CN115056821A - 一种基于大数据的轨道交通预警*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据的轨道交通预警***,属于轨道交通技术领域,包括服务器、脱轨预警模块、安全预警模块、故障预警模块、客流预警模块、报警模块和数据存储模块;所述脱轨预警模块用于预防轨道车辆脱轨,具体预防轨道车辆脱轨的方法是建立轨道模型,实时获取轨道车辆的位置信息,将获取到的实时轨道车辆的位置信息输入到轨道模型中,通过控制灯光照射到安全线内乘客的位置,并发出劝离语音,保证了乘客会退出安全线内,避免了语音劝离效果不明显,乘客当作没听到或者说的不是他的情况,确保轨道车辆进站的安全性;通过故障预警模块对轨道车辆的故障进行预警,保障轨道车辆在行驶过程中不会出现故障,影响轨道车辆的行驶。
Description
技术领域
本发明属于轨道交通技术领域;具体是一种基于大数据的轨道交通预警***。
背景技术
轨道交通是指运营车辆需要在特定轨道上行驶的一类交通工具或运输***。最典型的轨道交通就是由传统火车和标准铁路所组成的铁路***。随着火车和铁路技术的多元化发展,轨道交通呈现出越来越多的类型,不仅遍布于长距离的陆地运输,也广泛运用于中短距离的城市公共交通中。常见的轨道交通有传统铁路、地铁、轻轨和有轨电车,新型轨道交通有磁悬浮轨道***、单轨***和旅客自动捷运***等。但是现如今轨道交通中事故频发,有非常多的安全隐患,因此急需对轨道交通问题进行预警。
公开号为CN101695926B的专利公开了一种具有良好的方向性且识别距离可调的轨道交通智能安全预警***。包括:信号处理模块,用于处理所述的轨道交通智能安全预警***发送或接收的信号,信号处理模块含有处理器,处理器中嵌入有软件,能够智能识别读到的识别卡的有效性,排除无效卡片以及卡片感应距离不稳定给***带来的影响;天线模块,用于接收或发送无线信号;信号调节模块,分别连接所述信号处理模块和天线模块,用于调节所述信号处理模块和天线模块之间交换信号的功率;屏蔽外壳,采用具有对电磁场进行屏蔽的材料制成,具有一个方向性的信号开口,所述天线模块封装在该屏蔽外壳内,并对着所述信号开口设置。
但是,上述专利中仅仅是片面的解决了部分轨道交通问题,还有很对方面的轨道交通问题没有解决,比如:脱轨、客流、站台人员安全和车辆故障。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据的轨道交通预警***,解决上述轨道交通中的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
一种基于大数据的轨道交通预警***,包括服务器、脱轨预警模块、安全预警模块、故障预警模块、客流预警模块、报警模块和数据存储模块;所述脱轨预警模块用于预防轨道车辆脱轨,具体预防轨道车辆脱轨的方法是建立轨道模型,实时获取轨道车辆的位置信息,将获取到的实时轨道车辆的位置信息输入到轨道模型中,在轨道车辆前端设置扫描单元和摄像单元,扫描单元在轨道车辆行驶过程中实时向轨道车辆前方进行扫描,当扫描到障碍物时,根据扫描光的速度、轨道车辆的速度、扫描光的角度得出障碍物位置,将障碍物位置输入到数学模型中,当障碍物位置不在轨道范围内时,不进行操作,当障碍物位置在轨道范围内时,生成障碍物预警信号,将障碍物预警信号发送到服务器,服务器向摄像单元发送拍摄指令和障碍物位置,摄像单元向接收到的障碍物位置拍摄照片,并将拍摄的照片发送到服务器,服务器生成报警信号,将照片、报警信号和障碍物位置发送到报警模块,报警模块发出报警声并显示照片和障碍物位置。
