李　鑫，陈艳艳，陈　宁，刘小明，冯国臣

(北京工业大学　北京市交通工程重点实验室，北京　100124)



通道行人集聚型异常事件自动识别算法设计

李鑫，陈艳艳，陈宁，刘小明，冯国臣

(北京工业大学北京市交通工程重点实验室，北京100124)

摘要：为了对城市轨道交通枢纽通道内的集聚型异常事件进行合理的疏导和客流组织，保障城市轨道交通枢纽的安全、高效运行，本文提出了一种通道内行人集聚型异常事件的自动识别算法。该算法首先通过对通道客流基础数据平稳性和突变性的分析，创建了一种兼具平稳性和突变性特征的新数据类型，然后基于双截面客流数据设计了自动识别算法的关键参数—偏移空间差值。最后通过对关键参数变化特征的分析，建立了通道行人集聚型异常事件自动识别算法。仿真试验结果显示：该算法的检测精度为100%，反应时间均值为65 s，表明该算法对通道行人集聚事件有极强的自动检测能力和较短的反应时间。

关键词：交通工程；自动识别；交通流特征分析；集聚事件；行人；轨道交通枢纽

0引言

城市轨道交通枢纽客流具有高集中性、主导性和时间不均衡性的特征，这会导致枢纽设施在1日内某个时段或某个时段的短时间内往往要接受高密集客流冲击作用的影响，这种冲击作用尤其体现在作为枢纽瓶颈设施的人行通道，特别是换乘通道处，从而导致通道服务水平的下降[1]。相对于城市轨道交通枢纽内的客运设施，枢纽通道设施较差的通过能力会导致其对于客流异常性突变的适应性极差，枢纽通道处一旦发生异常事件，其对整个城市轨道交通枢纽都将产生巨大的影响。……