基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市軌道交通擁擠度檢測(cè)算法的深度剖析與實(shí)踐一、引言1.1研究背景與意義隨著城市化進(jìn)程的加速，城市人口急劇增長(zhǎng)，城市軌道交通作為一種高效、便捷、環(huán)保的公共交通方式，在各大城市得到了廣泛的發(fā)展。據(jù)交通運(yùn)輸部數(shù)據(jù)顯示，截至2024年年底，全國(guó)共有54個(gè)城市開(kāi)通運(yùn)營(yíng)城市軌道交通線路325條，運(yùn)營(yíng)里程10945.6公里，車(chē)站6324座。城市軌道交通在緩解城市交通擁堵、減少環(huán)境污染、促進(jìn)城市可持續(xù)發(fā)展等方面發(fā)揮著重要作用。然而，隨著城市軌道交通客流量的不斷增加，擁擠問(wèn)題日益突出。在早晚高峰時(shí)段，許多城市的地鐵車(chē)廂內(nèi)人滿(mǎn)為患，乘客的出行體驗(yàn)受到嚴(yán)重影響。以北京、上海、廣州等一線城市為例，高峰時(shí)段的地鐵車(chē)廂內(nèi)，乘客常常需要擠在狹小的空間內(nèi)，甚至無(wú)法正常站立。這種擁擠狀況不僅給乘客帶來(lái)了身體上的不適，還增加了安全隱患，如在緊急情況下，人員疏散困難，容易引發(fā)踩踏事故等。此外，城市軌道交通的擁擠問(wèn)題也給運(yùn)營(yíng)管理帶來(lái)了挑戰(zhàn)。運(yùn)營(yíng)部門(mén)需要根據(jù)客流量的變化，合理安排列車(chē)運(yùn)行計(jì)劃，以提高運(yùn)輸效率和服務(wù)質(zhì)量。然而，由于缺乏準(zhǔn)確的客流量預(yù)測(cè)和擁擠度檢測(cè)手段，運(yùn)營(yíng)部門(mén)往往難以做出科學(xué)的決策，導(dǎo)致列車(chē)運(yùn)行效率低下，資源浪費(fèi)嚴(yán)重。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作為一種深度學(xué)習(xí)算法，具有強(qiáng)大的特征提取和模式識(shí)別能力，在圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了顯著的成果。將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于城市軌道交通擁擠度檢測(cè)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)客流量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，為運(yùn)營(yíng)管理提供科學(xué)依據(jù)。通過(guò)對(duì)歷史客流量數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)的客流量變化趨勢(shì)，幫助運(yùn)營(yíng)部門(mén)提前做好應(yīng)對(duì)措施，如調(diào)整列車(chē)運(yùn)行計(jì)劃、增加運(yùn)力等。此外，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以對(duì)車(chē)廂內(nèi)的擁擠情況進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況，如過(guò)度擁擠等，為保障乘客的安全提供支持。因此，研究基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市軌道交通擁擠度檢測(cè)算法具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。一方面，它可以提高城市軌道交通的運(yùn)營(yíng)管理水平，優(yōu)化資源配置，提高運(yùn)輸效率和服務(wù)質(zhì)量；另一方面，它可以為乘客提供更加舒適、安全的出行環(huán)境，促進(jìn)城市軌道交通的可持續(xù)發(fā)展。同時(shí)，本研究也有助于推動(dòng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用，為解決其他交通問(wèn)題提供新的思路和方法。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀在城市軌道交通擁擠度檢測(cè)領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量的研究，取得了一系列有價(jià)值的成果。