運営組織評価の主な内容は、（多元データ融合に基づく都市軌道交通要員の総合監視・運営管理システムの研究）

多元データ融合に基づく都市鉄道交通要員の総合監視・運行管理システムの研究

都市化の進展に伴い、都市鉄道交通は急速に発展し、乗客数も増加し続けており、駅の運行管理や人員の安全に対する要求が高まっている[1]。都市鉄道の駅は、乗客密度が​​高​​く、人員の流れが多く、潜在的な危険地点が多いという特殊な環境にあります[2]。現在、駅の運営管理においては、旅客流動把握方法が単一であること、データ融合が不十分であること、駅の旅客流動分布や旅客人員動態を十分かつタイムリーに把握することが困難であることなど、解決すべき問題が多くあり、その結果、旅客流動制御対策が遅れています。駅の乗客の流れの分布と乗客の人員の動態情報をリアルタイムで正確に取得し、人員の包括的な監視と管理を実現することは、駅の運営を秩序正しく組織し、都市鉄道輸送の安全で安定した運行を確保するための基礎であり鍵です。

国内外の多くの学者が都市鉄道の旅客流動データの処理と分析、旅客流動の安全状況、駅の状況監視などについて研究を行ってきた[3-9]。これらの研究のほとんどは、複数のソースからの乗客フローデータの融合、短期的な乗客フローの予測、乗客フローの制御などのトピックに焦点を当てています。駅の乗客の流れの動的監視と乗客の乗務員の運用管理に関する研究は比較的少ない。

都市鉄道駅の職員の総合的な監視と安全管理のニーズに応えて、マルチソースデータ融合に基づく鉄道職員の総合的な監視および運行管理システムを提案する。駅にインテリジェントビデオ監視装置とWi-Fiプローブを配備し、乗客の流れを動的に監視します。測位基地局が設置され、乗客が自分の位置と健康状態の情報をリアルタイムで取得できるように測位ブレスレットが装備されます。駅旅客流動の動的監視指標を研究・決定し、駅旅客流動と旅客係員の安全状況の把握と早期警報を実現し、鉄道交通駅における旅客流動の総合的な監視と運行管理を実現し、都市鉄道交通の安全運行を確保するための基本的なサポートを提供します。

都市鉄道駅における人員の総合的な監視と運行管理のニーズに応えるため、インテリジェントビデオ分析、モバイル端末検出、超広帯域（UWB）測位、マルチソースデータ融合などのさまざまな技術を使用して、マルチソースデータ融合に基づく鉄道人員の総合的な監視と運行管理システムが構築されています。このシステムは、図 1 に示すように、オンサイトのフロントエンド取得装置、データ伝送ネットワーク、およびバックエンド処理センター サブシステムで構成されています。

図1システム構成図

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（1）現場フロントエンド収集設備：ビデオ監視設備（ネットワークハイビジョンカメラ、ネットワーク超高精細望遠カメラ、双眼カメラ、人工知能（AI）カメラ、Wi-Fiプローブ設備、自動運賃収受（AFC）システム駅端末設備、測位基地局、健康測位ブレスレットなど）を含み、乗客の流れ情報や乗客の位置情報、健康状態情報をリアルタイムで収集し、乗客の担当者に警報プロンプト情報を送信することができます。

（２）データ伝送ネットワーク：PoE（Power over Ethernet）スイッチ、コアスイッチ、ネットワークセキュリティ機器等を含み、現場のフロントエンドで収集された各種情報をバックエンド処理センターサブシステムに伝送するためのデータ伝送チャネルを提供する。

（３）バックエンド処理センターサブシステム：グラフィックス処理装置（GPU）、データベースサーバー、アプリケーションサーバー、ユーザー端末などを含み、ビデオインテリジェント分析、データストレージ管理、乗客フロー情報分析、乗客の位置および健康状態分析などの複数のアプリケーション機能を備えています。

システムは、図 2 に示すように、基本サポート層、データ収集層、伝送層、分析および処理層、データ層、ビジネス アプリケーション層の 6 つの層に論理的に分割されます。

