[发明专利]基于视频与AFC数据融合的车站客流状态监测方法及系统

权利要求书

1.一种基于视频与AFC数据融合的车站客流状态监测方法，其特征在于，包括：

基于AFC数据，预测车站内进口客流数据；

基于预测的车站内进口客流数据，融合车站的空间结构数据，得到站内各关键区域的基于AFC数据的客流数据；

利用基于YOLOv4的客流目标检测方法，结合车站内监控视频数据，获取各关键区域的基于监控视频的客流量数据；

采用证据推理方法，将基于AFC数据的客流数据及基于监控视频的客流量数据进行数据融合，得到各关键区域的短时客流预测值。

2.根据权利要求1所述的基于视频与AFC数据融合的车站客流状态监测方法，其特征在于，利用车站进站口闸机设备获取车站进口的客流历史数据；根据车站的内部空间结构及路径，计算车站进口到站内各个关键区域的正常客流通行时间。

3.根据权利要求1所述的基于视频与AFC数据融合的车站客流状态监测方法，其特征在于，得到站内各关键区域的基于AFC数据的客流数据，包括：假设进站时刻为T，进站AFC统计的客流人数为N，进站口到关键区域的时间为t₁，客流的正常通行速度为v，则T+t₁时刻，基于AFC数据预测的站台客流人数N₁为：

其中，表示时间与通行速度的概率函数，随着客流行走的时间越长，客流速度分化会越加明显，介于0到1之间。

4.根据权利要求1所述的基于视频与AFC数据融合的车站客流状态监测方法，其特征在于，采用证据推理方法，将当下预测客流数据及实际客流量数据进行数据融合，得到各关键区域的短时客流预测值，包括：

N^*＝m₁N+m₂N′

其中，N^*表示T+t₁各关键区域短时客流预测值，N表示T+t₁时刻的基于监控视频的客流量数据，N′表示T时刻基于AFC数据的客流数据，A₁表示选取基于AFC数据的客流量检测事件的可靠性，A₂表示选取基于视频的客流量检测事件的可靠性，m₁、m₂分别表示A₁、A₂事件概率分配函数，k表示归一化常数。

5.一种基于视频与AFC数据融合的车站客流状态监测系统，其特征在于，包括：

第一预测模块，用于基于AFC数据，预测车站内进口客流数据；

第二预测模块，用于基于预测的车站内进口客流数据，融合车站的空间结构数据，得到站内各关键区域的基于AFC数据的客流数据；

第三预测模块，用于利用基于YOLOv4的客流目标检测方法，结合车站内监控视频数据，获取各关键区域的基于监控视频的客流量数据；

融合模块，用于采用证据推理方法，将基于AFC数据的客流数据及基于监控视频的客流量数据进行数据融合，得到各关键区域的短时客流预测值。

6.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，实现如权利要求1-4任一项所述的基于视频与AFC数据融合的车站客流状态监测方法。

7.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序当在一个或多个处理器上运行时，用于实现如权利要求1-4任一项所述的基于视频与AFC数据融合的车站客流状态监测方法。

8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器以及计算机程序；其中，处理器与存储器连接，计算机程序被存储在存储器中，当电子设备运行时，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以使电子设备执行实现如权利要求1-4任一项所述的基于视频与AFC数据融合的车站客流状态监测方法的指令。