用于实时采集车厢内视频数据，所述视频数据包含乘客头部图像；

所述WiFi探针用于实时获取车厢内的手机WiFi信号数据；

所述通信运营端用于实时获取车厢内的手机信令数据；

所述数据中心服务端用于对各车厢内的视频数据、手机WiFi信号数据和手机信令数据进行分析处理，以得到各车厢对应的客流拥挤结果，所述客流拥挤结果包括对应于各车厢的乘客数量以及拥挤程度信息；

所述车站监控中心用于设定客流拥挤阈值，并将该客流拥挤阈值传输给数据中心服务端，以及接收来自数据中心服务端的对应于各车厢的客流拥挤结果；

所述显示屏用于显示即将进站的地铁对应车厢的客流拥挤结果。

进一步地，所述数据中心服务端设置有依次连接的数据处理服务器和数据分析服务器，所述数据处理服务器分别与视频采集终端、WiFi探针和通信运营端连接，以对视频数据、手机WiFi信号数据和手机信令数据进行数据处理；

所述数据分析服务器结合数据处理服务器输出的数据以及客流拥挤阈值，分析得到各车厢对应的客流拥挤结果。

进一步地，所述数据处理服务器设置有用于存储车站所属手机通信网络的小区编号和地铁车厢编号的第一数据库。

进一步地，所述数据分析服务器设置有用于存储乘客头部特征数据的第二数据库。

进一步地，所述第一数据库和第二数据库分别与车站监控中心连接，由车站监控中心分别对第一数据库和第二数据库进行数据更新维护。

一种车厢客流检测告警方法，包括以下步骤：

S1、各车厢内的视频采集终端和WiFi探针分别将实时获取的视频数据以及手机WiFi信号数据传输给数据中心服务端，同时数据中心服务端从通信运营端实时获取手机信令数据；

S2、数据中心服务端对视频数据、手机WiFi信号数据和手机信令数据依次进行数据过滤、有效数据提取、多源数据融合以及客流拥挤阈值对比分析，以得到各车厢对应的客流拥挤结果；

S3、数据中心服务端将各车厢对应的客流拥挤结果发送给车站监控中心；

S4、车站监控中心将各车厢对应的客流拥挤结果发送给车站内对应的屏蔽门显示屏，由显示屏实时更新显示当前对应车厢的客流拥挤结果。

进一步地，所述步骤S2具体包括以下步骤：

S21、数据中心服务端分别从视频数据中截取连续的多个图像帧、从手机WiFi信号数据中筛选出WiFi数据包、从手机信令数据中解析出7号信令；

S22、数据中心服务端从多个图像帧中提取乘客头部特征、从WiFi数据包中提取设备ID和信号强度、从7号信令中提取手机识别号MSID和小区编号；

S23、数据中心服务端对提取的乘客头部特征以及预设头部特征数据进行相似度计算，得到各车厢内的乘客头部特征相似度；

S24、数据中心服务端将设备ID、信号强度、手机识别号MSID和小区编号进行数据融合，得到手机设备的唯一标识；

S25、根据各车厢内的乘客头部特征相似度以及手机设备的唯一标识，结合客流拥挤阈值，分析得到各车厢的乘客数量及拥挤程度信息，即为客流拥挤结果。

进一步地，所述乘客头部特征包括头发特征以及面部行为特征。

进一步地，所述步骤S25具体包括以下步骤：

S251、判断乘客头部特征相似度是否处于预设的相似度阈值范围内，若判断为是，则认定为存在一名乘客，否则执行步骤S251；

S252、判断乘客头部特征所属图像位置是否存在手机设备标识，若判断为是，则认定为存在一名乘客，否则认定不存在乘客；

S253、统计各车厢内认定为存在一名乘客的数量，即得到各车厢对应的乘客人数；

S254、将各车厢对应的乘客人数分别与客流拥挤阈值进行比较，以得到各车厢的拥挤程度信息。

进一步地，所述客流拥挤阈值包括第一阈值范围、第二阈值范围和第三阈值范围，若乘客人数处于第一阈值范围内，则判定拥挤程度为“严重拥挤”；

若乘客人数处于第二阈值范围内，则判定拥挤程度为“轻微拥挤”；

若乘客人数处于第三阈值范围内，则判定拥挤程度为“不拥挤”。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

一、本发明通过在车厢内设置视频采集终端以及WiFi探针，以实时获取车厢内包含乘客头部图像的视频数据以及车厢内的手机WiFi信号数据，结合从通信运营端获取的手机信令数据，能够对车厢内的乘客信息进行全面有效补充，从而保证后续数据中心服务端能够准确、可靠地分析得出车厢内的乘客数量，解决了检测存在盲区的问题，同时保证了检测结果的实时性。

