本文關(guān)鍵詞：高鐵客運(yùn)樞紐客流安全狀態(tài)識別，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著高速鐵路的迅速發(fā)展,高鐵客運(yùn)樞紐數(shù)量也迅速增加。高鐵樞紐客流安全已得到重點(diǎn)關(guān)注�？土靼踩珷顟B(tài)識別有利于及時(shí)、準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)樞紐中各個(gè)區(qū)域的客流安全服務(wù)水平,實(shí)現(xiàn)客流安全的自動(dòng)識別是樞紐管理自動(dòng)化、信息化的重要途徑。本文首先在大量查閱國內(nèi)外研究現(xiàn)狀基礎(chǔ)上,運(yùn)用系統(tǒng)工程方法,從人、站場、管理、環(huán)境方面出發(fā)對影響高鐵客運(yùn)樞紐客流安全狀態(tài)的因素進(jìn)行了分析和探討。結(jié)合計(jì)算機(jī)圖像識別技術(shù)中旅客形體特征及運(yùn)動(dòng)特性,分析了樞紐客流安全自動(dòng)識別技術(shù)中重點(diǎn)子區(qū)域的信息提取重要度,從信息的采集、處理、融合過程完整分析了圖像識別的流程；并用計(jì)算機(jī)軟件實(shí)現(xiàn)了視頻中人流參數(shù)的自動(dòng)識別；選擇出了適合客流安全識別的樞紐監(jiān)控視頻識別方法,及視頻識別中的坐標(biāo)變化方法。然后,根據(jù)客流安全影響因素分析,選擇出客流安全等級劃分的參數(shù),運(yùn)用密度、速度差值比例下的客流安全等級劃分方法,結(jié)合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,對安全等級劃分參數(shù)進(jìn)行了各安全等級下的參數(shù)閾值確定。最后,提出了基于三維軟件仿真的高鐵樞紐客流安全仿真平臺(tái)的構(gòu)建方法,實(shí)現(xiàn)了樞紐客流狀態(tài)的動(dòng)態(tài)仿真；同時(shí),采用虛擬攝像頭俯拍的方式減少了視頻圖像識別技術(shù)中對斜拍視頻識別結(jié)果的誤差。運(yùn)用計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了客流安全自動(dòng)識別的信息發(fā)布虛擬界面構(gòu)建。
【關(guān)鍵詞】：客流安全 圖像識別 安全等級 三維仿真
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：U29-39;U298
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 緒論12-17
• 1.1 論文的選題背景12-14
• 1.2 研究意義14
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3.1 人員集散機(jī)理研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3.2 客流擁堵機(jī)理研究現(xiàn)狀15
• 1.3.3 客流疏散機(jī)理研究15
• 1.3.4 客流安全狀態(tài)研究15
• 1.3.5 樞紐內(nèi)服務(wù)設(shè)施水平研究15
• 1.3.6 基于圖像識別的客流實(shí)時(shí)監(jiān)測預(yù)警研究15-16
• 1.4 論文的研究內(nèi)容及技術(shù)路線16-17
• 第2章 客流安全狀態(tài)影響因素分析17-32
• 2.1 客流安全狀態(tài)定義17
• 2.2 客運(yùn)樞紐站場設(shè)備的影響因素分析17-20
• 2.2.1 高鐵客運(yùn)樞紐介紹17-18
• 2.2.2 高鐵客運(yùn)樞紐規(guī)模18
• 2.2.3 樞紐內(nèi)部設(shè)備的影響18-20
• 2.2.4 智能系統(tǒng)設(shè)備影響20
• 2.3 客運(yùn)樞紐客流組織因素分析20-24
• 2.3.1 客流進(jìn)站流線21
• 2.3.2 客流出站流線21-22
• 2.3.3 客流換乘流線22-23
• 2.3.4 大客流應(yīng)急管理分析23-24
• 2.4 人的影響因素分析24-30
• 2.4.1 客流聚集中人的影響因素分析24-27
• 2.4.2 客流疏散中人的影響因素分析27-30
• 2.5 環(huán)境的影響因素分析30-31
• 2.5.1 自然環(huán)境因素影響30
• 2.5.2 社會(huì)環(huán)境因素影響30-31
• 2.6 小結(jié)31-32
• 第3章 客流安全狀態(tài)識別方法32-46
• 3.1 客流安全狀態(tài)自動(dòng)識別的信息需求32-34
• 3.1.1 需求信息類型32-33
• 3.1.2 需求信息重要度33-34
• 3.2 需求信息的采集34-35
• 3.2.1 視頻監(jiān)控圖像信息采集34-35
• 3.2.2 樞紐布局信息采集35
• 3.3 視頻監(jiān)控信息的處理35-40
• 3.3.1 視頻至圖像的轉(zhuǎn)化35
• 3.3.2 視頻圖像灰度化35
• 3.3.3 架構(gòu)數(shù)組存儲(chǔ)視頻信息35-36
• 3.3.4 視頻圖像的坐標(biāo)變換方法36-39
• 3.3.5 坐標(biāo)變換矩陣M的數(shù)值計(jì)算方法39-40
• 3.4 視頻監(jiān)控信息的融合40-42
• 3.4.1 背景差分法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測40-41
• 3.4.2 圖像銳化操作41-42
• 3.4.3 圖像腐蝕及膨脹操作42
• 3.4.4 圖像頂帽變換42
• 3.5 計(jì)算機(jī)圖像識別實(shí)現(xiàn)42-45
• 3.6 識別技術(shù)誤差分析45
• 3.7 小結(jié)45-46
• 第4章 客流安全狀態(tài)等級劃分46-54
• 4.1 客流安全等級劃分的意義46-47
• 4.2 客流安全等級劃分的參數(shù)分析47-48
• 4.2.1 客流密度參數(shù)47
• 4.2.2 客流速度參數(shù)47-48
• 4.3 客流安全等級劃分方法48-50
• 4.3.1 客流安全等級劃分函數(shù)關(guān)系式48-50
• 4.4 客流安全等級判定參數(shù)閾值確定50-54
• 4.4.1 進(jìn)站口子區(qū)域客流安全等級參數(shù)閾值50-51
• 4.4.2 候車區(qū)子區(qū)域客流安全等級參數(shù)閾值51-52
• 4.4.3 通道子區(qū)域客流安全等級參數(shù)閾值52-53
• 4.4.4 站臺(tái)子區(qū)域客流安全等級參數(shù)閾值53-54
• 第5章 樞紐站客流安全狀態(tài)識別實(shí)例仿真分析54-63
• 5.1 視頻仿真構(gòu)建54-57
• 5.1.1 仿真軟件選擇54
• 5.1.2 場景構(gòu)建54-56
• 5.1.3 仿真視頻調(diào)節(jié)56
• 5.1.4 虛擬鏡頭的架構(gòu)方式56-57
• 5.1.5 仿真視頻發(fā)布57
• 5.2 仿真視頻圖像的客流參數(shù)識別57-60
• 5.2.1 仿真視頻識別結(jié)果57-58
• 5.2.2 密度參數(shù)值獲取58
• 5.2.3 速度參數(shù)值獲取58
• 5.2.4 誤差分析58-60
• 5.3 計(jì)算機(jī)虛擬界面下安全等級劃分60-62
• 5.4 本章小結(jié)62-63
• 結(jié)論63-64
• 致謝64-65
• 參考文獻(xiàn)65-67

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：273681