人群密度檢測研究發展趨勢

何 浩

(華南理工大學廣州學院汽車與交通工程學院，廣東 廣州 510800)

0 引言

近年來，廣東人口已經超過了1億，特別是廣州市和深圳市等特大城市，人口超過1 000萬。在節假日，越來越多的人涌入市區旅游，給城市的公共交通安全帶來極大的隱患。對此，人群密度檢測作為安防的一種有效手段，其必要性由此增加。隨著監控視覺、圖像處理和模式識別學科領域的不斷發展，多位學者在人群密度檢測這塊領域做了大量的研究成果。傳統方法中，Marana提出了基于紋理特征分析的人群密度估計[6-7]的圖像處理方法，無論是基于紋理特征[1-2]高斯建模[3-4]還是卷積神經網絡分析[5]，都在朝著基于視頻監控的人群密度檢測這個方向深入。本文將針對人群密度檢測系統的調研，希望能夠了解乘客和專家對于未來在城市軌道交通系統中使用車廂人群密度檢測系統的態度以及反映的問題，采取相應的解決措施并為系統的發展指明方向，提高地鐵的服務水平和人們的生活品質，為乘客創造一個良好的乘車環境，促進地鐵事業和城市軌道交通的發展。

1 人群密度檢測研究的現狀

1.1 人群密度檢測研究的實際應用

人群的密度作為人群的主要屬性，在公共安防、群體管理、場所規劃等領域具有重要意義[8]。現階段各地海關使用人群密度檢測系統進行過關人群的密度檢測以設置通關關口工作人員數量，在人流量比較大而頻繁的公共場所，如體育場、商場、學校、車站和各種公共娛樂場所等使用人群密度檢測來控制人流量，保障大型場所的公共安全，并且人群密度檢測還用于公共交通系統客流數據統計和公交時刻班次制定等方面。

1.2 實際應用中待解決的問題

對于各大海關在使用人群密度檢測系統的過程中不能融合其他系統進行同步使用，監控部分還需要人工來完成，系統的關聯性較差。對于公共交通系統的客流數據統計方面，乘客數量多少的標準存在不一致，存在系統顯示監控區域內人數少但公眾覺得人員較多的情形，數據更新速度不夠及時，導致人流量變動之后系統無法及時更新數據；混合高斯模型在低密度以及高密度人群中系統的數據準確性將會下降。在圖像預處理環節，場景中干擾因素也很多，如光照環境變化、 目標遮擋等，極大影響了算法的性能，給背景減除帶來很大挑戰；在實際應用以及觀察中發現，令對象表現特征產生很大變化的較大因素有目標自身的形變以及其他物體的遮擋，給特征提取和統計帶來了極大的困難。

2 地鐵車廂人群密度檢測問卷調查基本情況

本次問卷調查歷時5 d，通過線上和線下方式對廣州地鐵目前開通線路進行調查，共回收到308份有效問卷。參與本次調查的人群里，男性人數共138人，占總數的44.82%；女性人數為170人，占總數的55.18%，男女比例接近4：5，與全國男女性別比例基本相符，本次調研具有一定的時效性與準確性。同時，乘客在17～25歲年齡段的人數為233人(占75.65%)；乘客在26～35歲年齡段有24人(占7.79%)；年齡在36～50歲有42人(占13.64%)，受調查乘客主要以年輕人為主。通過Excel表導入數據，結合實際情況，找出數據中的眾數，以此來剖析人群密度檢測的發展趨勢，得出結論。

根據大量觀察法和統計分組法，關于乘客候車次數及習慣，如圖1所示。乘客乘車的次數5次/周以下占首位；其次是2次/d以下；剩余的乘客是3次/d以上。在進入站臺候車時，接近1/2的乘客是隨機選擇候車地點，其次乘客會選擇列車兩端區域候車，而選擇列車中部和選擇離扶梯較近的車廂的人數相對較少。利用標準差的公式，如公式2所示：

