基于机器视觉的均衡地铁客流量研究

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地铁车厢乘客拥挤度存在较大差别时,会影响地铁运能的充分发挥。本文以均衡地铁车厢拥挤度为目的,从讨论机器视觉识别车厢拥挤度入手,结合地铁站乘客流量时间分布规律预测地铁各车厢停站实时拥挤度,生成地铁车厢拥挤度分级信息。通过乘客信息系统及时向候车站台乘客发布各节地铁车厢的拥挤度等级信息,引导乘客选择候车位置,使地铁运能能够充分发挥。数据验证表明,高峰期合理的诱导信息,可提高地铁载客能力约10%。
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