铁路客运站客流监测系统设计及关键技术研究

作者：张秋亮; 杨栋^*; 王建超

来源：铁道运输与经济, 2022, 44(07): 56-63.

DOI：10.16668/j.cnki.issn.1003-1421.2022.07.09

• 铁路
• 客流密度
• 排队长度
• Faster-RCNN算法
• 卷积神经网络
• 目标检测

客流分布对铁路客运站的生产指挥意义重大，提出一种客运站客流监测系统，并对旅客目标检测技术、拥挤度评价方法进行研究。分析客运站客流监测的现状和需求，设计客运站客流监测系统的技术架构、网络架构和主要功能；阐述Faster-RCNN算法原理，基于Faster-RCNN算法设计车站旅客人数检测模型，并采集车站现场数据制作数据集用于模型训练，制作行人数据集、人头数据集、头肩数据集，分析比较3种数据集训练的模型检测效果。实验结果表明：人头数据集和头肩数据集训练的模型检测准确率较高，对排队人数统计的准确率分别为95.5%和95.2%，满足现场运用需求。在分析客流密度和排队长度检测的基础上，对局部拥挤度指标和整体拥挤度指标进行量化分析，给出了车站拥挤度的评价方法。

• 单位
  中国铁道科学研究院; 中国铁道科学研究院集团有限公司