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申请/专利权人：广东交通职业技术学院

摘要：本发明公开了一种基于多源数据融合的地铁客流监测与预警方法及系统，包括以下步骤：S1：确定参考时间段，确定各个时间段的客流量阈值；S2：将地铁站划分为若干区域，实时监测并获取各个指定位置的客流信息；S3：将信息处理及整合；S4：将客流量数据与阈值对比，若未达到则正常运行，若达到则发出警报；同时，根据以往数据，针对每个区域设置特定的的客流监测指标S5：警报后，根据所在的区域和时间段给出相应的应对方案。本发明通过将地铁站划分为若干区域，确定特定时间段的客流量数据阈值，采用多种监测设备采集数据，其监测的准确性相比于单一设备有所提高，且可针对不同区域的特点合理布置不同的检测设备，提高了监测的覆盖范围。

主权项：1.一种基于多源数据融合的地铁客流监测与预警方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：确定参考时间段，根据以往客流数据标准，确定各个时间段的客流量阈值；S2：将地铁站划分为若干区域，在每个区域的指定位置设置多种监测设备，实时监测并获取各个指定位置的客流信息；S3：将步骤S2中获取的客流信息处理及整合，并发送至处理器，处理器根据获取的数据评估该区域实时客流量T1；S4：将步骤S3中评估得到的该区域实时的客流量数据与对应时间段的客流量阈值对比，若未达到客流量阈值则正常运行，若达到客流量阈值则发出警报；同时，根据以往数据，针对每个区域设置客流监测指标，结合监测设备检测得到的实时客流数据，某一区域的实时客流数据未达到所述客流监测指标，则正常运行，若达到所述客流监测指标则发出警报；S5：发出警报后，处理器根据警报所在的区域和时间段给出相应的应对方案；所述监测设备包括摄像头、激光扫描器、红外传感器、wifi嗅探器和自动售检票系统中的多种；步骤S3中，评估实时客流量的方法为：实时客流量T1=客流速度×时间×平均人数每平米区域，其中，客流速度由激光扫描器测量，时间由处理器记录，平均人数每平米区域通过对摄像头拍摄的视频进行识别作为样本，并通过计算得到；处理器根据步骤S3中发送的客流信息，对图像及数据库中客流行为进行分析，建立预测模型，预估指定时间之后指定区域的预估客流量T2，定期将预估客流量T2与在步骤S3中评估得到的与其对应的实时客流量T1进行对比，分析两者差异原因，并根据对比结果不断调整预测模型，直到预估客流量T2与对应的实时客流量T1的误差在设定的范围以内的概率达到90%以上，作为客流量确定的应急方案；步骤S3中，将步骤S2中获取的客流信息处理及整合的方法包括对多种监测设备采集的各个数据进行提取、校准、数据融合和归一化，并相互验证，所述监测设备的种类至少为三种，对多种监测设备采集的各个数据进行数据融合和归一化的过程为：依次将其中一种监测设备采集的数据与其他各种监测设备采集的数据对比并计算差值，判断该差值是否超出设定的范围，统计差值超出设定范围的次数，并移除差值超出设定范围次数最多的数据，重复上述过程，直到任一种监测设备采集的数据与其他各种监测设备采集的数据的差值均在设定范围以内，剩余的数据计算平均值。

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