一种预测地铁站内瞬间返程大客流的方法技术

本发明专利技术公开了一种预测地铁站内瞬间返程大客流的方法，包括以下步骤：步骤一、每N分钟记录一次地铁站站点进出站人脸抓拍数据；步骤二、获取站点当日累积的当前流量与当前时间的历史流量；步骤三、计算当前流量与历史平均流量的比值，判断是否大于设置的阈值，若大于阈值则判断当前流量是否超过去年同期流量阈值，若大于同期流量阈值，判断为瞬间返程大客流预测有效数据。本发明专利技术有效且准确的预测地铁站内瞬间返程大客流，能够及时的防范瞬间返程大客流带来的隐患，减少由于人员密度过大带来的踩踏及其他安全事故发生。

A method to predict the instantaneous return large passenger flow in subway station

【技术实现步骤摘要】
一种预测地铁站内瞬间返程大客流的方法
本专利技术涉及客流统计领域。更具体地说，本专利技术涉及一种预测地铁站内瞬间返程大客流的方法。
技术介绍
在地铁运营过程中，如果地铁站附近出现集体活动，人群是分散的时间到达地铁站附近参加活动，活动结束以后，所有乘坐地铁的人是同一时间涌入地铁站返程即瞬间返程大客流。现有的预测瞬间大客流的方式，都是等相关通知或上级部门安排，有很多大型都会发布相应的通知，但是实际生活场景中，会出现越来越多的不确定性，有可能小活动吸引了大批人群，或者民众自发性参加活动等，然而地铁安保力量又没有办法每次都收到相关集体活动的通知，并不能每一次都能及时对瞬间返程大客流做出反应，有时候地铁里面已经聚集大量人群，相关的安保力量才做出反应和部署，此时隐患极大，因此需要有效且准确的预测方法，降低瞬间大客流的带来的隐患。
技术实现思路
本专利技术的一个目的是解决至少上述问题，并提供至少后面将说明的优点。本专利技术还有一个目的是提供一种预测地铁站内瞬间返程大客流的方法，能有效且准确的预测地铁站内瞬间返程大客流，能够及时的防本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种预测地铁站内瞬间返程大客流的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一、每N分钟记录一次地铁站站点进出站人脸抓拍数据；/n步骤二、获取站点当日累积的当前流量与当前时间的历史流量；当前流量每10分钟统计一次，当前流量的数据为当日零点到当前的流量总数X，统计当日前30天中的每一天的零点到当日当前时间的流量总数，分别记为Y

【技术特征摘要】
1.一种预测地铁站内瞬间返程大客流的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、每N分钟记录一次地铁站站点进出站人脸抓拍数据；
步骤二、获取站点当日累积的当前流量与当前时间的历史流量；当前流量每10分钟统计一次，当前流量的数据为当日零点到当前的流量总数X，统计当日前30天中的每一天的零点到当日当前时间的流量总数，分别记为Y1、Y2、Y3、...、Y30；
步骤三、计算当前流量与历史平均流量的比值，判断是否大于设置的阈值，若大于阈值则判断当前流量是否超过去年同期流量阈值，若大于同期流量阈值，判断为瞬间返程大客流预测有效数据；
历史平均流量的计算方法为：(Y1+Y2+Y3+...+Y30)/30，计算当前流量与历史平均流量的比值X/((Y1+Y2+Y3+...+Y30)/30)得到值M，若值M小于阈值1.5则表明流量正常，不进行下一步判断，若值M大于阈值1.5则表明流量有异常，但是还不能确定会有瞬间返程人流量高峰；
当值M大于阈值1.5时，再获取去年今日零点到去年今日当前时间的流量数Q，采用X除以Q得到K，将阈值设...

【专利技术属性】
技术研发人员：任明，唐志斌，蔡青，
申请(专利权)人：武汉中科通达高新技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42