國(guó)外方面，早期研究主要集中在傳統(tǒng)的檢測(cè)方法上。例如，通過(guò)安裝在站臺(tái)和車(chē)廂內(nèi)的傳感器，如壓力傳感器、紅外傳感器等，來(lái)獲取客流量信息。這些方法雖然能夠在一定程度上檢測(cè)客流量，但存在檢測(cè)范圍有限、精度不高的問(wèn)題。隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展，基于視頻圖像的檢測(cè)方法逐漸成為研究熱點(diǎn)。學(xué)者們利用圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)，對(duì)監(jiān)控視頻中的行人進(jìn)行檢測(cè)和計(jì)數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)軌道交通擁擠度的評(píng)估。如[學(xué)者姓名1]提出了一種基于背景減除和目標(biāo)跟蹤的行人檢測(cè)算法，能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)出視頻中的行人數(shù)量，但在復(fù)雜場(chǎng)景下，如光照變化、遮擋等，算法的魯棒性有待提高。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起為城市軌道交通擁擠度檢測(cè)帶來(lái)了新的突破。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）由于其強(qiáng)大的特征提取能力，被廣泛應(yīng)用于該領(lǐng)域。[學(xué)者姓名2]等人提出了一種基于CNN的擁擠度檢測(cè)模型，通過(guò)對(duì)大量的監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到不同擁擠程度下的圖像特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)擁擠度的準(zhǔn)確分類(lèi)。然而，該模型在處理小目標(biāo)和復(fù)雜背景時(shí)，容易出現(xiàn)漏檢和誤檢的情況。此外，一些學(xué)者還將注意力機(jī)制、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)引入到擁擠度檢測(cè)中，以進(jìn)一步提高檢測(cè)的精度和性能。如[學(xué)者姓名3]利用注意力機(jī)制，使模型能夠更加關(guān)注圖像中的關(guān)鍵區(qū)域，從而提高了對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)能力。國(guó)內(nèi)在城市軌道交通擁擠度檢測(cè)方面的研究起步相對(duì)較晚，但發(fā)展迅速。早期的研究主要借鑒國(guó)外的經(jīng)驗(yàn)，采用傳統(tǒng)的檢測(cè)方法和模型。隨著國(guó)內(nèi)城市軌道交通的快速發(fā)展，對(duì)擁擠度檢測(cè)的需求日益迫切，國(guó)內(nèi)學(xué)者開(kāi)始加大對(duì)該領(lǐng)域的研究投入。在基于視頻圖像的檢測(cè)方法方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者提出了許多創(chuàng)新的算法和模型。如[學(xué)者姓名4]提出了一種基于多尺度特征融合的CNN模型，通過(guò)融合不同尺度的圖像特征，提高了模型對(duì)不同大小行人的檢測(cè)能力。[學(xué)者姓名5]等人則利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以解決數(shù)據(jù)不足的問(wèn)題，從而提高了模型的泛化能力。在實(shí)際應(yīng)用方面，國(guó)內(nèi)一些城市已經(jīng)開(kāi)始嘗試將基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擁擠度檢測(cè)算法應(yīng)用于軌道交通運(yùn)營(yíng)管理中。例如，北京、上海、廣州等城市的地鐵系統(tǒng)，通過(guò)在車(chē)站和車(chē)廂內(nèi)安裝高清攝像頭，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)視頻圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)客流量和擁擠度的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。