(1)

反映組內個體間的離散程度小，根據乘客的日常搭車次數分析，反應大多數乘客對于地鐵車站的服務設備設施、實時客流等情況不是很了解，而該項技術的研究能有效增加乘客搭乘地鐵的舒適度，提升乘客服務水平，同時乘客在選擇候車位置時，站臺人數分布規律具有多樣化。依據歸納總結法，聚類分析系統投入使用前后乘客的行為，如圖2所示。在未有系統前，大部分乘客會選擇移步到空曠車廂乘車，少數乘客選擇不會移步，這間接反映了大部分乘客希望乘車環境是相對空曠舒適的，體現了該技術研究的價值性；系統投入使用后，更多的乘客會按照相關提示選擇候車地點，極少數乘客不會按照相關提示選擇候車地點，利用離散型方差的計算公式，如公式2所示：

(2)

度量出隨機人群中與其數學期望(即均值)之間的偏離程度較小，這直接反映了乘客對良好乘車環境的需求，體現了技術研究的必要性。

圖1 “乘客乘車次數及習慣”問卷結果

圖2 系統投入使用前后乘客的行為分析

依靠綜合指標法，就系統性能要求，如圖3所示。當乘客乘坐地鐵時，近1/2人希望在站臺電視和屏蔽門上方看到車廂空閑度；其次是希望在站廳顯示車廂空閑度。根據問卷反映，對選擇確定該技術日后的運用位置提供了基礎數據，為該技術的研究提供了指引方向，乘車在觀看車廂空閑度時候，較多乘客希望顯示車廂空閑等級，選擇其他方式獲得信息的乘客比較均衡，為該技術如何向公眾提供信息提供了基礎數據，同時為技術的研究提供了市場的需求方向。

圖3 系統性能要求情況

3 問卷調查結論與建議

3.1 結論

1)車廂人群密度檢測有十分廣泛的應用前景。通過調研“如果這項技術安裝完成并已投入使用，您是否會按照相關提示選擇車上人數更少的車廂進行候車”時，81.17%的調研對象認為“如果這項技術安裝完成并已投入使用其會按照相關提示選擇車上人數更少的車廂進行候車”。由此可以看出，該項技術若投入運營后，乘客對其的使用度大，并且隨著計算機視覺識別技術難點的不斷突破，車廂人群密度檢測的可靠性也在不斷加強。

2)車廂人群密度檢測價值映射結果。依據調研結果，“當列車駛入站臺時，您發現部分車廂較為空曠，而您候車的車廂人員較為擁擠，您是否會移步到空曠的車廂”時，74.03%的調研對象會選擇移步到空曠車廂乘車，乘客的移步行為更加增進了車廂人群密度檢測研究的必要性，其價值映射結果不僅體現在乘客行為身上，還對運營企業的成本、效率有極大的作用。

3)顯示系統投放選擇位置的關鍵性。通過調研“如果現在有一款可以顯示列車車廂空閑度的設備，您覺得應該在哪些地方進行顯示車廂空閑度”時，有53.57%的人認為應該在屏蔽門上方進行安裝，與之并駕齊驅的有50.65%的人認為應該在站臺電視上進行增加信息顯示；其次有占39.29%的人認為應該在站廳就提示車廂空閑度，首先該顯示系統的第一目的就是方便乘客。在位置選擇過程中，要盡量滿足乘客的需求，保證乘客可以第一時間接收到車廂人群密度的信息，例如問卷中還有收到可以通過手機APP進行線上的提前提示的建議。

4)顯示車廂內空閑度的形式多樣化。通過調研“您覺得該技術應如何顯示車廂空閑度最方便”時，大多數人選擇顯示車廂空閑等級，這是一種通過轉換得出的列車等級進行折算并反映給站臺上的乘客哪節車廂人較少。在顯示形式上，可以采用多樣化的方式展示車廂密度信息，減少對乘客隱私的侵犯。

