地铁乘坐人数的统计涉及多种技术手段和数据来源,主要方法可分为以下几类:

一、重量法(基于车辆重量计算)

地铁乘坐人数如何统计

原理

通过测量地铁车辆在空载和满载状态下的重量差,结合平均体重参数,计算出车厢内的乘客数量。 公式为:

$$乘客数量 = frac{满载重量 - 空载重量}{平均体重}$$

但此方法存在误差,因平均体重会随时间变化,且无法区分车厢内乘客的分布。

应用场景

适用于对拥挤度有需求的场景,如调整列车编组或安全评估,但需配合高精度称重设备。

二、视频监控法(图像识别技术)

原理

通过车厢内摄像头采集视频,利用图像处理算法识别乘客数量。现代系统可处理人群密度,通过检测画面中的人体轮廓或行为特征进行统计。 优势:非接触式测量,可实时更新数据。

局限性

- 受光照、摄像头视角、乘客遮挡等因素影响,准确性可能下降至90%-95%;

地铁乘坐人数如何统计

- 需大量计算资源,实时处理对系统性能要求较高。

三、刷卡/扫码数据统计

原理

通过进站/出站刷卡设备记录乘客信息,分析刷卡次数和时间段,计算客流量。部分系统可结合换乘信息进行去重。 公式为:

$$日客流量 = sum(进站人数) - sum(出站人数)$$

但需排除无票乘车、刷卡失败等异常情况。

应用场景

适用于日常客流统计,但需依赖完善的刷卡系统。

四、其他补充方法

换乘因素调整

部分统计会假设每列车下车人中有20%为换乘,剔除重复统计;

地铁乘坐人数如何统计

线路覆盖优化

考虑列车未满载率(如平均仅停靠5-10站),通过替换比例(如80%)调整统计结果。

总结

地铁乘坐人数统计需结合多种方法:重量法适合专业场景,视频法适合实时性要求高的场景,刷卡法适用于日常统计。实际应用中通常采用混合模式,以提高准确性和覆盖范围。



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