這些應(yīng)用不僅提高了運(yùn)營(yíng)管理的效率，還為乘客提供了更加便捷的出行信息服務(wù)。然而，目前的應(yīng)用還存在一些問(wèn)題，如算法的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性有待進(jìn)一步提高，系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性還需要加強(qiáng)等。盡管?chē)?guó)內(nèi)外在城市軌道交通擁擠度檢測(cè)方面取得了一定的研究成果，但仍存在一些不足之處。現(xiàn)有研究在復(fù)雜場(chǎng)景下的檢測(cè)精度和魯棒性有待提高，如在光照變化、遮擋、人群密度過(guò)大等情況下，算法容易出現(xiàn)誤判和漏判。不同檢測(cè)方法和模型之間的融合和優(yōu)化還需要進(jìn)一步研究，以充分發(fā)揮各種方法的優(yōu)勢(shì)，提高檢測(cè)的整體性能。此外，目前的研究大多集中在理論和算法層面，與實(shí)際應(yīng)用的結(jié)合還不夠緊密，如何將研究成果更好地應(yīng)用于城市軌道交通運(yùn)營(yíng)管理中，仍然是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。1.3研究?jī)?nèi)容與方法1.3.1研究?jī)?nèi)容本研究聚焦于基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市軌道交通擁擠度檢測(cè)算法，主要涵蓋以下幾個(gè)方面的內(nèi)容：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論研究：深入剖析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與原理，包括卷積層、池化層、全連接層等基本組件的工作機(jī)制，以及網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程和優(yōu)化算法。探究卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像特征提取方面的優(yōu)勢(shì)，以及如何將其應(yīng)用于城市軌道交通擁擠度檢測(cè)任務(wù)中。通過(guò)對(duì)經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如AlexNet、VGG、ResNet等的研究，了解其在不同場(chǎng)景下的性能表現(xiàn)，為后續(xù)算法的改進(jìn)和創(chuàng)新提供理論依據(jù)。城市軌道交通擁擠度檢測(cè)數(shù)據(jù)集的構(gòu)建：收集城市軌道交通車(chē)站和車(chē)廂內(nèi)的監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)，涵蓋不同時(shí)間段、不同線路、不同站點(diǎn)的場(chǎng)景，以確保數(shù)據(jù)集的多樣性和代表性。對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，標(biāo)記出不同擁擠程度的區(qū)域和對(duì)應(yīng)的擁擠度等級(jí)，為算法的訓(xùn)練和評(píng)估提供準(zhǔn)確的樣本。同時(shí)，考慮到數(shù)據(jù)的隱私和安全問(wèn)題，制定合理的數(shù)據(jù)采集和處理規(guī)范，確保數(shù)據(jù)的合法使用。基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擁擠度檢測(cè)算法設(shè)計(jì)：在深入研究卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，針對(duì)城市軌道交通擁擠度檢測(cè)的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)適合的算法模型。考慮如何優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高模型對(duì)小目標(biāo)行人的檢測(cè)能力，以及如何增強(qiáng)模型在復(fù)雜背景和光照變化等情況下的魯棒性。探索引入注意力機(jī)制、多尺度特征融合等技術(shù)，使模型能夠更加關(guān)注圖像中的關(guān)鍵信息，從而提升檢測(cè)的準(zhǔn)確性。