戚子玥，施子逸，周庆泽,邵春福

(1.北京交通大学交通运输学院，北京 100044;2.北京交通大学电子信息工程学院，北京 100044)

0 引言

城市轨道交通线路网逐渐完善，带来了巨大的经济和社会效益，但随之而来的高密度客流带来了新的问题，地铁各车厢人数的不均衡分布限制了地铁运力传递和平稳运行，影响乘客舒适性，也不利于疫情防控.对地铁车厢内人数进行监测与显示，利于乘客选择最合适的车厢，保持各节车厢人数的动态平衡.为此，2020年1月西安地铁已经推出车厢拥挤度智能化显示屏，用三色区分拥挤度，北京也已投入研发地铁满载率显示，本研究同样致力于车厢内拥挤度检测技术的完善.

现有利用图像识别技术[1]结合地铁站台显示屏进行车厢人数的实时发布，并有学者引入Yolo3人数统计算法提高精度[2],同时也有学者提出运用RFID技术进行车厢内人数的统计.然而，图像识别或者红外感应技术存在随着客流强度增大精度变低的问题，并且易发生遮挡现象；RFID技术经济性较低，维修耗费高.引入压力传感器测量人数更加经济且便于维修更换.

目前传感器用于压力源的测定方法相对成熟[3]，利用有效独立法、启发式算法等可有效提高检测精度，但仅限于健康监测领域[4-6]，缺乏在降低成本、优化布局方面的研究.在特定场合下如地铁车厢中的布局成本，仍然存在可降低的空间.另一方面，现有对人数检测的模型中，忽略了人数分布的规律，而基……