现针对综合交通枢纽客流检测，提出基于视频检测技术的枢纽客流检测系统方案。该方案根据综合交通枢纽对客流量数据的采集需求，结合视频检测技术原理，搭建枢纽客流检测系统框架，最后通过具体实施验证了系统的可行性。
目前主流的枢纽监测技术包括红外监测、压力检测和视频监测。红外监测技术针对规范式的出入口(旅客按秩序排队进出)检测的准确率高，但不适用于开放性的出入口。压力检测的原理是通过监测人体的重量来检测客流的存在，但眼里检测的方式，安装和维护都比较复杂。视频监测技术对于枢纽复杂的开放性的出入口，通过先进的机器视觉和图像识别技术，能够有效的检测进出的客流情况。
一、需求分析
枢纽内部客流检测系统通过在关键出入口、换乘区域、公共候车区域设置视频智能分析设备，建立客流多源数据采集平台，智能化精确采集客流量和客流密度等实时客流信息，并对异常事件进行实时监测，及时预警。
客流量数据还可以用于封闭区域的客流密度计算(即通过计算封闭区域的进出客流量，得到封闭区域的滞留乘客数，再除以封闭区域面积得到)以及为向外发布福田综合交通枢纽的乘客等降总量提供依据。
目前，福田综合交通枢纽对公共汽车乘客、长途客运、出租车及轨道交通的出入客流都未能实时统计，因此，需要枢纽管理机构对福田综合交通枢纽的进出客流量进行统一采集、分析和发布，以对福田综合交通枢纽的运营、安保、应急管理等工作提供数据支持。枢纽内部客流检测与分析功能架构如图1所示。
枢纽客流检测系统的功能需求包括：
●客流量自动检测，客流速度与方向自动检测，客流密度自动检测，客流分布，客流量查询与记录;
●统计枢纽各进出口的客流量，提供客流变化的年报、月报、日报、时报等;
●统计枢纽中乘坐公交汽车、出租车、轨道交通、长途大巴等不同交通工具的乘客的分布情况;
●客流密度统计，对重点监测区域进行客流密度检测，自动计算重点监测区域的客流密度，并自动根据客流密度判别重点监测区域的拥堵程度。
●客流拥堵状况监测，对于客流易聚集区域，设定客流密度的阈值，在客流密度达到一定程度，系统自动提示预警信息，提示工作人员进行现场疏导。
●根据不同入口乘客的流量情况、不同类型的乘客的分布情况，制定最佳的乘客引导路线;
●为突发事件中车辆、人力、警力的调用等应急指挥决策提供数据支撑。
●视频诊断，对所有视频信号实现视频遮挡报警、视频丢失报警、重点区域移动侦测报警。
●乘降和换乘区域监测，对伺机翻越乘降和换乘区域栏杆的行为进行监控报警，维护枢纽车辆运行安全。
●重要设施及设备监测，利用智能视觉监控系统的入侵检测功能和物品搬移检测功能客流检测，对重点防范区域(变电室、消防器材、指示灯与引导牌)进行智能监控与管理，实现重点区域入侵报警及重要物品被盗报警等智能检测功能。
●客流密集的区域监测，对于客流密集的区域，如公共换乘区域和功能区域，采用摄像头配合智能视觉监控系统的遗弃物检测功能，当系统检测到人员遗留可疑物品、行李或包裹等异常事件发生时，自动报警。
二、系统设计
视频客流检测
安装部署在各出入口、内部各重要通道、候车厅等各区域出入口的客流统计前端嵌入式双目摄像机不仅能采集相应关注区域的视频信号，并且可以直接在前端对视频信息进行分析处理得到相应出入口、通道以及各区域客流量数据以及客流分布数据。双目式客流检测设备原理如图2、3所示。双目式客流统计系统网络架构如图4所示。
所得数据传输到“客流数据分析与管理后台服务器”进行客流数据分析并挖掘，从而能够满足场站管理者本地访问和管理需求，同时也可以通过网络将所有客流量数据以及分析报表报告等上传到枢纽协同管理和信息服务管理平台进行分析和决策。
●通过基于双目摄像头的智能视频分析技术对进出场站的人员进行客流统计，具有高实时性与准确性。
●通过对按年、月、周、日进行统计的客流变化规律的分析，给管理工作和车辆安排提供重要的参考，确定时间、人员安排等。
●通过客流量的历史数据对比，可有效分析淡旺季以及管理措施对流量的影响，进而更好的进行管理决策。
