本发明属于危险预警领域，具体是基于视频检测技术的城市轨道交通车站危险预警系统。
背景技术：
1、随着城市人口和交通需求的增长，城市轨道交通系统被广泛建设和应用。虽然城市轨道交通是一种高效、快速和安全的交通方式，但仍然存在着一些安全隐患和潜在风险。车站作为城市轨道交通系统的重要组成部分，是乘客上下车、换乘和候车的场所，车站的安全问题直接关系到乘客的出行安全，这些安全问题可能给乘客的生命和财产造成危险。因此，为了增强城市轨道交通车站的安全性，降低安全事故的发生率，车站危险预警系统应运而生。
2、车站危险预警系统是一种通过实时检测得到检测区域的实时信息，再对实时信息进行分析得到的检测区域安全等级的一种系统。但在当前的车站危险预警系统中，绝大多数的检测系统都是面向火、化学物品等危险物的检测，很少有涉及到对站台门前的拥挤情况的检测。当站台门开启时，下车人和上车人之间会有相应的干扰，这时可能会造成拥挤、踩踏的现象，若能提前预测则能降低这种风险发生的概率。
3、本发明公开了基于视频检测技术的城市轨道交通车站危险预警系统，以解决上述技术问题。
技术实现思路
1、本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了基于视频检测技术的城市轨道交通车站危险预警系统，用于解决最大上车人数和等待人数不匹配导致危险情况发生的技术问题，本发明通过实时数据得到动态的最大上车人数，通过等待人数和最大上车人数分析得到风险等级并进行相应的预警操作解决了上述问题。
2、为实现上述目的，本发明的第一方面提供了基于视频检测技术的城市轨道交通车站危险预警系统，包括：数据处理模块，以及与其相连的数据获取模块和数据存储模块；
3、所述数据获取模块：用于通过监控设备获取基础数据；其中，基础数据包括等待人数、站台门开门时间；
4、所述数据处理模块：用于通过车厢人数得到预下车人数；基于基础数据计算得到最大上车人数；基于等待人数和最大上车人数分析得到风险等级；基于风险等级进行相应的预警操作；
5、所述数据存储模块：用于对数据进行存储。
6、优选的，所述通过监控设备获取基础数据，包括：
7、通过站台门前的摄像头进行视频分析算法获取规定范围内的等待人数；
8、通过车厢内的摄像头进行视频分析算法获取规定范围内的车厢人数；
9、通过数据存储模块获取当前车站的站台门开门时间。
10、优选的，所述通过车厢人数得到预下车人数，包括：
11、通过数据存储模块获得当前站台的历史车厢人数lcri与对应历史下车人数lxri，并基于公式yg＝(∑(lxri/lcri))/n得到预下车概率yg；其中，求和符号∑的求和范围为i＝1，…，n；
12、基于公式yxr＝yg×fcr得到预下车人数yxr；其中，fcr为规定范围内的车厢人数。
13、优选的，所述基于基础数据计算得到最大上车人数，包括：
14、提取当前车站的站台门开门时间t，提取规定范围内的等待人数dr和预下车人数yxr，将所述站台门开门时间t、等待人数dr和预下车人数yxr计算得到范围最大上车人数fr，具体的计算方法为：fr＝(1-δ×arctan(yxr/dr))×β×t；其中，δ为经验设定的比例系数，且0＜δ≤2/π；β为上车系数，且β通过人均上车速度和预下车人数得来；
15、通过数据存储模块获得当前车厢的最大容纳人数zyt，当fr＞zyt-fcr+yxr时，则将zyt-fcr+yxr标记为最大上车人数zsr；当fr＜zyt-fcr+yxr时，则将fr标记为最大上车人数zsr。
16、优选的，所述β通过人均上车速度和预下车人数得来，包括：
17、通过大数据获得站台门的人均上车速度rjs；提取预下车人数yxr；
18、将所述人均上车速度rjs和预下车人数yxr计算得到上车系数β，具体的计算方法为：β＝rjs×(1-σ×log(yxr+1))；其中，σ为经验得到的比例系数。
19、优选的，所述基于等待人数和最大上车人数分析得到风险等级，包括：
20、获取等待人数dr和最大上车人数zsr；
21、若当dr-zsr的值大于或等于设定阈值的时候，将风险等级评定为一级；
22、若当dr-zsr的值在设定阈值和0之间时，将风险等级评定为二级；
23、若当dr-zsr的值小于0时，将风险等级评定为无风险；其中，设定阈值是通过经验获得。
24、优选的，所述基于风险等级进行相应的预警操作，包括：
25、当风险等级评定为一级时，则通过广播告知乘客前往人数较少的站台门，并通知车站工作人员对乘客进行疏导；
26、当风险等级评定为二级时，则通过广播告知乘客前往人数较少的站台门；
27、当风险等级评定为无风险时，则不做操作。
28、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
29、1.本发明在通过数据处理模块获取最大上车人数时，考虑到了等待人数和预计下车人数对最大上车人数的交叉影响，能够根据等待人数和预计下车人数进行预测，提供最大上车人数和风险等级分析，从而帮助车站或列车运营者做出适当的决策。
30、2.本发明在获得范围最大上车人数的时候使用了上车系数，所述上车系数通过人均上车速度和预下车人数得来，将下车人数对上车人上车速度的干扰加入了进来得到带有干扰的上车系数，就可以在获得范围最大上车人数时直接使用站台门开门时间来预测结果，减少了分析上车时间的步骤，提高了系统的效率。
1.基于视频检测技术的城市轨道交通车站危险预警系统，其特征在于，包括：数据处理模块，以及与其相连的数据获取模块和数据存储模块；
2.根据权利要求1所述的基于视频检测技术的城市轨道交通车站危险预警系统，其特征在于，所述通过监控设备获取基础数据，包括：
3.根据权利要求1所述的基于视频检测技术的城市轨道交通车站危险预警系统，其特征在于，所述通过车厢人数得到预下车人数，包括：
4.根据权利要求3所述的基于视频检测技术的城市轨道交通车站危险预警系统，其特征在于，所述基于基础数据计算得到最大上车人数，包括：
5.根据权利要求4所述的基于视频检测技术的城市轨道交通车站危险预警系统，其特征在于，所述β通过人均上车速度和预下车人数得来，包括：
6.根据权利要求4所述的基于视频检测技术的城市轨道交通车站危险预警系统，其特征在于，所述基于等待人数和最大上车人数分析得到风险等级，包括：
7.根据权利要求5所述的基于视频检测技术的城市轨道交通车站危险预警系统，其特征在于，所述基于风险等级进行相应的预警操作，包括：