进一步地,轨道模型的建立方法具体是获取轨道路线信息,轨道路线信息包括轨道位置、轨道范围和线路名称,建立数学模型,将轨道路线信息输入到数学模型中,获取轨道车辆的历史位置信息,选取若干组轨道车辆的历史位置信息输入到数学模型中,将轨道车辆的行驶线路名称与轨道路线信息中的线路名称进行匹配;将轨道车辆位置定位带入到匹配到的轨道路线信息中,再抽取若干组没有使用过的轨道车辆的历史位置信息输入到数学模型中进行验证数学模型的正确性,将验证正确的数学模型标记为轨道模型。
进一步地,所述安全预警模块用于在轨道车辆进站前对站台上的乘客进行预警,具体方法是设置警戒安全线和劝离单元,获取轨道车辆进站前N分钟检测警戒安全线内的乘客情况,当安全线内有乘客时,获取安全线内乘客的位置,生成劝离信号,将劝离信号和安全线内乘客的位置发送到服务器,服务器将劝离信号和安全线内乘客的位置发送到劝离单元,劝离单元控制灯光照射到安全线内乘客的位置,并发出劝离语音,将安全线内的乘客劝离。
进一步地,所述故障预警模块用于对轨道车辆的故障进行预警,具体方法是实时获取轨道车辆的检测数据、轨道车辆运行时长和轨道车辆运行环境,整合并标记为输入数据;获取预测模型,将输入数据输入至预测模型获取输出结果并标记为预测标签,预测标签即为输入数据对应的状态标签,当状态标签是发生故障时,将预测标签发送至服务器,当状态标签是不发生故障时,不进行操作。
进一步地,所述客流预警模块用于对轨道交通站内的乘客数量进行预警,具体方法是在轨道交通站内划分若干个片区,设置乘客警戒密度,乘客警戒密度包括一级警戒密度和二级警戒密度,实时获取每个片区内乘客密度和站内乘客密度,当片区内乘客密度没有超过一级警戒密度时,将对应的片区标记为未满片区,当片区内乘客密度超过一级警戒密度时,生成分流信号,将分流信号发送到服务器,服务器将分流信号、超警戒片区位置和距离超警戒片区最近的未满片区位置发送给车站内的管理人员,管理人员将对应的片区内乘客进行分流,将多出来的乘客分流到距离超警戒片区最近的未满片区,当站内乘客密度超过二级警戒密度时,生成限入信号,将限入信号发送到服务器,获取发车前X分钟的轨道车辆信息,将发车前X分钟的轨道车辆信息发送到车站入口进行显示。
本发明的有益效果:通过脱轨预警模块的设置,在轨道车辆行驶过程中实时向轨道车辆前方进行扫描,当扫描到障碍物时,将障碍物位置输入到数学模型中,当障碍物位置在轨道范围内时,生成障碍物预警信号,及时帮助轨道车辆驾驶员发现障碍物,争取到宝贵的反应时间,避免发生安全事故,将障碍物预警信号发送到服务器,服务器向摄像单元发送拍摄指令和障碍物位置,摄像单元向接收到的障碍物位置拍摄照片,更进一步的帮助轨道车辆驾驶员了解是什么障碍物,同时也是给予驾驶员判断障碍物是否影响轨道车辆行驶的机会,确保预警的准确性,避免因为预警不准确给驾驶员带来不必要的麻烦,降低风险;
通过安全预警模块在轨道车辆进站前对站台上的乘客进行预警,当安全线内有乘客时,获取安全线内乘客的位置,生成劝离信号,将劝离信号和安全线内乘客的位置发送到服务器,服务器将劝离信号和安全线内乘客的位置发送到劝离单元,劝离单元控制灯光照射到安全线内乘客的位置,并发出劝离语音,将安全线内的乘客劝离,通过控制灯光照射到安全线内乘客的位置,并发出劝离语音,保证了乘客会退出安全线内,避免了语音劝离效果不明显,乘客当作没听到或者说的不是他的情况,确保轨道车辆进站的安全性;通过故障预警模块对轨道车辆的故障进行预警,保障轨道车辆在行驶过程中不会出现故障,影响轨道车辆的行驶;
