陈家萍，丁小兵，刘志钢，万苏，杨恺鹤

（上海工程技术大学 城市轨道交通学院，上海 201620）

0 引言

目前地铁运营公司在大客流的预警及动态管控机制方面存在很多问题，例如未能及时识别车站大客流聚集趋势并进行智能预警、客流疏导组织相对被动等。实时掌握车站客流的分布规律，对大客流进行分级预警，为客流管控提供帮助，对于轨道交通系统的正常运行具有重要意义。

国内外学者对客流预测进行了研究，Musa，A.B.M.等人初步使用WiFi 探针对智能手机的mac 地址进行跟踪，将数据上传到服务器上，分析和预测客流［1］；在此基础上，Mikkelsen，L等人初步利用无线局域网探测，对公共交通占用率进行估算［2］；梁杰林基于WiFi 数据挖掘设计和实现了一套交通路况信息系统，通过对WiFi 探针数据采集，对路网建模，进行数据接口服务与数据可视化［3］；余创龙基于历史客流规律对城市公共交通网络、各线路、全站点的客流预测［4］。

随着智能视频监控系统的发展，冯媛等利用卷积神经网络提取行人特征，加入HSV 图像处理模块强化行人特征，提高其检测速度和准确率［5］；黄麟淞在基于深度特征流的视频目标检测网络的基础上开展对视频目标检测的研究工作［6］；许经纬提出了一个高效的视频镜头检测框架，根据提出的框架本文进一步实现了基于深度学习的视频镜头检测算法，得到的结果经过融合提升得到更好的分割结果［7］；张清泉设计了轨道交通客流预警系统，包括客流数据采集系统、客流数据与预测系统、客流预警等级识别系统、客流预警输出系统这4 个子系统，只针对长期客流预测，并未做到实时预测［8］。……