二、本发明通过对乘客头部特征进行相似度计算以及通过数据融合得到手机设备唯一标识，结合预设的相似度阈值范围以及图像位置是否存在手机设备唯一标识的判断，能够准确地判定出车厢内的乘客数量，此外，结合车站监控中心对乘客头部特征数据、小区编号、车厢编号以及客流拥挤阈值进行数据更新维护，进一步保证了数据中心服务端输出客流拥挤结果的实时准确性。

三、本发明通过在车站屏蔽门位置安装显示屏，由显示屏实时更新显示对应车厢的当前客流拥挤结果，不仅能起到警示效果，而且能够大大方便车站等候上车乘客提前了解车厢拥挤情况，从而自主选择上车车厢，提升乘客乘坐地铁的舒适性。

附图说明

图1为本发明的系统结构示意图；

图2为本发明的方法流程示意图；

图3为实施例的具体应用过程示意图；

图中标记说明：100、视频采集终端，200、WiFi探针，300、通信运营端，400、数据中心服务端，401、数据处理服务器，402、数据分析服务器，500、车站监控中心，600、显示屏。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

实施例

如图1所示，一种车厢客流检测告警系统，包括设置在各车厢内的视频采集终端100和WiFi探针200，视频采集终端100和WiFi探针200分别连接至数据中心服务端400，数据中心服务端400还与通信运营端300连接，数据中心服务端400与车站监控中心500相互连接，车站监控中心500与显示屏600连接，显示屏600安装在车站内各屏蔽门位置，视频采集终端100用于实时采集车厢内视频数据，视频数据包含乘客头部图像；

WiFi探针200用于实时获取车厢内的手机WiFi信号数据；

通信运营端300用于实时获取车厢内的手机信令数据；

数据中心服务端400用于对各车厢内的视频数据、手机WiFi信号数据和手机信令数据进行分析处理，以得到各车厢对应的客流拥挤结果，客流拥挤结果包括对应于各车厢的乘客数量以及拥挤程度信息；

车站监控中心500用于设定客流拥挤阈值，并将该客流拥挤阈值传输给数据中心服务端400，以及接收来自数据中心服务端400的对应于各车厢的客流拥挤结果；

显示屏600用于显示即将进站的地铁对应车厢的客流拥挤结果。

其中，数据中心服务端400设置有依次连接的数据处理服务器401和数据分析服务器402，数据处理服务器401分别与视频采集终端100、WiFi探针200和通信运营端300连接，以对视频数据、手机WiFi信号数据和手机信令数据进行数据处理，数据处理服务器401设置有用于存储车站所属手机通信网络的小区编号和地铁车厢编号的第一数据库；

数据分析服务器402结合数据处理服务器401输出的数据以及客流拥挤阈值，分析得到各车厢对应的客流拥挤结果，数据分析服务器402设置有用于存储乘客头部特征数据的第二数据库；

第一数据库和第二数据库分别与车站监控中心500连接，由车站监控中心500分别对第一数据库和第二数据库进行数据更新维护。

将上述系统应用于实际，其具体的客流检测告警方法如图2所示，包括以下步骤：

S1、各车厢内的视频采集终端和WiFi探针分别将实时获取的视频数据以及手机WiFi信号数据传输给数据中心服务端，同时数据中心服务端从通信运营端实时获取手机信令数据；

S2、数据中心服务端对视频数据、手机WiFi信号数据和手机信令数据依次进行数据过滤、有效数据提取、多源数据融合以及客流拥挤阈值对比分析，以得到各车厢对应的客流拥挤结果，具体的：

S21、数据中心服务端分别从视频数据中截取连续的多个图像帧、从手机WiFi信号数据中筛选出WiFi数据包、从手机信令数据中解析出7号信令；

S22、数据中心服务端从多个图像帧中提取乘客头部特征、从WiFi数据包中提取设备ID和信号强度、从7号信令中提取手机识别号MSID和小区编号，其中，乘客头部特征包括头发特征以及面部行为特征；