此外，還需對(duì)算法的實(shí)時(shí)性進(jìn)行優(yōu)化，以滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用中對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的需求。算法性能評(píng)估與對(duì)比分析：采用多種評(píng)估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值等，對(duì)設(shè)計(jì)的擁擠度檢測(cè)算法進(jìn)行全面的性能評(píng)估。將本算法與其他傳統(tǒng)的檢測(cè)方法以及現(xiàn)有的基于深度學(xué)習(xí)的算法進(jìn)行對(duì)比分析，明確本算法的優(yōu)勢(shì)和不足之處。通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析，找出影響算法性能的關(guān)鍵因素，并提出針對(duì)性的改進(jìn)措施，進(jìn)一步提升算法的性能。算法在實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用研究：將優(yōu)化后的擁擠度檢測(cè)算法應(yīng)用于實(shí)際的城市軌道交通運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景中，驗(yàn)證其在實(shí)際環(huán)境中的可行性和有效性。與城市軌道交通的運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)進(jìn)行集成，實(shí)現(xiàn)對(duì)客流量和擁擠度的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，為運(yùn)營(yíng)部門(mén)提供決策支持。收集實(shí)際應(yīng)用中的反饋數(shù)據(jù)，對(duì)算法進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化和改進(jìn)，使其更好地適應(yīng)實(shí)際運(yùn)營(yíng)的需求。1.3.2研究方法為了實(shí)現(xiàn)上述研究?jī)?nèi)容，本研究將綜合運(yùn)用多種研究方法，具體如下：文獻(xiàn)研究法：廣泛查閱國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，包括學(xué)術(shù)期刊論文、學(xué)位論文、研究報(bào)告等，全面了解城市軌道交通擁擠度檢測(cè)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)。梳理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用成果，分析現(xiàn)有研究中存在的問(wèn)題和不足，為本研究提供理論基礎(chǔ)和研究思路。通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)的綜合分析，總結(jié)出當(dāng)前研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)，明確本研究的創(chuàng)新點(diǎn)和突破方向。實(shí)驗(yàn)對(duì)比法：搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，利用構(gòu)建的城市軌道交通擁擠度檢測(cè)數(shù)據(jù)集對(duì)不同的算法模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。通過(guò)設(shè)置不同的實(shí)驗(yàn)參數(shù)和條件，對(duì)比分析不同算法在檢測(cè)準(zhǔn)確率、召回率、實(shí)時(shí)性等方面的性能表現(xiàn)。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，嚴(yán)格控制變量，確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性和可比性。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比，篩選出性能最優(yōu)的算法模型，并對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化和改進(jìn)。案例分析法：選取實(shí)際的城市軌道交通線路和站點(diǎn)作為案例，將研究的擁擠度檢測(cè)算法應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景中進(jìn)行驗(yàn)證。