地铁场景下乘客速度检测技术研究综述

目录

摘要

1. 引言

2. 主要实现方法与研究进展

3. 讨论与对比分析

4. 结论与未来展望

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摘要

乘客移动速度是衡量地铁站运行状态、预警安全风险（如拥挤、踩踏、异常奔跑）及优化客运组织的关键参数。实现对乘客速度的精准、非侵入式检测，是构建智慧车站感知层的重要环节。本文系统综述了基于计算机视觉、Wi-Fi/蓝牙信号、传感器融合等主流乘客速度检测方法的技术原理、研究进展与应用现状。通过对比分析各类方法在精度、成本、隐私保护及环境适应性等方面的优劣，指出基于深度学习的视频分析是目前实现精细化检测的最可行路径，而多模态融合技术是未来突破现有瓶颈、实现全场景覆盖的必然趋势。本文旨在为地铁运营部门的智能化实践与相关学术研究提供系统性参考。

关键词： 乘客速度检测；智能视频分析；行人重识别；Wi-Fi探针；多目标跟踪；地铁安全

1. 引言

地铁站作为封闭且人流密集的公共场所，其内部乘客的移动状态直接反映了运营安全与效率。对乘客个体或群体速度的实时检测具有多重价值：

• 安全监控： 自动识别站厅、站台等区域的异常奔跑行为，预防碰撞与踩踏事故；检测乘客在电扶梯上的逆向奔跑或速度异常。

• 运营优化： 分析乘客在站内的移动效率，识别瓶颈区域，为流线设计和设施布局提供数据支撑；统计乘客在不同时段的速度分布，用于客流仿真模型校准。

• 智能服务： 在大型换乘站，为有需要的乘客（如老人、行动不便者）规划最优路径提供速度感知支持。

然而，地铁环境也带来了诸多挑战：光照变化、大规模客流遮挡、复杂的背景干扰、以及对隐私保护的高要求。本文旨在梳理应对这些挑战的不同技术路径。

2. 主要实现方法与研究进展

2.1 基于计算机视觉的方法
这是目前研究最广泛、感知维度最丰富的技术路径。

• 传统方法：光流法与背景建模

  • 原理： 光流法通过计算视频序列中像素点的运动矢量场来估计速度；背景建模则通过分离前景运动目标，再计算其质心位移来估算速度。

  • 进展： 诸如Lucas-Kanade、Farneback等光流算法被广泛应用于早期研究。背景建模如ViBe、GMM等也曾是主流。

  • 优缺点： 算法相对简单，计算资源要求较低。但在高密度人流下，由于严重遮挡和特征点匹配困难，光流场会变得不可靠；背景建模也难以准确分割相互粘连的行人。

• 深度学习方法（当前主流）

  • 原理： 利用深度神经网络强大的特征提取与模式识别能力，实现端到端的检测与跟踪。

  • 关键技术路径：

    1. 检测→跟踪→估算： 这是最主流的范式。首先使用目标检测模型（如YOLO、Faster R-CNN）逐帧定位所有乘客；然后使用多目标跟踪算法（如DeepSORT、ByteTrack）为每个乘客分配唯一ID并形成运动轨迹；最后，基于轨迹位移和帧间时间差计算速度。DeepSORT等算法通过融合表观特征（使用Re-ID模型提取）和运动特征，有效解决了遮挡后的ID切换问题。

    2. 基于姿态估计的速度估算： 首先使用OpenPose、HRNet等模型检测出行人的关键骨骼点（如踝、膝、髋）。通过追踪特定关键点（如脚踝）的位移来计算步速和移动速度。该方法在遮挡情况下更具鲁棒性，因为即使身体部分被挡，仍可能检测到部分关键点。

  • 优缺点： 精度高，能提供丰富的语义信息（如行走方向、姿态）。但计算量大，对摄像头布设角度和标定有要求，且涉及隐私问题。

2.2 基于无线信号的方法

• 原理： 通过部署Wi-Fi或蓝牙探针，捕获乘客智能手机的MAC地址。利用接收信号强度指示（RSSI）的变化、信号到达角度（AoA）或信道状态信息（CSI）来推断乘客的移动轨迹和速度。

• 进展： CSI因其更细粒度的相位信息，比RSSI更能精确地感知微多普勒效应和移动速度，成为研究热点。机器学习模型被用于从复杂的CSI信号中学习速度模式。

• 优缺点： 无需视觉信息，保护隐私；不受光照影响，能穿透部分障碍物。但其精度受携带手机习惯、人群密度、环境多径效应等因素影响显著，且无法探测未携带或无连接设备的乘客，存在覆盖盲区。

2.3 基于其他传感器的方法

• 红外激光雷达： 通过扫描平面点云数据来检测行人轮廓和移动，可估算速度。优点是不受光照影响，提供精确的距离信息。缺点是在极高密度人流中点云难以区分个体，且设备成本较高。

• 压力地毯传感器： 铺设于地面，通过感知脚步压力序列来估算步行速度。精度高，但部署不灵活，仅能覆盖特定点位，且维护成本高，不适合大范围部署。

2.4 多模态融合方法

• 原理： 融合视觉、无线信号、激光雷达等多种传感器数据，以克服单一传感器的局限性。

• 进展： 例如，将视觉检测的轨迹与Wi-Fi探针识别的MAC地址进行关联融合，可以相互校验和补全轨迹。当乘客被视觉遮挡时，无线信号可以提供连续的位置估计；而当无线信号因多径效应漂移时，视觉信息可以提供精确的空间定位。

• 优缺点： 理论上能提供最鲁棒、最全面的检测效果。缺点是系统复杂、成本高，且需要解决异源数据的时间同步与空间配准问题。

3. 讨论与对比分析

方法	精度	成本	隐私影响	环境适应性	主要挑战
计算机视觉	高	中（利用现有摄像头）	高（需匿名化处理）	受光照、遮挡影响大	密集遮挡下的ID切换、计算资源消耗
无线信号	中-低	中	低（采集匿名MAC）	不受光照影响，受多径效应影响	覆盖不全、信号噪声大、精度有限
激光雷达	高（距离）	高	极低（无身份信息）	不受光照影响	高密度下个体分离难、成本高
多模态融合	极高（潜在）	高	中	极强	系统复杂性、数据融合算法难度大

4. 结论与未来展望

基于深度学习的计算机视觉方法，特别是“检测+跟踪”的范式，是目前在地铁场景下实现精细化、可解释乘客速度检测的最实用且前景最明朗的技术。然而，单一技术路径均存在固有缺陷。

未来的研究方向将集中于：

1. 轻量化与实时性： 开发适用于边缘计算设备的轻量级神经网络模型，实现站端的实时速度分析与预警。

2. 跨模态融合的深化： 探索更高效的融合架构，如基于注意力机制的融合网络，以低成本传感器（如Wi-Fi）辅助高成本传感器（如视频），提升系统在极端场景（如严重遮挡）下的鲁棒性。

3. 小样本与自监督学习： 解决标注数据稀缺问题，利用大量无标签视频数据训练模型，使其能自适应不同车站的独特环境。

4. 隐私保护计算： 集成联邦学习、视频匿名化（如模糊人脸）等技术，在数据采集端即完成隐私处理，满足日益严格的法规要求。

最终，一个集成了多种感知技术、兼顾了精度、效率与隐私的智能感知系统，将成为未来智慧地铁不可或缺的基础设施。