S23、数据中心服务端对提取的乘客头部特征以及预设头部特征数据进行相似度计算，得到各车厢内的乘客头部特征相似度；

S24、数据中心服务端将设备ID、信号强度、手机识别号MSID和小区编号进行数据融合，得到手机设备的唯一标识；

S25、根据各车厢内的乘客头部特征相似度以及手机设备的唯一标识，结合客流拥挤阈值，分析得到各车厢的乘客数量及拥挤程度信息，即为客流拥挤结果，该步骤具体包括：

S251、判断乘客头部特征相似度是否处于预设的相似度阈值范围内，若判断为是，则认定为存在一名乘客，否则执行步骤S251；

S252、判断乘客头部特征所属图像位置是否存在手机设备标识，若判断为是，则认定为存在一名乘客，否则认定不存在乘客；

S253、统计各车厢内认定为存在一名乘客的数量，即得到各车厢对应的乘客人数；

S254、将各车厢对应的乘客人数分别与客流拥挤阈值进行比较，以得到各车厢的拥挤程度信息，其中，客流拥挤阈值包括第一阈值范围、第二阈值范围和第三阈值范围，若乘客人数处于第一阈值范围内，则判定拥挤程度为“严重拥挤”；

若乘客人数处于第二阈值范围内，则判定拥挤程度为“轻微拥挤”；

若乘客人数处于第三阈值范围内，则判定拥挤程度为“不拥挤”；

S3、数据中心服务端将各车厢对应的客流拥挤结果发送给车站监控中心；

S4、车站监控中心将各车厢对应的客流拥挤结果发送给车站内对应的屏蔽门显示屏，由显示屏实时更新显示当前对应车厢的客流拥挤结果。

本实施例应用上述技术方案，首先在地铁各节车厢安装视频采集终端100和WiFi探针200，数据中心服务端400通过无线通信网络与视频采集终端100、WiFi探针200、通信运营端300提供的手机匿名信息进行连接；数据中心服务端400通过对视频中的乘客头部特征、WiFi数据包中的MAC地址、信号强度、信令数据包中的手机识别码、小区编号等数据进行分析，输出乘客数量和车厢拥挤度告警信息；车站监控中心500通过无线通信网络或有线连接方式与数据中心服务端400相连，接收并存储数据中心服务端400传输的车厢乘客数量和车厢拥挤度分析结果，并进行数据统计和定期的数据库更新维护；显示屏600则通过无线通信或有线连接方式接收车站监控中心500实时传输的对应车厢乘客拥挤度告警信息，以进行及时告警显示。

在实际应用中，视频采集终端100和WiFi探针200可以在同一个车厢内设置多个，以从多个角度采集乘客数据。本实施例中，数据中心服务端400通过无线通信与视频采集终端100和WiFi探针200相连，通过无线网络接收运营商提供的手机匿名数据，并对视频中的乘客头部部特征、WiFi数据包中的MAC地址、信号强度、信令数据包中的手机识别号、小区编号等数据进行分析，输出乘客数量和车厢拥挤度分析结果，并且具有存储数据的功能，车厢拥挤度分析结果具体为车厢拥挤度告警信息；

车站监控中心500通过无线通信网络与数据中心服务端400相连，接收并存储数据中心服务端传输的车厢乘客数量和车厢拥挤度分析结果，并进行数据统计和定期的数据库更新维护；

屏蔽门显示屏600通过无线通信接收车站监控中心500实时传输的对应车厢乘客拥挤度告警信息，进行及时显示。

此外，屏蔽门显示屏600与车站监控中心500也可以通过有线连接，数据中心服务端400与车站监控中心500也可以通过有线通信连接和信息交换。

具体的，数据处理服务器401的输入端与视频采集终端100、WiFi探针200、运营商通信网络300连接，数据处理服务器401的输出端分别与数据分析服务器402和车站监控中心500连接，数据处理服务器401用于提取实时视频数据中的乘客头部特征、实时手机WiFi数据中的MAC地址等、手机信令数据中的手机识别号MSID等数据，并将其分别输出给数据分析服务器402和车站监控中心500；

数据分析服务器402还与车站监控中心500连接，数据分析服务器402用于综合分析乘客头部特征、手机MAC地址、手机识别号MSID等数据，以得到对应的车厢乘客数量和拥挤情况分析结果，并将该分析结果传输给客车站监控中心500。

数据处理服务器401内设置有用于存储车站所属手机通信网络的小区编号和车厢编号的数据库，数据分析服务器402内设置有用于存储乘客头部特征数据的数据库，两个数据库的输入端与车站监控中心500连接，由车站监控中心500对数据库进行数据的更新维护。

本实施例的具体客流检测告警过程如图3所示，包括以下步骤：

1、由视频采集终端实时获取车厢内乘客头部的视频数据，并将该视频数据传输给数据中心服务端；

2、由WiFi探针实时获取车厢内乘客所持智能手机的MAC地址等数据，并将该MAC地址等数据传输给数据中心服务端；

3、与通信运营商预先沟通，以将通过手机通信网络实时获取的移动信令数据传输给数据中心服务端；

4、数据中心服务端在接收到视频、WiFi和信令数据之后，对这些数据依次进行数据过滤、有效数据提取、多源数据融合和预设阈值对比分析，以得到各节车厢对应的客流拥挤度分析结果，并将得到的各节车厢对应的客流拥挤度分析结果传输给车站监控中心；