深入分析算法在實(shí)際應(yīng)用中遇到的問(wèn)題和挑戰(zhàn)，結(jié)合實(shí)際情況提出針對(duì)性的解決方案。通過(guò)案例分析，總結(jié)算法在實(shí)際應(yīng)用中的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，為算法的推廣和應(yīng)用提供實(shí)踐依據(jù)。同時(shí)，通過(guò)對(duì)實(shí)際案例的分析，也可以進(jìn)一步優(yōu)化算法，使其更好地適應(yīng)不同的實(shí)際場(chǎng)景。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1城市軌道交通概述城市軌道交通作為城市公共交通的重要組成部分，在現(xiàn)代城市交通體系中占據(jù)著核心地位。根據(jù)原中華人民共和國(guó)建設(shè)部于2007年發(fā)布的《城市公共交通分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)》（CJJ/T114-2007），城市軌道交通是采用軌道結(jié)構(gòu)進(jìn)行承重和導(dǎo)向的車(chē)輛運(yùn)輸系統(tǒng)，依據(jù)城市交通總體規(guī)劃要求，設(shè)置全封閉或部分封閉的專(zhuān)用軌道線路，以列車(chē)或單車(chē)形式，運(yùn)送相當(dāng)規(guī)?？土髁康墓步煌ǚ绞?。其主要包括地鐵系統(tǒng)、輕軌系統(tǒng)、單軌系統(tǒng)、有軌電車(chē)、磁浮系統(tǒng)、自動(dòng)導(dǎo)向軌道系統(tǒng)、市域快速軌道系統(tǒng)等多種類(lèi)型，每種類(lèi)型都有其獨(dú)特之處。地鐵系統(tǒng)是一種大運(yùn)量的軌道運(yùn)輸系統(tǒng)，采用鋼輪鋼軌體系，標(biāo)準(zhǔn)軌距為1435mm。它主要在大城市地下空間修筑的隧道中運(yùn)行，當(dāng)條件允許時(shí)，也能穿出地面，在地上或是高架橋上運(yùn)行。依據(jù)選用車(chē)型的不同，可分為常規(guī)地鐵和小斷面地鐵；根據(jù)線路客運(yùn)規(guī)模差異，又可分為高運(yùn)量地鐵和大運(yùn)量地鐵。地鐵車(chē)輛基本車(chē)型有A型車(chē)、B型車(chē)和LB型車(chē)（直線電機(jī)）三種，其中A型車(chē)基本寬度3000mm，B型車(chē)和LB型車(chē)車(chē)輛寬度為2800mm。地鐵系統(tǒng)的列車(chē)編組通常由4-8輛組成，列成長(zhǎng)度為70-190m，要求線路配備較長(zhǎng)的站臺(tái)，最高行車(chē)速度不應(yīng)小于80km/h。由于其運(yùn)量大、速度快、不受地面交通干擾等特點(diǎn)，成為大城市緩解交通擁堵的重要手段。例如，北京地鐵網(wǎng)絡(luò)龐大，每天承載著數(shù)百萬(wàn)的客流量，極大地緩解了地面交通的壓力。輕軌系統(tǒng)是一種中運(yùn)量快速軌道交通運(yùn)輸系統(tǒng)，在不同國(guó)家有不同稱(chēng)呼，如英、美稱(chēng)之為L(zhǎng)RT，俄國(guó)稱(chēng)為OPT，德國(guó)稱(chēng)其為“城市鐵道”，日本稱(chēng)為“輕軌電車(chē)”。它既可以運(yùn)行在地下，也能建成高架軌道形式，還可在地面運(yùn)行，是由現(xiàn)代有軌電車(chē)發(fā)展而來(lái)的。輕軌交通最主要特征是運(yùn)量規(guī)模比地鐵小，其單向高峰小時(shí)斷面流量在10000-30000人。它在技術(shù)上既可以自成體系，也可采用地鐵技術(shù)制式，與地鐵在外觀和運(yùn)行方式上有時(shí)難以辨別。一些中小城市或大城市的部分線路會(huì)選擇輕軌系統(tǒng)，因其建設(shè)成本相對(duì)較低，能較好地滿(mǎn)足當(dāng)?shù)氐慕煌ㄐ枨?。單軌系統(tǒng)是一種車(chē)輛與特制軌道梁組合成一體運(yùn)行的中運(yùn)量軌道交通系統(tǒng)，軌道梁既是車(chē)輛的承重結(jié)構(gòu)，也是車(chē)輛運(yùn)行的導(dǎo)向軌道。主要有跨座式單軌系統(tǒng)和懸掛式單軌系統(tǒng)兩種類(lèi)型?？缱絾诬壪到y(tǒng)中車(chē)輛跨騎在單片梁上運(yùn)行，如重慶的單軌線路，獨(dú)特的軌道和車(chē)輛設(shè)計(jì)使其能適應(yīng)復(fù)雜的地形條件，成為城市一道獨(dú)特的風(fēng)景線；懸掛式單軌系統(tǒng)則是車(chē)輛懸掛在單根梁上運(yùn)行，這種類(lèi)型相對(duì)較少見(jiàn)，但其在節(jié)省地面空間等方面具有一定優(yōu)勢(shì)。