(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210207981.1 (22)申请日 2022.03.03 (71)申请人 北京城建 设计发展集团股份有限公 司 地址 100037 北京市西城区阜成门北 大街 五号 (72)发明人 陈明钿　高国飞　李海鹰　郑宣传　 郑汉　李明华　杨陶源　王震　 张玲　 (74)专利代理 机构 北京天奇智新知识产权代理 有限公司 1 1340 专利代理师 袁琳 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 20/40(2022.01)G06V 40/10(2022.01) G06V 10/62(2022.01) G06T 7/292(2017.01) (54)发明名称 地铁车站全息客流实时监测方法及装置及 计算机设备 (57)摘要 一种地铁车站全息客流实时监测方法及装 置及计算机设备， 将计算机视觉算法和图论中的 网络流理论结合起来， 利用车站既有安装的闭路 电视监控摄像头， 实现了所有监控区域的节点类 客流参数的实时监控以及监控区域之间OD类客 流参数的实时监测， 并且实现了监控盲区内客流 量的实时监测， 进一步还实现了出入口、 车站站 厅非付费区、 付费区、 站台、 换乘区域等多层次范 围区域以及车站整体客流的实时监测； 通过网络 流平衡理论， 校验了客流检测参数值， 提高了客 流检测的精度； 无需额外增加任何客流计数传感 器或摄像头， 只需安装本发明提出的地铁车站全 息客流实时监测装置， 就能实现车站所有客流参 数的实时监测， 有效节约了客流监测的安装和运 维成本。 权利要求书10页 说明书24页 附图7页 CN 114581846 A 2022.06.03 CN 114581846 A 1.一种地铁车站全息客 流实时监测方法， 其特 征在于包括以下步骤： S1:将车站公共区按照空间、 功能和线路划分为若干个1级区域， 将每个1级区域按照 摄 像头监控覆盖范围和功能属性划分为若干个2级区域， 每 个2级区域下包 含若干个3级区域； S2:根据区域空间拓扑关系生成第1、 2、 3级区域有向图、 邻接矩阵和相邻级别区域间映 射关系集合， 并按照流线类型生成区域进站网络、 出站网络和换乘网络， 以及进站、 出站和 换乘路径集 合； S3:对摄像头进行标定和目标区、 排队区标记， 并在监控画面上标记邻接断面、 出入口 断面、 闸机进出站断面、 换乘断面、 上 下车断面； S4:获取CCTV实时监控画面， 运用计算机视觉算法对单个摄像头画面下的行人进行检 测和轨迹跟踪、 对多个摄像头画面下的行人进行特征重识别， 并根据流量守恒原则并计算t 时刻3级区域的节点类客 流参数和OD类客 流参数； S5:根据步骤S4中的计算结果， 计算t时刻2级区域节点类客 流参数和OD类客 流参数； S6:根据步骤S5中的计算结果， 计算t时刻1级区域节点类客 流参数和OD类客 流参数； S7:根据步骤S6中的计算结果， 计算t时刻车站 节点类客 流参数和OD类客 流参数。 2.如权利要求1所述的地铁车站全息客流实时监测方法， 其特征在于： 步骤S1中包含以 下子步骤： S1.1： 对车站公共区划分1级区域， 包括出入 口、 站厅非付费区、 站厅付费区、 站台和连 接区域的其中至少一个， 其中连接区域分为同类1级区域连接区和非同类1级区域连接区， 同类1级区域连接区包括出入口 ‑出入口连接区、 非付费区 ‑非付费区连接区、 付费区 ‑付费 区连接区、 站台 ‑站台连接区的其中至少一个， 非同类1级区域连接区包括出入口 ‑非付费区 连接区、 非付费区 ‑付费区连接区、 付费区 ‑站台连接区的其中至少一个； S1.2： 对每个1级区域划分2级区域， 出入口下的2级区域类型包括出入口广场、 出入 口 通道和围栏排队区的其中至少一个， 站厅非付费区下的2级区域类型包括走行区、 售票区、 安检区和围栏排队区的其中至少一个， 站厅付费区下 的2级区域类型包括走行区和围栏排 队区的其中至少一个， 站台下 