基于WiFi嗅探数据的地铁网络客流分析技术

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摘要 摘要随着地铁网络运营规模的拓展和客流需求的激增,网络运营面临常态或突发事件下的大客流压力,对客流流量和流向的多方位全过程监测将成为提升网络运营安全和效率的关键。AFC(自动售检票)系统可以得到乘客的进出站刷卡数据,但由于网络出行路径的多样性和出行过程的动态性,AFC刷卡数据无法准确获取每位乘客的出行路径,因此只能通过模型清分的方式在宏观层面对客流量进行统计分析。为快速、准确地检测个体乘客在轨道交通网络上的移动路径及聚类特征,视频检测和手机信令等新技术开始在不同应用场景得到探索和尝试。这些技术手段在宏观层面或特定局部区域应用有一定的价值,但由于现有技术的瓶颈,其尚不能很好地解决地铁网络客流分布和乘客个体出行路径的高精度识别问题。WiFi嗅探数据是探针设备与WiFi设备(如手机、平板电脑等)的交互信息数据,可以实现对携带WiFi设备对象的动态跟踪,从而解决红外检测和视频检测难以追踪对象的问题。
作者 黄亮
出处 《基层建设》 2018年32期
出版日期 2018年12月22日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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