有軌電車(chē)是一種在地面上沿著軌道行駛的公共交通工具，通常與其他地面交通混合運(yùn)行。它具有投資成本低、建設(shè)周期短、靈活性強(qiáng)等特點(diǎn)，能較好地融入城市的街道景觀。一些歷史文化名城或旅游城市會(huì)保留或發(fā)展有軌電車(chē)，不僅作為一種交通方式，還成為城市文化的一部分。例如，大連的有軌電車(chē)歷史悠久，至今仍在運(yùn)行，吸引了眾多游客體驗(yàn)。磁浮系統(tǒng)利用電磁力使列車(chē)懸浮在軌道上運(yùn)行，具有速度快、噪音小、能耗低等優(yōu)點(diǎn)。根據(jù)電磁原理的不同，可分為常導(dǎo)磁浮和超導(dǎo)磁浮。常導(dǎo)磁浮如上海的磁浮線，最高速度可達(dá)430km/h，主要用于連接城市與機(jī)場(chǎng)等重要交通樞紐；超導(dǎo)磁浮則還處于研究和試驗(yàn)階段，其技術(shù)更為先進(jìn)，但成本也更高。自動(dòng)導(dǎo)向軌道系統(tǒng)通常采用橡膠輪胎車(chē)輛，通過(guò)導(dǎo)向軌引導(dǎo)車(chē)輛運(yùn)行，具有自動(dòng)化程度高、轉(zhuǎn)彎半徑小、爬坡能力強(qiáng)等特點(diǎn)。一般應(yīng)用于機(jī)場(chǎng)、大型商業(yè)區(qū)等人員密集且對(duì)交通便捷性要求較高的區(qū)域，如廣州的APM線，采用無(wú)人駕駛技術(shù)，為乘客提供了高效、便捷的服務(wù)。市域快速軌道系統(tǒng)主要服務(wù)于城市郊區(qū)與中心城區(qū)之間的快速交通聯(lián)系，其線路較長(zhǎng)，站點(diǎn)間距較大，運(yùn)行速度快。能夠有效地拓展城市的發(fā)展空間，促進(jìn)城市區(qū)域一體化發(fā)展。例如，北京的大興機(jī)場(chǎng)線，快速連接了市區(qū)與大興國(guó)際機(jī)場(chǎng)，大大縮短了出行時(shí)間。城市軌道交通具有諸多顯著特點(diǎn)。其運(yùn)量大，能夠一次性運(yùn)送大量乘客，以滿(mǎn)足城市高強(qiáng)度的出行需求。以地鐵為例，一列地鐵列車(chē)的載客量可達(dá)數(shù)千人，是公交車(chē)等其他公共交通工具無(wú)法比擬的。同時(shí)具有高效性，運(yùn)行速度快且準(zhǔn)時(shí)，不受地面交通擁堵的影響，能夠?yàn)槌丝凸?jié)省大量出行時(shí)間。像磁浮列車(chē)，高速運(yùn)行的特性使其在長(zhǎng)距離出行中優(yōu)勢(shì)明顯。它還具備節(jié)能環(huán)保的優(yōu)勢(shì)，相較于私人汽車(chē)，城市軌道交通的能源消耗更低，并且?guī)缀醪划a(chǎn)生尾氣排放，有助于減少城市空氣污染，符合可持續(xù)發(fā)展的理念。此外，城市軌道交通的安全性和可靠性較高，先進(jìn)的技術(shù)和嚴(yán)格的管理保障了列車(chē)的平穩(wěn)運(yùn)行，降低了事故發(fā)生的概率。城市軌道交通的客流量分布具有明顯的規(guī)律。在時(shí)間分布上，一日內(nèi)小時(shí)客流呈現(xiàn)出典型的雙峰型特征。夜間客流量稀少，隨著早晨人們開(kāi)始上班和上學(xué)，客流量逐漸增加，達(dá)到早高峰；午間客流量稍減，傍晚下班和放學(xué)時(shí)段又迎來(lái)晚高峰，此后客流量逐漸減少，午夜達(dá)到最少。例如，上海地鐵在工作日的早高峰時(shí)段，8-9點(diǎn)之間的客流量明顯高于其他時(shí)段，各線路的車(chē)廂內(nèi)都較為擁擠。一周內(nèi)全日客流也存在規(guī)律變化，在以通勤、通學(xué)客流為主的線路上，雙休日的客流會(huì)有所減少；而在連接商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)、旅游景點(diǎn)的線路上，雙休日客流則往往會(huì)增加。并且，星期一與節(jié)假日后的早高峰小時(shí)客流和星期五與節(jié)假日前的晚高峰小時(shí)客流，通常比其他工作日的早、晚高峰小時(shí)客流要大。在一年內(nèi)，客流還存在季節(jié)性變化，如6月份由于梅雨季節(jié)和學(xué)生復(fù)習(xí)迎考等原因，通常是全年的客流低谷；而在旅游旺季，流動(dòng)人口的增加會(huì)使軌道交通線路的客流增加。在空間分布上，城市軌道交通的客流量在不同線路、站點(diǎn)之間存在顯著差異。