通过客流预警模块对轨道交通站内的乘客数量进行预警,实时获取每个片区内乘客密度和站内乘客密度,当片区内乘客密度超过一级警戒密度时,生成分流信号,通过划分片区,方便对每个片区进行管理,同时将乘客密度高的片区进行分流,降低安全问题和疾病传播感染的机率;当站内乘客密度超过二级警戒密度时,生成限入信号,将限入信号发送到服务器,服务器获取发车前X分钟的轨道车辆信息,将发车前X分钟的轨道车辆信息发送到车站入口进行显示,表明只有乘坐上面显示的轨道车辆才能进站,对进入车站的人员进行限流,避免人员过多导致安全事故的发生。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明原理框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,一种基于大数据的轨道交通预警***,包括服务器、脱轨预警模块、安全预警模块、故障预警模块、客流预警模块、报警模块和数据存储模块;
脱轨预警模块用于预防轨道车辆脱轨,具体预防轨道车辆脱轨的方法是建立轨道模型,实时获取轨道车辆的位置信息,轨道车辆的位置信息包括轨道车辆的行驶线路名称、轨道车辆位置定位和轨道车辆车速,将获取到的实时轨道车辆的位置信息输入到轨道模型中,在轨道车辆前端设置扫描单元和摄像单元,扫描单元用于实时向轨道车辆前方进行扫描,测量轨道线路上可能存在的障碍物位置,扫描单元可以使用激光扫描,摄像单元用于当接到指令时进行拍摄,扫描单元在轨道车辆行驶过程中实时向轨道车辆前方进行扫描,当扫描到障碍物时,根据扫描光的速度、轨道车辆的速度、扫描光的角度得出障碍物位置,将障碍物位置输入到数学模型中,当障碍物位置不在轨道范围内时,不进行操作,当障碍物位置在轨道范围内时,生成障碍物预警信号,将障碍物预警信号发送到服务器,服务器向摄像单元发送拍摄指令和障碍物位置,摄像单元向接收到的障碍物位置拍摄照片,并将拍摄的照片发送到服务器,服务器生成报警信号,将照片、报警信号和障碍物位置发送到报警模块,报警模块发出报警声并显示照片和障碍物位置;
进一步的,脱轨预警模块预防轨道车辆脱轨的另一个方法是获取轨道线路信息,轨道线路信息包括线路中什么部位是安全段,什么部位是危险段,安全段和危险段的评判标准是轨道线路的弧度、拐弯处的角度、发生事故的次数,以及根据轨道交通安全规范由专家组讨论设置,设定不同危险段的轨道车辆最大行驶速度,当轨道车辆在危险段上的行驶速度超过对应的最大行驶速度时,脱轨预警模块生成报警信号,将报警信号发生到服务器,服务器将报警信号发生到报警模块,报警模块发出报警声,并提醒轨道车辆超速;
进一步的,轨道模型的建立方法具体是获取轨道路线信息,轨道路线信息包括轨道位置、轨道范围和线路名称,轨道范围就是轨道车辆在轨道上行驶时使用的范围,在这个范围内轨道车辆不会撞到杂物,建立数学模型,将轨道路线信息输入到数学模型中,获取轨道车辆的历史位置信息,轨道车辆的历史位置信息包括轨道车辆的行驶线路名称、轨道车辆位置定位和轨道车辆车速,选取若干组轨道车辆的历史位置信息输入到数学模型中,将轨道车辆的行驶线路名称与轨道路线信息中的线路名称进行匹配;将轨道车辆位置定位带入到匹配到的轨道路线信息中,获取到轨道车辆在轨道路线中的位置,再抽取若干组没有使用过的轨道车辆的历史位置信息输入到数学模型中进行验证数学模型的正确性,将验证正确的数学模型标记为轨道模型;
安全预警模块用于在轨道车辆进站前对站台上的乘客进行预警,具体方法是设置警戒安全线和劝离单元,警戒安全线可以使用站台上安全线的位置,获取轨道车辆进站前N分钟检测警戒安全线内的乘客情况,N为比例系数,3≤N≤10,当安全线内没有乘客时,不进行操作,当安全线内有乘客时,获取安全线内乘客的位置,生成劝离信号,将劝离信号和安全线内乘客的位置发送到服务器,服务器将劝离信号和安全线内乘客的位置发送到劝离单元,劝离单元用于根据服务器信号和位置信息将安全线内的乘客进行劝离,劝离单元控制灯光照射到安全线内乘客的位置,并发出劝离语音,将安全线内的乘客劝离,优选的劝离单元不仅可以控制灯光,还可以使用激光、告知乘客管理人员、屏幕显示;