図2システム論理アーキテクチャ

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（1）基本サポート層：ビデオ監視装置、Wi-Fiプローブ装置、測位基地局、健康測位ブレスレット、サーバー、ストレージデバイス、ネットワークセキュリティ装置などのシステム関連インフラストラクチャ装置を含み、システム動作のための基本的なハードウェア環境を提供します。

（２）データ収集層：基本サポート層のハードウェア環境に基づいて、現場情報収集機器の配置方法と戦略を提案し、駅のさまざまなエリアの乗客の流れと乗客の人員情報の収集を実現するための検出環境を構築し、システムにさまざまなマルチリージョンデータソースを提供します。

（３）トランスポート層：TCP/IPプロトコルを使用してデータ転送を完了します。データ取得層によって収集されたデータは、解析および分析のために有線または無線手段を介して解析および処理層に送信されます。

（4）分析・処理層：この層には、旅客の流れと旅客人事情報の分析・処理モジュールが含まれており、旅客の流れのビデオデータを分析し、駅の主要な監視エリアにおける旅客の流れ、速度、密度を取得します。 Wi-Fi ベースのモバイル端末測位技術を使用して、乗客の移動経路を特徴付けます。乗客の位置と健康状態をリアルタイムで監視し、タイムリーに警報情報を送信します。

（５）データ層：MySQLデータベース技術を利用して、旅客の流れや旅客人員の基本情報の保存、管理、照会、統計分析を実現する。

（6）ビジネスアプリケーション層：複数のビジネスアプリケーション機能モジュールを含み、旅客の流れや旅客係員の状態の総合的な監視、予測、早期警報、緊急管理を実現し、駅の運営上の意思決定、情報共有、共同管理をサポートします。

旅客流動情報や旅客人員情報収集装置の配備には、監視エリア、装置の選択、装置の数量、設置場所などの決定が含まれ、収集された情報の完全性と継続性、および動的インテリジェント検出結果の精度に影響を与えます[10]。駅の旅客流動分布と旅客輸送担当者の運行管理ニーズに基づき、駅のレイアウトや設備の設置・建設条件と合わせて、各種情報収集装置を組み合わせて主要エリアを完全にカバーし、駅の総合的な監視・運行管理能力を効果的に向上させます[11]。

（１）旅客流動情報収集：駅のレイアウトや旅客動線に基づいて、重点監視エリアを決定します。各種旅客流動情報収集装置の特性と適用範囲を組み合わせ、インテリジェントビデオおよびWi-Fiプローブを柔軟に設置することで、正確な旅客流動検出と大規模な旅客流動監視を実現します。

（２）旅客情報収集：駅構内に測位基地局を設置し、旅客係員が装着する測位ブレスレットを通じて旅客情報を収集する。測位基地局の配置は、駅の出入り口、エスカレーター、通路など、駅内の主要エリアを完全にカバーする必要があり、オフィスや不動産エリアにも必要に応じて設置できます。

都市鉄道交通駅の乗客動線と乗客担当者の業務ニーズに合わせて、出入口エリア、乗り換え通路、階段、エスカレーター、プラットフォームなどの主要エリアに乗客動線と乗客担当者を監視する端末機器を配置することを検討してください。

（１）駅の出入口エリア：駅の出入口における旅客動線は比較的単純であり、出入りする旅客の流れ、列に並んでいる人数、出入口のバリアを物が通過するなどの異常な旅客行動を監視することに主眼を置いている。図3に示すように、駅の出入り口にはネットワーク高解像度カメラが設置されており、駅に出入りする乗客の流れや、柵を通り抜ける物体などの乗客の不安全行動を監視しています。 AIカメラの検出結果と組み合わせて相互補正を行います。

