地铁乘坐人数如何统计

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）

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%；

- 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；

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。