3.2 建議

第一，增加投放方式。比如在官方手機APP上增加功能，可以讓人家提前進行選擇；單獨另外增加一塊顯示屏顯示該系統信息；增加相關語音提示引導乘客，必要時放大顯示。第二，做好宣傳措施。提前通過公眾號等線上措施以及車站、站臺告示等方式進行線下宣傳，保證系統的宣傳有效性以及便利性，也可以通過宣傳片、地鐵吉祥物代言等方式讓乘客更好地了解系統的作用并積極使用系統。第三，保證系統可靠性。系統可靠性需要非常高，可能還需要有進行備份系統的保留程序，程序設置以及相關數據采集需要進行不斷地測試以及調試，系統兼容性需要完全，以免三天兩頭故障，造成服務質量的下降，影響地鐵運營公司的形象以及信譽。

4 云計算和大數據時代下的人群密度檢測研究發展趨勢

作為超高清應用重要領域之一的公共交通安防監控領域，將進一步進行使用超高清視頻監控CCTV等產品，升級改造公共交通安防監控系統，加以支持并著重發展基于超高清視頻監控CCTV系統的人臉識別、行為識別、目標分類等人工智能算法，提升監控范圍、識別效率及準確率。結合智慧地鐵建設和可行性分析，未來在地鐵車廂上應用人群密度檢測得知車廂擁擠度信息，從而提高服務質量和安全保障。據調查，美國和歐洲的企業出現了專業的智能視頻分析監控技術研究公司，并形成了相對成熟的產品，且成功地應用于安全工程系統，如美國的Vidient、Verint、0bject Video，以色列的Mate、IOimage等。

地鐵車廂擁擠度智能顯示系統，包括設置在各車廂內的攝像頭、網關、監控主機以及車載監控顯示屏。超高清攝像頭通過無線通信網絡與車載監控總控制端連接，所述車載監控總控制端通過車載無線網絡裝置與地面服務器建立通信連接，所述監控主機與所述車載監控服務器連接。本實用新型的地鐵車廂客流密度監控系統，通過設置在各車廂內的攝像頭采集車廂內乘客圖像，并由車載監控顯示屏進行實時顯示并發送至地面服務器，地面服務器進行即時處理并加以分析，最終目的用于乘客可以看到每節車廂的人員密度狀況，便于誘導乘客向密度較小的車廂疏散，以保證行車安全。

未來的5G時代，視頻監控系統的數據全部由無線傳輸完成，加快了數據傳輸和讀取的速度，大大提升了視頻監控系統的性能。同時，在大數據技術支撐下，為了便于形成一個高效、安全、廉價的存儲方式，交通網絡視頻監控數據存儲模型可轉向分布式的數據存儲體系。通過大數據技術，為了能夠進一步挖掘海量視頻監控數據背后的價值信息，我們可實現視頻圖像模糊查詢、快速檢索、精準定位，快速反饋內涵知識輔助決策判斷，從而將視頻監控用善、用好。到2022年，我國超高清視頻產業總體規模超過4萬億元，4K產業生態體系基本完善，8K關鍵技術產品研發和產業化取得突破，形成技術、產品、服務和應用協調發展的良好格局。

5 結語

通過以上問卷調查與分析，可以認為在基于智慧地鐵建設的潮流下，本文結合人群密度檢測的實際應用和實際中待解決問題，提出了利用列車車廂監控系統結合PIDS系統和列車自動監控系統等技術進行車廂人群密度檢測，為乘客提供實時的車廂擁擠指數，使乘客能在客流平峰期享受舒適的乘車環境，在高峰期能夠順利上車，不僅提高了城市軌道交通的服務質量，減少運營成本，還提升了安全性。在云計算和大數據的時代背景下，論述增加新的技術使人群密度檢測更為簡便、高效，為人群密度檢測的研究方向提供了一條新的發展道路。