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公开(公告)号：CN117351408A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202310595627.5
申请日：2023-05-24
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/246
Abstract: 本发明提供了一种基于计算机视觉技术的人群流量多方向计数方法。该方法包括：基于YOLOv5和DeepSORT方法对相机拍摄的视频数据进行头部检测和跟踪，提取出相机坐标系中的行人的运动轨迹；利用相机坐标系到世界坐标系的转换矩阵将所述相机坐标系中的行人的运动轨迹转换成世界坐标系中的行人的运动轨迹；通过IO匹配方法根据所述世界坐标系中的行人的运动轨迹进行人群计数统计，获取所述视频数据的多方向人群流量结果。本发明方法有效地解决了传统人群流量计数方法存在的问题，适用于高密度人群场景，有效解决了高密度人群计数的遮挡跟踪问题，它在保证高检测精度的前提下提高了实时计算效率。
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公开(公告)号：CN114283042A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111272232.9
申请日：2021-10-29
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q50/30 , G06F16/906 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供一种基于卡数据的地铁票价调整对客流影响的非集计分析方法，利用地铁票价调整前后的地铁智能卡数据充分挖掘每位乘客在地铁票价调整前后的出行特征及其变化情况，使用回归混合模型深入挖掘票价调整对客流影响的内在机理，即乘客对票价的敏感程度，并根据敏感程度对乘客进行聚类，对不同类别乘客的出行特征进行回归分析，进一步分析不同类别乘客在票价调整之后，出行特点的异质性。本发明提出的方法既能分析不同乘客对票价的敏感程度，也能识别不同类别乘客的出行特点，充分体现乘客的异质性，为后续各大城市的城市轨道交通票价调整具有一定的指导意义。
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公开(公告)号：CN114154695A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111399617.1
申请日：2021-11-19
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于迁移学习的城市轨道交通短时客流预测方法。该方法包括：基于城市轨道交通的各个车站的历史报表数据建立各个车站的客流特征评价指标体系；基于各个车站的客流特征评价指标体系采用聚类算法对所有车站进行聚类；对各个类别的聚类中心车站的全年进出站客流量进行时间序列分析，计算出聚类中心车站的客流指标，得到各个聚类中心车站的最优客流预测模型；将各个聚类中心车站的最优客流预测模型代入同类别的其余车站，通过迁移学习方法对最优客流预测模型进行调整，得到最优客流预测模型。本发明通过构建地铁客流特征评价指标体系，实现了对车站客流特征的有效刻画。能够考虑不同车站的客流特点，提高模型的预测精度和预测效率。
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公开(公告)号：CN106096072B
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201610327242.0
申请日：2016-05-17
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于智能体的高密度人群仿真方法。该方法主要包括：构造行人对应的三圆人体模型，所述三圆人体模型由三个相交的圆组成，其中中间的大圆表示人体躯干，两侧的小圆表示两肩；计算出两个行人对应的三圆人体模型之间的净距，将所述净距作为所述两个行人之间的距离。本发明实施例通过三圆人体模型在不增加算法复杂度的前提下，巧妙地解决了圆形颗粒模拟行人形体的不真实性，为拥挤人群中行人个体物理接触力的计算以及高密度的计算奠定了基础。人群密度计算方法，从个体角度使人群密度的考虑精细化，用量化的方法描述了每一个行人对自身所处环境的主观感受，该方法对于行人个体物理接触力的计算和分析提供了可能。
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公开(公告)号：CN114493201B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210031246.X
申请日：2022-01-12
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06Q50/40 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于城市轨道交通网络服务韧性测度方法以及具体的应用，本发明提出了两个计算基本量，分别是面向供给侧的车公里数和面向需求侧的人公里数。并基于这两个基本量分别提出对应的城市轨道交通网络韧性测度指标。计算原理简易、过程方便、结果有效。本发明提出的测度方法对城市轨道交通运营管理部门进行全网韧性水平评估具有重要的借鉴意义，构建的“运营事故识别‑恢复曲线聚类‑事故恢复预测”的应急处理框架，对轨道交通运营管理部门提前部署事故应急处置措施有很好的指导意义，共同保障了突发事故下城市轨道交通系统的正常运营，提前做好预防，降低网络服务损失。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114545932B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202210106850.4