城市中心區(qū)域、換乘站以及商業(yè)中心、交通樞紐等附近的站點(diǎn)，客流量往往較大。例如，北京的西單站，作為商業(yè)中心和換乘樞紐，每天的客流量巨大，尤其是在高峰時(shí)段，站臺(tái)和車(chē)廂內(nèi)都人滿(mǎn)為患。而一些偏遠(yuǎn)地區(qū)或非核心區(qū)域的站點(diǎn)，客流量則相對(duì)較小。并且，不同線路的客流強(qiáng)度也有所不同，連接城市主要功能區(qū)的線路，客流需求更為旺盛。城市軌道交通擁擠的成因是多方面的。從需求角度來(lái)看，城市人口的不斷增長(zhǎng)以及城市化進(jìn)程的加速，使得對(duì)軌道交通出行的需求大幅增加。經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和就業(yè)的集聚，吸引了大量人員涌入城市，進(jìn)一步增加了通勤和商務(wù)出行的需求。隨著人們對(duì)環(huán)保和交通擁堵問(wèn)題的關(guān)注，越來(lái)越多的人選擇軌道交通出行，導(dǎo)致客流大幅上升。若軌道交通網(wǎng)絡(luò)不完善，覆蓋范圍有限或缺少關(guān)鍵換乘節(jié)點(diǎn)，會(huì)使乘客集中在部分線路或站點(diǎn)，從而形成擁擠。城市規(guī)劃布局不合理，導(dǎo)致單一中心化通勤模式，通勤集中在高峰時(shí)段和特定區(qū)域，也會(huì)加劇軌道交通的擁擠狀況。從供給角度分析，現(xiàn)有軌道交通運(yùn)力不足，無(wú)法滿(mǎn)足快速增長(zhǎng)的客流需求，如車(chē)輛編組或線路長(zhǎng)度受限，會(huì)導(dǎo)致車(chē)廂擁擠。部分軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施老化，存在設(shè)備故障、安全隱患等問(wèn)題，影響了運(yùn)營(yíng)效率和客流容量。換乘站設(shè)計(jì)不合理，換乘路線指示不清，造成乘客換乘時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，降低了通行效率和整體運(yùn)力。運(yùn)營(yíng)管理不當(dāng)，如列車(chē)調(diào)度不合理、信號(hào)系統(tǒng)效率低、應(yīng)急預(yù)案欠缺等，會(huì)導(dǎo)致列車(chē)延誤或故障，影響乘客出行體驗(yàn)和軌道交通運(yùn)力。車(chē)廂擁擠不堪、車(chē)廂內(nèi)環(huán)境差、空調(diào)系統(tǒng)故障等服務(wù)質(zhì)量問(wèn)題，也會(huì)降低乘客出行舒適度，影響軌道交通的吸引力，間接導(dǎo)致?lián)頂D情況的加劇。外部因素也會(huì)對(duì)城市軌道交通擁擠產(chǎn)生影響。道路交通擁堵會(huì)使地面交通車(chē)輛分流至軌道交通，從而加劇軌道交通的擁擠。舉辦重大活動(dòng)或遇到自然災(zāi)害時(shí)，客流會(huì)突然增加，超出軌道交通的承受能力，形成擁擠。罷工、游行等社會(huì)事件可能影響軌道交通運(yùn)營(yíng)，導(dǎo)致客流聚集和擁擠。城市規(guī)劃不協(xié)調(diào)，未充分考慮軌道交通發(fā)展，會(huì)導(dǎo)致土地利用布局不合理，出行需求與軌道交通運(yùn)力不匹配。政府在軌道交通投資、運(yùn)營(yíng)補(bǔ)貼、交通管理等方面的政策不合理，也會(huì)影響軌道交通的發(fā)展和運(yùn)營(yíng)效率。部分乘客不遵守乘車(chē)秩序，在高峰時(shí)段擁擠車(chē)廂，也會(huì)加劇擁擠情況。2.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理2.2.1基本概念卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一類(lèi)包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是深度學(xué)習(xí)的代表算法之一。它通過(guò)構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動(dòng)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征表示，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的分類(lèi)、預(yù)測(cè)、識(shí)別等任務(wù)。CNN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通常由輸入層、卷積層、激活函數(shù)層、池化層、全連接層和輸出層等部分組成。