物聯網安防之智能交通的調度描述
物聯網安防之智能交通的調度描述
城市交通最重要的部分是市內客運，其關注的中心點自然是客流量。
從運輸企業的管理來說，實時、準確的客流量數據，是企業進行車輛動態調度、線路編排、運營管理、電子站牌提示的重要基礎數據之一；
對城市交通規劃來說，詳實、精準、時效性高的客流量數據、出行趨勢，是城市道路規劃、城市功能分區規劃、公共交通線路規劃等公共決策的重要支撐來源。
現有的客流量數據，軌道交通有條件獲得比較準確的客流基礎數據。公交企業的客流數據，主要還是來源于運輸企業對于票款回收后的反向推算，不具備實時性以及與地理位置相關的準確性。公交刷卡數據一方面不完整，另外一方面目前信息都沒有與實時地理位置相關，也無法準確得知其下車的站點地理信息。行內也都認識到了這個問題，所以在前面提到的所有城市智能交通規劃內，都將公交客流統計系統作為一個非常重要的組成部分，寫入了智能交通系統的子系統內。
結合車載應用的場景要求，基于智能視頻分析的客流統計技術，成為車載客流統計的最佳選擇。特別是選擇應用嵌入式視頻分析客流統計系統，來滿足高準確率、高環境適應性、高實時性、準確位置相關性等要求。
基于智能視頻分析的客流統計技術，采用垂直向下的攝像頭來采集視頻，再利用模式識別技術來辨別視頻場景中的行人，并對其運動軌跡繼續跟蹤，最終獲得客流數據。
獲得了實時準確的交通客流量數據后，通過車載無線網絡通道，將數據實時的提交到后端智能交通數據中心，其數據即可以被城市決策管理系統、公交調度管理系統或者其他類似的綜合管理系統所應用。
實時、準確的客流量統計系統使公交企業管理者和城市決策者都有了良好的數據去支撐其管理行為。
在長途客運中，車載客流統計還能起到對站外上下客以及票款的監控作用。
利用視頻分析作為公交客流統計也存在一些應用上的短板，主要包括：
對工程施工水平要求很高；不同車型的客流統計鏡頭安裝位置、統計檢測區域等安裝設置條件都有所不同，需要比較豐富的安裝和調校經驗才可以達到比較好的效果；
車載外部光線環境、應用環境等導致統計精度不如室內固定點統計精度高；同樣方式、同樣技術，室內固定點統計精度一般能達到98%以上，車載統計精度只能達到90~95%左右精度；
車輛高度擁擠時，車門口部分乘客可能會漏計。
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