図3駅出入口エリアレイアウト模式図

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（２）乗換航路エリア：乗換航路は一般的に長くて狭く、混雑しており、旅客の流れが複雑である。理想的な監視効果を得るには、図4に示すように、さまざまな監視機器を組み合わせる必要があります。 Wi-Fi プローブを展開すると、チャネル内の乗客の数と位置の分布をタイムリーに検出できます。旅客流動方向が明確な乗換通路では、通路両端に横断的旅客流動を検知する双眼カメラを設置し、通路中央には相互補正用として旅客流動を検知するAIカメラを設置します。さらに、乗客の位置情報を収集するために、チャネルの両端に測位基地局が設置されています。角がある場合は、角に追加の基地局を設置できます。

図4移送路エリアにおける監視機器配置の概略図

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（３）階段・エスカレーター部分：階段・エスカレーター部分は監視範囲が広く、機器も高い位置に設置されています。通常のネットワーク高解像度カメラでは監視要件を満たすことが困難です。図5に示すように、ネットワーク超高精細望遠カメラと双眼カメラを組み合わせることができます。ネットワーク超高精細望遠カメラは、建物の上層階やエスカレーターに設置され、階段やエスカレーターを上り下りする乗客の流れを検出します。建物やエスカレーターの下層階に双眼カメラを設置し、建物やエスカレーター部分の乗客の流れを検知します。測位基地局は建物やエスカレーターエリアの形状に合わせて設置します。ここでの測位基地局は、二次元平面測位を利用して乗客の位置情報を収集します。

図5エスカレーターエリアの監視機器配置の概略図

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（４）プラットホーム面積：プラットホームは通常、床の高さが制限されています。機器の設置条件が限られるため、ネットワークハイビジョンカメラと双眼カメラを組み合わせて、乗降客数を正確に検知します。各ドアに双眼カメラを垂直に設置し、各ドアでの乗降人数を正確に検知します。同時に、通路にネットワークハイビジョンカメラやAIカメラを設置し、各ドアに並んでいる人数や混雑の密度を検知することもできます。測位基地局設備の具体的な設置計画は、プラットフォームエリアの形状、面積、信号障害に応じて検討されます。一般的には、プラットホームエリアに4つ以上の測位基地局を配置し、図6に示すように、2次元平面測位を使用して各ポストの乗客乗員の位置情報を取得します。

図6プラットフォームエリアの監視機器配置の概略図

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システムアプリケーション機能には、マルチソース情報のインテリジェントな収集、人員状態の包括的な監視、人員状態の予測と早期警告、ステーションの緊急管理という 4 つの主要な機能モジュールが含まれます。アプリケーション機能フレームワークを図 7 に示します。

図7システムアプリケーション機能フレームワーク

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（１）乗客流動情報のインテリジェント収集：乗客流動のインテリジェントビデオデータとWi-Fiプローブモバイル端末データを収集し、乗客流動情報を取得し、乗客の移動軌跡を特徴付け、異常な乗客行動を検出します。

（２）乗客情報のインテリジェント収集：乗客のUWB位置情報に加え、心拍数、血圧、体温、歩数などの健康状態情報を収集します。

（1）旅客流動監視：フロントエンドが現場で収集した旅客流動情報に基づき、駅のプラットホーム、階段、エスカレーター、乗換通路、出入口などの主要な監視エリアにおける旅客流動、密度、速度、混雑状況などの旅客流動状況をリアルタイムで監視するほか、旅客の異常行動警報などの情報も提供し、駅の電子地図上に表示する。旅客流動情報収集装置の分布を電子地図上に表示し、稼働状況をリアルタイムで監視します。

（２）乗客監視：乗客の位置分布を電子地図上に動的に表示し、乗客の軌跡を追跡し、健康状態を監視し、異常な行動に対して警報を発する。旅客情報収集機器の分布を電子地図上に表示し、稼働状況をリアルタイムで監視します。

人員ステータス総合監視ユーザー インターフェイスを図 8 に示します。

図8人事ステータス総合監視ユーザーインターフェース

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（１）旅客流動状況予測：過去の旅客流動データに基づいて、駅のホール、プラットホーム、通路などの各エリアの旅客流動状況を予測し、予測結果を同時期の実際の旅客流動状況および過去の旅客流動状況と比較・分析する。

