【摘 要】
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地铁车站的正常运行对整个城市地铁线网的运行安全具有重大的意义,准确把握车站的客流运行状态是实现客流量科学管控的根本基础,针对目前地铁通道的客流检测的准确性和实时性的迫切需求,本文开展基于视频的地铁通道单侧客流量检测方法的研究,以此减轻地铁现场人员的工作压力。本文首先介绍了大环境下的地铁车站运营安全保障,分别从地铁车站安全的需求分析、地铁车站客流信息检测的需求分析、地铁车站双向通道单侧客流检测需求分
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地铁车站的正常运行对整个城市地铁线网的运行安全具有重大的意义,准确把握车站的客流运行状态是实现客流量科学管控的根本基础,针对目前地铁通道的客流检测的准确性和实时性的迫切需求,本文开展基于视频的地铁通道单侧客流量检测方法的研究,以此减轻地铁现场人员的工作压力。本文首先介绍了大环境下的地铁车站运营安全保障,分别从地铁车站安全的需求分析、地铁车站客流信息检测的需求分析、地铁车站双向通道单侧客流检测需求分析和地铁车站现阶段的客流检测方法这四个方面分析,进一步阐明了地铁客流信息检测的重要性以及必要性。其次通过实验对比目标检测算法中的一阶段法YOLO系列和二阶段法RCNN系列,根据实验的结果最终选取检测精度更高、检测速度更快的YOLOv3算法;然后通过实验对比目标跟踪算法中跟踪效果较好的DaSiam-RPN算法和Deep-Sort算法,根据实验的结果最终选取跟踪精度更好的DaSiam-RPN算法;最后总结三四两章的实验结果,提出基于自适应阈值改进的DaSiam-RPN算法,利用地铁的现场数据,将本文算法和DaSiam-RPN算法进行实验比较,结果表明本文算法能够达到很好的检测效果。本文提出的基于自适应阈值的DaSiam-RPN算法中引入增量学习模型,通过增加自适应阈值的方法,使阈值设置更加合理,可以进一步筛选出合理的干扰物;同时通过实验反复迭代,确定在地铁通道场景下权重因子（?）和干扰物权重αi（之间的）比例关系,进而提高地铁车站通道客流的跟踪精度;本文算法能够做到对地铁通道单侧客流进行实时准确的检测和跟踪,当出现异常状况时,地铁工作人员可以第一时间做出应对,以此提高地铁的运营安全。
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