5、车站监控中心将得到的各节车厢对应的客流拥挤度分析结果，传输给对应的屏蔽门显示屏，并对乘客头部特征数据、小区编号、车厢编号等数据进行更新维护；

6、屏蔽门显示屏将得到的对应车厢的客流拥挤度告警信息结果进行显示，以提示屏蔽门前等候上车的乘客择优选择车厢。

其中，数据中心服务端接收视频、WiFi、信令数据之后，从视频数据中截取连续的多个图像帧、从WiFi嗅探器筛选数据包、从手机运营商网络中解析7号信令；从多个图像帧中提取头发特征和面部行为特征、从WiFi数据包提取设备ID和信号强度、从7号信令提取手机识别号MID和小区编号等数据；将提取的头发特征和面部行为特征与乘客头部特征数据进行比较，计算得到提取的特征数据与数据库中乘客头部特征的相似度；将提取的设备ID、信号强度、手机识别号、小区编号等数据进行融合，分析计算得到乘客手机设备的唯一标识；根据乘客头部特征相似度，结合手机设备唯一标识，输出对应的乘客数量及车厢拥挤度分析结果：当乘客头部特征相似度处于预设阈值范围内，认定为是一位乘客，当乘客头部特征相似度处于预设阈值范围外则结合手机设备唯一标识辅助判别，若该图像位置存在手机设备唯一标识，则认定为是一位乘客；

当乘客数量处于第一预设阈值范围内，则拥挤度分析结果为“严重拥挤”；

当乘客数量处于第二预设阈值范围内，则拥挤度分析结果为“轻微拥挤”；

当乘客数量处于第三预设阈值范围内，则拥挤度分析结果为“不拥挤”。

综上所述，本发明利用视频采集终端采集包含乘客头部图像的视频数据，利用WiFi探针、运营商通信网络采集的手机数据进行乘客信息补充，在数据中心服务端对三类数据进行处理和分析，解决了由于乘客之间存在遮挡造成单一视频采集信息存在盲区的问题；

通过对乘客的头部特征进行分析，以得到乘客数量分析结果，同时利用车站监控中心统一收集头部特征数据，并定期对数据中心服务端乘客头部特征数据库进行更新维护，有利于后续提高乘客数量分析结果的准确性；

将车厢乘客拥挤度划分为“严重拥挤”、“轻微拥挤”、“不拥挤”三级告警，并在乘客等候上车的屏蔽门上进行显示，使乘客更加清楚地了解对应车厢的拥挤情况，及时更换相对更加舒适的车厢。

本发明通过视频采集终端、WiFi探针、通信运营端采集乘客特征数据，并上传至数据中心服务端；数据处理服务器对上传数据进行分析处理，并通过数据分析服务器发出相应的告警信息；与此同时，车站监控中心和屏蔽门显示屏能够实时查看显示告警结果，并可以实施干预和数据更新维护。这种方式操作简单、人工工作量少、成本低、数据实时有效、适用范围广，能够实时准确地检测各节车厢乘客拥挤度情况，鉴于当前智能手机普及率高，因此本技术方案易于推广实施；本技术方案将多源数据融合，能有效提高车厢客流检测精度；本技术方案对于后续均衡各节车厢客流以及改善乘车舒适度，能够起到有效地辅助作用，从而大大减少车厢空旷或过度拥挤情况、提高地铁实际载客量。

Claims (8)

1.一种车厢客流检测告警系统，其特征在于，包括设置在各车厢内的视频采集终端(100)和WiFi探针(200)，所述视频采集终端(100)和WiFi探针(200)分别连接至数据中心服务端(400)，所述数据中心服务端(400)还与通信运营端(300)连接，所述数据中心服务端(400)与车站监控中心(500)相互连接，所述车站监控中心(500)与显示屏(600)连接，所述显示屏(600)安装在车站内各屏蔽门位置，所述视频采集终端(100)用于实时采集车厢内视频数据，所述视频数据包含乘客头部图像；

所述WiFi探针(200)用于实时获取车厢内的手机WiFi信号数据；

所述通信运营端(300)用于实时获取车厢内的手机信令数据；

所述数据中心服务端(400)用于对各车厢内的视频数据、手机WiFi信号数据和手机信令数据进行分析处理，以得到各车厢对应的客流拥挤结果，所述客流拥挤结果包括对应于各车厢的乘客数量以及拥挤程度信息；