（２）駅リスク評価：駅の出入口、プラットホーム、乗換通路などのエリアごとにサービスレベル区分方式を構築し、エリアごとの混雑度のパラメータ閾値や色表示設定を実施し、エリアごとのリスクレベル評価を実施する。駅全体と各主要エリアに警告しきい値を設定し、しきい値を超えると乗客フローのアラームプロンプトを表示します。エリア内の乗客流動警報ポイントを電子地図上に表示し、警報メッセージを促すことができます。

人員状態予測および警告のユーザー インターフェイスを図 9 に示します。

図9人員状況予測と警告のユーザーインターフェース

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（１）緊急計画管理：典型的なシナリオにおける旅客輸送組織計画とデジタル計画を構築し、閲覧と照合をサポートする。旅客輸送組織計画を旅客流動の安全性、乗り換えの利便性、施設容量、サービスレベルの観点から分析・評価します。

（2）緊急対応：旅客流動警報に基づいて旅客流動制御戦略を生成し、リストバンドを通じて警報位置の近くにいる旅客サービス担当者を呼び出し、警報位置に急行するよう指示し、迅速に緊急対応を開始する。指定された監視エリアからビデオ画像を迅速に取得し、旅客サービス担当者が駅の状況をタイムリーに把握できるようにし、旅客サービス担当者の通信連携、ビデオ監視連携、補助指揮・派遣機能を実現し、旅客サービス担当者が緊急対応タスクを効率的に完了できるように支援します。

（１）生データの前処理：ステーションには、インテリジェントビデオやWi-Fiプローブなど、さまざまな情報収集デバイスが設置されています。これらのデバイスにはさまざまなモデルと規格があります。また、機器の設置環境や情報収集機器の故障などの要因により、一部の生データが異常または欠落している場合があります。したがって、時間同期、空間マッチング、欠損データの補完などの前処理が必要です。

a.データ時間同期: 各種情報収集デバイスの収集時間間隔が不一致であるため、さまざまな種類の生データのデータサイクル処理を同じ統計サイクルに変換します。

b.データ空間マッチング：情報収集エリアの空間座標系を確立し、各種情報収集機器の位置分布に応じて情報収集エリアの空間マッチング関係を分析し、収集したデータの空間マッチングを行います。

紀元前欠損データの補完：情報収集機器の故障やデータ伝送路の故障などにより生じた欠損データについては、旅客流動変動の傾向や時間経過による変化の特徴に基づいた時系列補間法を用いて欠損データを補完することができる[12]。計算方法は式（１）に示す通りである。

このうち、data(t)data(t)は欠損データ値を表します。 data(t−1)data(t−1)は過去の最初のデータ収集サイクルにおける同じ乗客フローパラメータ値を表します。 data(t−2)data(t−2)は過去の2回目のデータ収集サイクルにおける同じ乗客フローパラメータ値を表します。 data(t−3)data(t−3)は過去の3回目のデータ収集サイクルにおける同じ乗客フローパラメータ値を表します。

（２）マルチソースデータ融合：鉄道交通駅における乗客流動動態の総合的な把握を実現するために、乗客流動検出では、インテリジェントビデオ検出やWiFiベースのモバイル端末検出など、さまざまな検出方法を採用しています。収集された生データが前処理された後、主に乗客の流れに関する複数のソースの乗客の流れデータが統合されます。計算方法は式（２）に示す通りである。

ここで、q(t)q(t)は期間ttにおける融合された旅客フローデータであり、ttは統計期間として1分をとる。 ωi(t)ωi(t)はii番目のデータ収集方法の重み値である。 qi(t)qi(t)はii番目のデータ収集方法によって検出された乗客の流れです。 σ2i,t−1σi,t−12は、期間(t−1)(t−1)におけるii番目のデータ収集方法における乗客フローの分散の2乗です。