故障预警模块用于对轨道车辆的故障进行预警,具体方法是实时获取轨道车辆的检测数据、轨道车辆运行时长和轨道车辆运行环境,整合并标记为输入数据;轨道车辆运行环境就是轨道车辆在什么环境、天气和温度中运行的,轨道车辆的检测数据就是轨道车辆日常检测的数据,获取预测模型,将输入数据输入至预测模型获取输出结果并标记为预测标签,预测标签即为输入数据对应的状态标签,当状态标签是发生故障时,将预测标签发送至服务器,当状态标签是不发生故障时,不进行操作;
进一步的,预测模型的具体获取方法包括以下步骤:
步骤S11:通过数据存储模块获取轨道车辆历史数据,轨道车辆历史数据包括轨道车辆发生故障时前D分钟的检测数据、轨道车辆运行时长和轨道车辆运行环境;其中D为比例系数,且D≥5;
步骤S12:为轨道车辆历史数据设置状态标签,状态标签包括发生故障和不发生故障;
步骤S13:构建人工智能模型;人工智能模型包括误差逆向传播神经网络、RBF神经网络和深度卷积神经网络,将轨道车辆历史数据和对应的状态标签按照设定比例划分为训练集、测试集和校验集,设定比例包括2:1:1、3:2:1和3:1:1;
步骤S14:通过训练集、测试集和校验集对人工智能模型进行训练、测试和校验,将训练完成的人工智能模型标记为预测模型;
客流预警模块用于对轨道交通站内的乘客数量进行预警,具体方法是在轨道交通站内划分若干个片区,设置乘客警戒密度,乘客警戒密度根据车站安全管理规范、疾病环境、天气、温度、季节由专家组进行讨论设置,乘客警戒密度包括一级警戒密度和二级警戒密度,一级警戒密度是用于片区内的乘客密度警戒,二级警戒密度是用于站内全体的乘客密度警戒,实时获取每个片区内乘客密度和站内乘客密度,当片区内乘客密度没有超过一级警戒密度时,将对应的片区标记为未满片区,当片区内乘客密度超过一级警戒密度时,生成分流信号,将分流信号发送到服务器,服务器将分流信号、超警戒片区位置和距离超警戒片区最近的未满片区位置发送给车站内的管理人员,管理人员将对应的片区内乘客进行分流,将多出来的乘客分流到距离超警戒片区最近的未满片区,优选的,可以对距离超警戒片区最近的未满片区进行进一步分析,根据超警戒片区内超标的乘客密度和未满片区内还可以增加的乘客密度选出可以全部满足超警戒片区内超标乘客密度的未满片区,优选的,分流时,优先分流超警戒片区内不在该片区乘车的乘客;当站内乘客密度超过二级警戒密度时,生成限入信号,将限入信号发送到服务器,服务器获取发车前X分钟的轨道车辆信息,轨道车辆信息就是在X分钟内进行发车的轨道车辆名称车次,X为比例系数,且D≥30,将发车前X分钟的轨道车辆信息发送到车站入口进行显示,表明只有乘坐上面显示的轨道车辆才能进站,进一步的,将发车前X分钟的轨道车辆信息发送到车站入口处的门禁***,不是乘坐发车前X分钟的轨道车辆的乘客不让进站。
上述公式均是去除量纲取其数值计算,公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式,公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况设定。
本发明在使用时,通过脱轨预警模块预防轨道车辆脱轨,实时获取轨道车辆的位置信息,将获取到的实时轨道车辆的位置信息输入到轨道模型中,在轨道车辆前端设置扫描单元和摄像单元,扫描单元在轨道车辆行驶过程中实时向轨道车辆前方进行扫描,当扫描到障碍物时,根据扫描光的速度、轨道车辆的速度、扫描光的角度得出障碍物位置,将障碍物位置输入到数学模型中,当障碍物位置不在轨道范围内时,不进行操作,当障碍物位置在轨道范围内时,生成障碍物预警信号,将障碍物预警信号发送到服务器,服务器向摄像单元发送拍摄指令和障碍物位置,摄像单元向接收到的障碍物位置拍摄