所述车站监控中心(500)用于设定客流拥挤阈值，并将该客流拥挤阈值传输给数据中心服务端(400)，以及接收来自数据中心服务端(400)的对应于各车厢的客流拥挤结果；

所述显示屏(600)用于显示即将进站的地铁对应车厢的客流拥挤结果；

应用上述车厢客流检测告警系统，以实现一种车厢客流检测告警方法，包括以下步骤：

S1、各车厢内的视频采集终端和WiFi探针分别将实时获取的视频数据以及手机WiFi信号数据传输给数据中心服务端，同时数据中心服务端从通信运营端实时获取手机信令数据；

S2、数据中心服务端对视频数据、手机WiFi信号数据和手机信令数据依次进行数据过滤、有效数据提取、多源数据融合以及客流拥挤阈值对比分析，以得到各车厢对应的客流拥挤结果；

S3、数据中心服务端将各车厢对应的客流拥挤结果发送给车站监控中心；

S4、车站监控中心将各车厢对应的客流拥挤结果发送给车站内对应的屏蔽门显示屏，由显示屏实时更新显示当前对应车厢的客流拥挤结果；

所述步骤S2具体包括以下步骤：

S21、数据中心服务端分别从视频数据中截取连续的多个图像帧、从手机WiFi信号数据中筛选出WiFi数据包、从手机信令数据中解析出7号信令；

S22、数据中心服务端从多个图像帧中提取乘客头部特征、从WiFi数据包中提取设备ID和信号强度、从7号信令中提取手机识别号MSID和小区编号；

S23、数据中心服务端对提取的乘客头部特征以及预设头部特征数据进行相似度计算，得到各车厢内的乘客头部特征相似度；

S24、数据中心服务端将设备ID、信号强度、手机识别号MSID和小区编号进行数据融合，得到手机设备的唯一标识；

S25、根据各车厢内的乘客头部特征相似度以及手机设备的唯一标识，结合客流拥挤阈值，分析得到各车厢的乘客数量及拥挤程度信息，即为客流拥挤结果。

2.根据权利要求1所述的一种车厢客流检测告警系统，其特征在于，所述数据中心服务端(400)设置有依次连接的数据处理服务器(401)和数据分析服务器(402)，所述数据处理服务器(401)分别与视频采集终端(100)、WiFi探针(200)和通信运营端(300)连接，以对视频数据、手机WiFi信号数据和手机信令数据进行数据处理；

所述数据分析服务器(402)结合数据处理服务器(401)输出的数据以及客流拥挤阈值，分析得到各车厢对应的客流拥挤结果。

3.根据权利要求2所述的一种车厢客流检测告警系统，其特征在于，所述数据处理服务器(401)设置有用于存储车站所属手机通信网络的小区编号和地铁车厢编号的第一数据库。

4.根据权利要求3所述的一种车厢客流检测告警系统，其特征在于，所述数据分析服务器(402)设置有用于存储乘客头部特征数据的第二数据库。

5.根据权利要求4所述的一种车厢客流检测告警系统，其特征在于，所述第一数据库和第二数据库分别与车站监控中心(500)连接，由车站监控中心(500)分别对第一数据库和第二数据库进行数据更新维护。

6.根据权利要求1所述的一种车厢客流检测告警系统，其特征在于，所述乘客头部特征包括头发特征以及面部行为特征。

7.根据权利要求1所述的一种车厢客流检测告警系统，其特征在于，所述步骤S25具体包括以下步骤：

S251、判断乘客头部特征相似度是否处于预设的相似度阈值范围内，若判断为是，则认定为存在一名乘客，否则执行步骤S251；

S252、判断乘客头部特征所属图像位置是否存在手机设备标识，若判断为是，则认定为存在一名乘客，否则认定不存在乘客；

S253、统计各车厢内认定为存在一名乘客的数量，即得到各车厢对应的乘客人数；

S254、将各车厢对应的乘客人数分别与客流拥挤阈值进行比较，以得到各车厢的拥挤程度信息。

8.根据权利要求7所述的一种车厢客流检测告警系统，其特征在于，所述客流拥挤阈值包括第一阈值范围、第二阈值范围和第三阈值范围，若乘客人数处于第一阈值范围内，则判定拥挤程度为“严重拥挤”；

若乘客人数处于第二阈值范围内，则判定拥挤程度为“轻微拥挤”；

若乘客人数处于第三阈值范围内，则判定拥挤程度为“不拥挤”。

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