（１）旅客流動監視・早期警報：駅の各エリアのリアルタイムの入出庫流動、１分当たりの入出庫交通量の増加、当日の入出庫交通量総数など、さまざまな指標を継続的に監視します。その中で、旅客混雑は鉄道輸送の旅客流動の分布とリスクの程度を総合的に反映することができます。公共交通機関の容量とサービスの質のマニュアル（第2版）TCQSM（II）[13]を参考に、現場の旅客流動データと調査データを組み合わせ、K平均法クラスター分析法を使用し、SPSSソフトウェアを使用して、旅客駅の出入口、プラットホーム、乗り換え通路などの主要エリアの旅客流動密度を分析し、表1に示すように混雑レベル分類と旅客流動密度閾値を決定した。

表1旅客駅の主要エリアにおける混雑レベルと旅客流動密度閾値の分類

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駅の主要エリアの混雑レベル分類に応じて、システムは駅の主要エリアの乗客の混雑レベルを効果的に監視し、警告することができます。

（2）緊急管理サポート：駅で突然大量の乗客の流れが発生した場合、主要エリアの混雑レベル閾値に基づいて自動的に警報が鳴り、明確で直感的なグラフィック、目を引く色、ロゴを使用して、乗客サービス担当者に迅速な対応を促します。旅客サービス担当者は、警報レベル、場所、時間などの具体的な状況を迅速かつ正確に把握し、必要な措置を講じて旅客の流れを制御および避難させ、駅の運営が常に秩序正しく管理されていることを保証します。

旅客輸送組織計画の実施効果を定量的に分析・評価するために、プラットホームの最大旅客流動密度、平均乗換時間、施設容量負荷、平均移動速度など、旅客流動安全性、乗換利便性、施設容量、サービスレベルの4つの側面から主に評価指標を定義し、駅旅客輸送組織計画の有効性を測定するための一連の基準を確立します。

（１）プラットホーム上の最大旅客流動密度：旅客流動の安全性を評価するための主な指標である。プラットホーム検知エリア内の旅客の流れと検知エリアの面積の比率の最大値として定義されます。プラットフォームの乗客の流れの密度を反映します。値が大きいほど、乗客の流れの安全レベルは低くなります。計算式は次のとおりです。

このうち、ρplatformmaxρplatformmaxはプラットフォームの最大乗客流動密度（人/m2）です。 PkPkは、ある瞬間にプラットフォームのk番目の検出エリアを通過する乗客の流れ（人）です。 SkSkは、ある瞬間のプラットフォームのk番目の検出領域の面積（m2）です。

（２）平均乗り換え時間：乗り換え時間は、移動時間と乗り換え手続き中の待ち時間を含めた乗客の乗り換えの利便性を直接反映するものである[14]。平均乗り換え時間とは、乗客の平均乗り換え時間を指します。 Z駅での乗客の乗り換え時間tz,hは次のように表されます。

このうち、tz、rtz、r は乗り換え移動時間を表し、tz、wtz、w は乗り換えプロセス中の待ち時間を表します。

（３）施設容量負荷：施設の単位時間当たりの旅客流量と施設の容量との比率であり、旅客流量と施設の最大容量との適合度合いを反映している。計算式は次のとおりです。

このうち、PsPsは施設Sを単位時間あたりに通過する乗客数である。 NN は施設の最大スループット容量です。

（４）平均移動速度：乗客が移動した距離と所要時間の比率であり、次のように計算される。

ここで、V¯¯¯¯V¯は乗客の平均速度（m/s）を表します。 ssは乗客の平均歩行距離（m）を表します。 tntn は乗客の歩行終了時刻を表します。 t0t0は乗客の歩行開始時刻を表します。

当社は、インテリジェントビデオ分析、モバイル端末情報検出、UWB測位、マルチソースデータ融合などのさまざまな技術を使用して、マルチソースデータ融合に基づく都市鉄道輸送人員総合監視および運行管理システムを研究開発しました。このシステムは、インテリジェント情報収集、人員状態の総合監視、人員状態予測と早期警告、駅の緊急管理などの機能を実現できます。

現在、このシステムは某都市の鉄道交通駅で試験運用されており、安定的に稼働している。駅の運営管理の知能化と自動化レベルを効果的に向上させ、鉄道交通駅の安全確保と緊急対応能力を強化し、スマート駅の構築をサポートしました。