基于视频分析的轨道交通大客流实时监测预警技术.pdfVIP

中文科技期刊数据库（引文版）工程技术

中文科技期刊数据库（引文版）工程技术

基于视频分析的轨道交通大客流实时监测预警技术

黄鑫

重庆市轨道（交通）集团有限公司，重庆401122

摘要：城市化进程加速，轨道交通大客流管理成为保障运营安全的关键。文章基于视频分析的轨道交通大客流实

时监测预警技术，研究目标检测与跟踪算法、视频采集设备参数、数据处理与传输机制等核心要素。分析量化视

频分辨率、帧率、检测精度等技术参数，进一步思考算法模型构建、硬件部署及预警体系实现路径，探讨技术在

轨道交通大客流动态监测与风险防控中的技术原理与应用逻辑，为优化轨道交通智能化运营管理提供参考。

关键词：视频分析；轨道交通；大客流监测；实时预警

中图分类号：U29

0引言特征的融合过程，每层特征图所拥有的通道数会根据

输入数据情况来动态调整，目的在于确保小目标和大

轨道交通作为于城市公共交通中承担骨干力量，

目标其特征都能够被有效地提取出来，在经过实际测

承载的是那规模庞大至极的客流量；在大客流这般特

试以后，处于NVIDIARTX3090GPU这样的环境之下，

定场景之下，传统采取人工进行监测的方式，存在如

处理帧率可达到60帧/秒，能够满足实时检测的相关

效率极为低下以及误差相对较大之类的诸多问题，是

需求。

以在实时性与精准性方面的需求难以获得满足。而基

1.1.2模型训练参数优化策略

于视频分析的大客流监测预警技术，将计算机视觉与

在模型开展训练的阶段里，至关重要的一个关键

人工智能这类处于前沿位置的技术加以融合，借由对

参数便是学习率，而之所以采用一种名为余弦退火的

视频流展开实时性质的处理操作，进而达成对于客流

学习率调整策略，乃是鉴于当将初始学习率设置为

数据实施精准采集以及对异常态势做到预警的目标。

0.001这种情况下，其能够在训练处于初期之时便得以

本文乃是从技术参数这个关键切入点开始切入，针对

快速收敛，随后在训练的后期则会借助于余弦函数来

该技术的实现机理连同应用要点展开深入程度颇高的

进行缓慢降低学习率的操作，进而实现避免模型陷入

探讨过程，以期能够助力实现轨道交通智能化运营水

局部最优之目的；于此同时，把批量大小设置成为32，

平获得有效提升。

这种设置的作用在于平衡显存占用以及训练稳定性二

1视频分析核心算法与技术参数解析

者关系；另外像随机翻转、裁剪还有颜色抖动等等之

1.1目标检测算法架构与性能指标类的数据增强技术，其可用于扩充训练数据集并提升

1.1.1卷积神经网络参数配置模型泛化能力；尤为值得一提的是，当在轨道交通场

在进行具有一定复杂性的轨道交通大客流视频分