摘要
本发明提供一种轨道交通站台人流监测方法、介质及系统,属于轨道交通安全技术领域,本发明采用多级分辨率相机阵列构建多尺度空间监测网络,通过改进型OpenPose算法提取人体姿态特征点,基于最大圆柱虚拟壳和最小圆柱虚拟壳建立人体三维空间占用模型。系统计算人体运动变动矩阵实现个体轨迹分析,生成人流密度分布图评估拥挤程度,分析重叠矩阵量化拥挤风险。通过构建加权有向流网络,应用最大流最小割算法识别拥堵瓶颈点,结合深度学习模型预测人流变化趋势实现提前预警。当站台危险系数超过预设阈值时,系统触发分级响应机制启动应急处置流程,解决了轨道交通站台人流监测精度不足的问题。
技术关键词
轨道交通站台
姿态特征
分级响应机制
矩阵
人体动力学
评估人流
可读存储介质
站台区域
人流监测系统
风险
计算机
运动
密度
深度学习模型
人体骨架
图像
分辨率
系统为您推荐了相关专利信息
靶区自动勾画
深度学习模型
图像
数据采集模块
空间变换关系
界面过渡区
微观结构参数
加权融合算法
粗骨料
混凝土强度预测
三维重建技术
三维模型
声强探头
测量方法
测试点
孤独症谱系障碍
快速识别方法
面部
夹角关系
儿童自闭症
四旋翼
轨迹规划方法
非线性扰动观测器
粒子群优化算法
系统动力学模型