申请日：2022-01-28
Applicant: 北京交通大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种路径修正方法、装置、设备及可读存储介质，涉及虚拟现实技术领域，包括对所述疏散场景建立导航网格，待疏散人员进行全局路径规划；提取路径关键点，根据路段长度、行人密度进行局部疏散路线修正；计算移动速度和方向；向目标点移动，出现环境变化则进行路线的再修正；直至到达安全出口，得到修正后的路径。一方面利用导航网格更新体现站务人员对动态障碍物的状态变更，体现乘客对交互式虚拟环境的响应；另一方面建立路径和密度的路段评价函数，乘客根据视场范围内的环境信息进行路线调整，并且移动过程充分考虑恐慌因素和其他行人的影响，进行移动速度和移动方向的动态调整。
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公开(公告)号：CN114545932A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210106850.4
申请日：2022-01-28
Applicant: 北京交通大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种路径修正方法、装置、设备及可读存储介质，涉及虚拟现实技术领域，包括对所述疏散场景建立导航网格，待疏散人员进行全局路径规划；提取路径关键点，根据路段长度、行人密度进行局部疏散路线修正；计算移动速度和方向；向目标点移动，出现环境变化则进行路线的再修正；直至到达安全出口，得到修正后的路径。一方面利用导航网格更新体现站务人员对动态障碍物的状态变更，体现乘客对交互式虚拟环境的响应；另一方面建立路径和密度的路段评价函数，乘客根据视场范围内的环境信息进行路线调整，并且移动过程充分考虑恐慌因素和其他行人的影响，进行移动速度和移动方向的动态调整。
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公开(公告)号：CN118297419B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410396910.X
申请日：2024-04-02
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/40 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种考虑事故状态的城市轨道交通短时OD客流预测方法及系统，属于人工智能在城市轨道交通的应用，用于解决现有技术轨道交通在突发事件发生时因对复杂的非线性时空依赖性捕捉不足，短时OD客流量预测准确性大幅降低的问题。本案通过基于当前实时进站客流特征与多种因素特征，获取在多种因素下的实时进站客流特征；基于历史OD客流量编码特征和在多种因素下的实时进站客流特征，进行城市轨道交通短时OD客流预测，提高事故期间的预测准确性和稳定性，对提升城市轨道交通系统的应急响应能力和整体安全性具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114283042B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111272232.9
申请日：2021-10-29
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q50/40 , G06F16/906 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供一种基于卡数据的地铁票价调整对客流影响的非集计分析方法，利用地铁票价调整前后的地铁智能卡数据充分挖掘每位乘客在地铁票价调整前后的出行特征及其变化情况，使用回归混合模型深入挖掘票价调整对客流影响的内在机理，即乘客对票价的敏感程度，并根据敏感程度对乘客进行聚类，对不同类别乘客的出行特征进行回归分析，进一步分析不同类别乘客在票价调整之后，出行特点的异质性。本发明提出的方法既能分析不同乘客对票价的敏感程度，也能识别不同类别乘客的出行特点，充分体现乘客的异质性，为后续各大城市的城市轨道交通票价调整具有一定的指导意义。
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公开(公告)号：CN117236689A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311193962.9
申请日：2023-09-15
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06V20/52
Abstract: 本发明提供了基于轨道交通站内高密度客流的多指标风险量化方法，包括：步骤S1：获取行人的基础数据；步骤S2：基于行人的基础数据来计算行人相关指标；步骤S3：描述场景拥挤水平；衡量混乱水平；步骤S4：对衡量拥挤水平的密度和衡量混乱水平的熵值进行归一化处理，得到拥挤风险值和混乱风险值，并根据场景区域特点，对拥挤风险的和混乱风险分配权重系数，将人群风险化为四个风险等级；步骤S5：得到风险等级对应的时间段，加强监控风险等级高的时间段。可以实现：从不同角度使用多项指标进行风险分析和评价，在踩踏风险的研究中，提出了密度熵指标以衡量高密度条件下人群密度空间位置的波动性，丰富了熵值在人群风险研究中的作用。
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