照片,并将拍摄的照片发送到服务器,服务器生成报警信号,将照片、报警信号和障碍物位置发送到报警模块,报警模块发出报警声并显示照片和障碍物位置;脱轨预警模块预防轨道车辆脱轨的另一个方法是获取轨道线路信息,轨道线路信息包括线路中什么部位是安全段,什么部位是危险段,安全段和危险段的评判标准是轨道线路的弧度、拐弯处的角度、发生事故的次数,以及根据轨道交通安全规范由专家组讨论设置,设定不同危险段的轨道车辆最大行驶速度,当轨道车辆在危险段上的行驶速度超过对应的最大行驶速度时,脱轨预警模块生成报警信号,将报警信号发生到服务器,服务器将报警信号发生到报警模块,报警模块发出报警声,并提醒轨道车辆超速;
获取轨道路线信息,建立数学模型,将轨道路线信息输入到数学模型中,获取轨道车辆的历史位置信息,选取若干组轨道车辆的历史位置信息输入到数学模型中,将轨道车辆的行驶线路名称与轨道路线信息中的线路名称进行匹配;将轨道车辆位置定位带入到匹配到的轨道路线信息中,获取到轨道车辆在轨道路线中的位置,再抽取若干组没有使用过的轨道车辆的历史位置信息输入到数学模型中进行验证数学模型的正确性,将验证正确的数学模型标记为轨道模型;通过安全预警模块在轨道车辆进站前对站台上的乘客进行预警,设置警戒安全线和劝离单元,获取轨道车辆进站前N分钟检测警戒安全线内的乘客情况,当安全线内没有乘客时,不进行操作,当安全线内有乘客时,获取安全线内乘客的位置,生成劝离信号,将劝离信号和安全线内乘客的位置发送到服务器,服务器将劝离信号和安全线内乘客的位置发送到劝离单元,劝离单元控制灯光照射到安全线内乘客的位置,并发出劝离语音,将安全线内的乘客劝离;
通过故障预警模块对轨道车辆的故障进行预警,实时获取轨道车辆的检测数据、轨道车辆运行时长和轨道车辆运行环境,整合并标记为输入数据;获取预测模型,将输入数据输入至预测模型获取输出结果并标记为预测标签,预测标签即为输入数据对应的状态标签,当状态标签是发生故障时,将预测标签发送至服务器,当状态标签是不发生故障时,不进行操作;通过客流预警模块对轨道交通站内的乘客数量进行预警,在轨道交通站内划分若干个片区,实时获取每个片区内乘客密度和站内乘客密度,当片区内乘客密度没有超过一级警戒密度时,将对应的片区标记为未满片区,当片区内乘客密度超过一级警戒密度时,生成分流信号,将分流信号发送到服务器,服务器将分流信号、超警戒片区位置和距离超警戒片区最近的未满片区位置发送给车站内的管理人员,管理人员将对应的片区内乘客进行分流,将多出来的乘客分流到距离超警戒片区最近的未满片区,当站内乘客密度超过二级警戒密度时,生成限入信号,将限入信号发送到服务器,获取发车前X分钟的轨道车辆信息,将发车前X分钟的轨道车辆信息发送到车站入口进行显示,表明只有乘坐上面显示的轨道车辆才能进站,将发车前X分钟的轨道车辆信息发送到车站入口处的门禁***,不是乘坐发车前X分钟的轨道车辆的乘客不让进站。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明,所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围,均应属于本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种基于大数据的轨道交通预警***,其特征在于,包括服务器、脱轨预警模块、安全预警模块、故障预警模块、客流预警模块、报警模块和数据存储模块;所述脱轨预警模块用于预防轨道车辆脱轨,具体预防轨道车辆脱轨的方法是建立轨道模型,实时获取轨道车辆的位置信息,将获取到的实时轨道车辆的位置信息输入到轨道模型中,在轨道车辆前端设置扫描单元和摄像单元,扫描单元在轨道车辆行驶过程中实时向轨道车辆前方进行扫描,当扫描到障碍物时,根据扫描光的速度、轨道车辆的速度、扫描光的角度得出障碍物位置,将障碍物位置输入到数学模型中,当障碍物位置不在轨道范围内时,不进行操作,当障碍物位置在轨道范围内时,生成障碍物预警信号,将障碍物预警信号发送到服务器,服务器向摄像单元发送拍摄指令和障碍物位置,摄像单元向接收到的障碍物位置拍摄照片,并将拍摄的照片发送到服务器,服务器生成报警信号,将照片、报警信号和障碍物位置发送到报警模块,报警模块发出报警声并显示照片和障碍物位置。