●智能分析出各区域的客流高低排行，给管理者资源调度安排等的确定提供数据依据。
●可对场站内各个区域的客流量进行实时统计并及时进行数据的保存，以便管理人员对现场情况的掌控。
●实时的区域客流量能使管理者了解到乘客出行方向，能客观了解乘客对于各路车辆的需求，以便及时安排车辆，保证尽量满足乘客出行需求。
●系统允许预先设定各区域的人流量最大值，当区域内客流达到一定量时，系统能自动进行报警，以防因为人流密度过大给乘客带来乘车及安全的问题，保证有个良好的乘车环境。
通过垂直安装在各出入口、内部各重要通道、候车厅等各区域出入口，实现对关键路径的客流检测，实现客流量的统计分析。
系统软件设计
系统采用JAVA(包括JSP、EJB、等相关WEB开发技术)和XML相结合的技术进行网站设计开发，由于Java的平台无关等特性，而在数据表示和传输方面，XML有着得天独厚的优势。Java与XML的组合提供了建立三层应用程序的最佳手段，开发的系统具有跨平台运行的能力，无论在环境下还是在其他主流操作系统环境下都能运行。
考虑到系统的跨平台性和将来良好的移植性，并且考虑到系统能够将来很好地与其他业务子系统的集成，本系统采用J2EE平台，并且根据J2EE的中间件规范进行产品开发，本系统采用J2EE平台集成的标准中间件，并在数据交换和数据导出上支持XML标准。
枢纽内部客流监测模块主要实现枢纽站进出站客流实时监测、客流预警、客流统计分析。客流监测数据流如图5所示。
客流实时监测可查看单个客流监测设备实时数据，也可设置多个客流监测设备作为某区域客流监测设备，对区域客流进行实时监测，也可选择多个客流监测设备或者多个区域进行实时客流比较。
三、系统实现
结合深圳福田综合交通枢纽协同应急管理与信息服务系统试点工程项目，在福田枢纽地下一层长途客运、公交汽车及出租车换乘行人出入口共4处(地铁换乘区除外)。在福田枢纽地下一层共计布设11个客流采集摄像机，用于监测从出租车乘降区域、长途客运下客区域以及公共汽车乘降客区域到达公共换乘区域的客流，从而实现对公共换乘区域的客流量的实时监控。福田枢纽一层正门行人出入口共5处，是从深南大道出入枢纽的主要通道。每个门布设一个客流采集摄像机即可覆盖整个门客流检测，共需布设5个摄像机。
福田枢纽地下一层轨道交通换乘区通向枢纽大楼的出入口共3处，分别为C、D、E口。由于这几个轨道交通出口直接与枢纽大楼的一层接驳，出入枢纽的客流量较大，同时由于轨道交通还有A、B出口，所以不能单纯通过轨道交通的IC卡数据采集客流量，需要借助其他的客流检测手段进行采集。由于其客流量较大，在此处选择检测效率高的双目立体统计客流检测设备。福田枢纽地下一层地铁C、D、E口客流采集设备布设如图6所示。
其中C、D口宽度均为14米，根据视频客流监测设备的技术指标，需要分别布设6套和5套;E口宽度为7米，布设2套。总计13套客流采集设备，可以完全满足监测轨道交通与枢纽大楼之间的客流量数据。
在出入口的流量统计摄像头采取垂直安装方式，客流统计摄像机设备数量如下：
枢纽内部客流监测模块主要实现枢纽站进出站客流实时监测、客流预警、客流统计分析。
客流实时监测可查看单个客流监测设备实时数据，也可设置多个客流监测设备作为某区域客流监测设备，对区域客流进行实时监测，也可选择多个客流监测设备或者多个区域进行实时客流比较。枢纽换乘大厅与地铁C出入口的客流实时监测图如图7。
客流预警可设置区域客流人数或者客流密度阀值，当区域内客流达到预警阀值，系统自动报警，提示工作人员安排人员进行客流疏散。
客流统计分析可以时段、天、周、月、年、节日等不同粒度进行客流统计分析，形成各种报表及图表，为枢纽管理提供决策依据。
基于视频检测技术的交通枢纽客流检测系统，具有先进性、准确性、多用性，可扩展性。该系统的实用性、可操作性强，及时的反映综合交通枢纽客流量现状。