的2级区域类型包括站台候车区和站台非候车区的其中至少 一个； 出入口 ‑出入口连接区、 出入口 ‑非付费区连接区、 非付费区 ‑非付费区连接区、 付费 区‑付费区连接区以及付费区 ‑站台连接区下的2级区域类型分别包括通道、 楼梯、 扶梯和无 障碍电梯的其中至少一个； 非付费区 ‑付费区连接区下的2级区域类型包括闸机和边门的其 中至少一个； 站 台‑站台连接区下的2级 区域类型包括通道、 楼梯、 扶梯、 站台非候车区和无 障碍电梯的其中至少一个； S1.3： 对每个2级区域划分3级区域， 使得每个3级区域均只 被一台摄像头的监控画面所 覆盖， 且任意两个3级区域间无重 叠部分。 3.如权利要求1所述的地铁车站全息客流实时监测方法， 其特征在于： 步骤S2中包含以 下子步骤： S2.1： 根据区域的空间拓扑关系生成第x级区域有向图 及邻接矩阵Ax[Vx (i)， Vx(j)]， 其中x∈{1， 2， 3}为区域等级， 节点集Vx为第x级区域集合， 弧集Ex为第x级区域 邻接关系集 合， i≠j； S2.2： 根据区域的隶属关系生成第x级区域和第x+1级区域间的映射关系集合权　利　要　求　书 1/10 页 2 CN 114581846 A 2其中x∈{1， 2}， 为第x级第 个区域， 为区域 下 的第i个区域； S2.3： 若区域Vx(i)和Vx(j)邻接， 且二者下的所有监控画面不存在重叠部分， 则弧[Vx (i)， Vx(j)]中存在监控盲区， 记为B[Vx(i)， Vx(j)]， 且若Vx(i)和Vx(j)均属于同一上级区域 Vx‑1(I)， 则该盲区也是 上级区域Vx‑1(I)内的监控盲区； S2 .4： 按照流线类型生成第x级区域进站网络 出站网络 和换乘网络 其中网络 中的第一层区域 为出入口区域， 最后一 层区域 为站台区域， 网络 中的第一层区域 为站台区域， 最后一 层区 域 为 出 入口 区 域 ， 网 络 中的 第一 层区 域 为线路i的站台区域， 最后一层区域 为线路j的站台区域； S 2 .5 ： 生成 路 径集 合 其中 为第x级区域进站路径集合， 为第x级区域出站路径集合， 为第x 级区域换乘路径集 合。 4.如权利要求1所述的地铁车站全息客流实时监测方法， 其特征在于： 步骤S3 中包含以 下子步骤： S3.1： 对每个摄像头进行标定， 得到摄像头画面像素坐标和世界坐标的转换关系， 然后 标记监控画面下的目标区V3(i)和排队区 进而计算目标区实际面积S[V3(i)]和排队 区实际面积 S3.2： 根据邻接矩阵A3[V3(i)， V3(j)]在监控画面上绘制V3(i)的邻接断面D1[V3(i)]， D2 [V3(i)]， ...， DR[V3(i)]， 其中R为区域V3(i)的邻接断面数量， 具体绘制方法如下： 若区域V3(i)对应CCTV监控画面中某截面的法线方向指向唯一的邻接区域V3(j)， 在该 截面上绘制一条直线段或折线段D， 使多目标跟踪算法在法线负方向上识别到的所有乘客 第一时间能通过线段D， 则D即为该邻接区域的邻接断面， 记为D [V3(i)， V3(j)]； 若区域V3(i)对应CCTV监控画面中某截面的法线方向指向多个邻接区域V3(j1)， V3 (j2)， ...， V3(jn)， 在该截面上绘制一条直线 段或折线 段D， 使多目标跟踪算法在法线负方向 上识别到的所有乘客第一时间能通过线段D， 则D即为这些邻接区域的共同邻接断面， 记 为D [V3(i)， V3(j1)∪V3(j2)∪...∪V3(jn)]； S3.3： 若出入口区域 对应CCTV监控画面中某截面的法线方向为进出站方向， 在 该截面上绘制一条直线段或折线段D， 使多目标跟踪算法在进站方向上识别到的所有乘客 第一时间能通过线段D， 则D即为出入口断面 若闸机区域 对应CCTV监控画面中某截面的法线方向为进出站方向， 在该截面 上绘制一条直线段或折线段D， 使多目标跟踪算法在进站方向上识别到的所有乘客均能通 过线段D， 则D即为闸机进出站断面 权　利　要　求　书 2/10 页 3 CN 114581846 A 3