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的轨道交通预警***,其特征在于,轨道模型的建立方法具体是获取轨道路线信息,轨道路线信息包括轨道位置、轨道范围和线路名称,建立数学模型,将轨道路线信息输入到数学模型中,获取轨道车辆的历史位置信息,选取若干组轨道车辆的历史位置信息输入到数学模型中,将轨道车辆的行驶线路名称与轨道路线信息中的线路名称进行匹配;将轨道车辆位置定位带入到匹配到的轨道路线信息中,再抽取若干组没有使用过的轨道车辆的历史位置信息输入到数学模型中进行验证数学模型的正确性,将验证正确的数学模型标记为轨道模型。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的轨道交通预警***,其特征在于,所述安全预警模块用于在轨道车辆进站前对站台上的乘客进行预警,具体方法是设置警戒安全线和劝离单元,获取轨道车辆进站前N分钟检测警戒安全线内的乘客情况,当安全线内有乘客时,获取安全线内乘客的位置,生成劝离信号,将劝离信号和安全线内乘客的位置发送到服务器,服务器将劝离信号和安全线内乘客的位置发送到劝离单元,劝离单元控制灯光照射到安全线内乘客的位置,并发出劝离语音,将安全线内的乘客劝离。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的轨道交通预警***,其特征在于,所述故障预警模块用于对轨道车辆的故障进行预警,具体方法是实时获取轨道车辆的检测数据、轨道车辆运行时长和轨道车辆运行环境,整合并标记为输入数据;获取预测模型,将输入数据输入至预测模型获取输出结果并标记为预测标签,预测标签即为输入数据对应的状态标签,当状态标签是发生故障时,将预测标签发送至服务器,当状态标签是不发生故障时,不进行操作。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的轨道交通预警***,其特征在于,所述客流预警模块用于对轨道交通站内的乘客数量进行预警,具体方法是在轨道交通站内划分若干个片区,设置乘客警戒密度,乘客警戒密度包括一级警戒密度和二级警戒密度,实时获取每个片区内乘客密度和站内乘客密度,当片区内乘客密度没有超过一级警戒密度时,将对应的片区标记为未满片区,当片区内乘客密度超过一级警戒密度时,生成分流信号,将分流信号发送到服务器,服务器将分流信号、超警戒片区位置和距离超警戒片区最近的未满片区位置发送给车站内的管理人员,管理人员将对应的片区内乘客进行分流,将多出来的乘客分流到距离超警戒片区最近的未满片区,当站内乘客密度超过二级警戒密度时,生成限入信号,将限入信号发送到服务器,获取发车前X分钟的轨道车辆信息,将发车前X分钟的轨道车辆信息发送到车站入口进行显示。
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- 2022-05-26 CN CN202210580320.3A patent/CN115056821A/zh active Pending
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