輸入層負(fù)責(zé)接收原始數(shù)據(jù)，在城市軌道交通擁擠度檢測(cè)中，輸入數(shù)據(jù)通常為車(chē)站或車(chē)廂內(nèi)的監(jiān)控視頻圖像。這些圖像包含了豐富的信息，如乘客的數(shù)量、位置、行為等，為后續(xù)的分析和處理提供了基礎(chǔ)。卷積層是CNN的核心組成部分，通過(guò)卷積核（也稱(chēng)為濾波器）與輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積操作，提取數(shù)據(jù)的局部特征。每個(gè)卷積核可以看作是一個(gè)小的矩陣，在輸入數(shù)據(jù)上滑動(dòng)，通過(guò)與輸入數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)位置的元素相乘并求和，得到卷積結(jié)果。不同的卷積核可以學(xué)習(xí)到不同的特征，如邊緣、紋理、形狀等。例如，一個(gè)小的卷積核可以檢測(cè)圖像中的細(xì)節(jié)特征，如乘客的面部表情；而一個(gè)大的卷積核則可以捕捉圖像中的整體特征，如車(chē)廂內(nèi)的人群分布。通過(guò)堆疊多個(gè)卷積層，可以逐步提取出更高級(jí)、更抽象的特征。激活函數(shù)層用于對(duì)卷積層的輸出進(jìn)行非線性變換，增加網(wǎng)絡(luò)的非線性表達(dá)能力。常見(jiàn)的激活函數(shù)有ReLU（RectifiedLinearUnit）、Sigmoid、Tanh等。ReLU函數(shù)因其計(jì)算簡(jiǎn)單、能夠有效緩解梯度消失問(wèn)題，在CNN中被廣泛應(yīng)用。其表達(dá)式為f(x)=max(0,x)，即當(dāng)x大于0時(shí)，輸出x；當(dāng)x小于等于0時(shí)，輸出0。通過(guò)引入激活函數(shù)，CNN可以學(xué)習(xí)到更復(fù)雜的模式和關(guān)系，提高模型的性能。池化層主要用于對(duì)卷積層輸出的特征圖進(jìn)行下采樣，減少特征圖的尺寸，降低計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)保留重要特征。常見(jiàn)的池化方式有最大池化（MaxPooling）和平均池化（AveragePooling）。最大池化是取池化窗口內(nèi)的最大值作為輸出，能夠突出圖像中的關(guān)鍵特征；平均池化則是計(jì)算池化窗口內(nèi)的平均值作為輸出，對(duì)圖像的特征進(jìn)行平滑處理。例如，在一個(gè)2x2的池化窗口中，最大池化會(huì)選擇窗口內(nèi)的最大值作為輸出，而平均池化則會(huì)計(jì)算窗口內(nèi)四個(gè)元素的平均值作為輸出。池化操作不僅可以減少計(jì)算量，還可以在一定程度上防止過(guò)擬合，提高模型的泛化能力。全連接層將池化層輸出的特征圖展開(kāi)成一維向量，并與后續(xù)的神經(jīng)元進(jìn)行全連接，將提取到的特征映射到最終的輸出類(lèi)別或數(shù)值。在全連接層中，每個(gè)神經(jīng)元都與上一層的所有神經(jīng)元相連，通過(guò)權(quán)重矩陣對(duì)輸入特征進(jìn)行加權(quán)求和，再經(jīng)過(guò)激活函數(shù)得到輸出。全連接層可以學(xué)習(xí)到特征之間的復(fù)雜關(guān)系，用于分類(lèi)或回歸任務(wù)。例如，在城市軌道交通擁擠度檢測(cè)中，全連接層可以根據(jù)前面卷積層和池化層提取的特征，判斷當(dāng)前的擁擠程度是低、中還是高。輸出層根據(jù)具體的任務(wù)類(lèi)型，輸出相應(yīng)的結(jié)果。在分類(lèi)任務(wù)中，通常使用Softmax函數(shù)將全連接層的輸出轉(zhuǎn)換為各個(gè)類(lèi)別的概率分布，選擇概率最大的類(lèi)別作為預(yù)測(cè)結(jié)果；在回歸任務(wù)中，則直接輸出一個(gè)數(shù)值。在城市軌道交通擁擠度檢測(cè)中，如果是分類(lèi)任務(wù)，輸出層會(huì)輸出不同擁擠等級(jí)的概率，如低擁擠度的概率為0.2，中擁擠度的概率為0.5，高擁擠度的概率為0.3，從而判斷當(dāng)前的擁擠程度；如果是回歸任務(wù)，輸出層會(huì)直接輸出一個(gè)表示擁擠度的數(shù)值，如通過(guò)訓(xùn)練得到的擁擠度指標(biāo)值。2.2.2工作機(jī)制卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作機(jī)制主要包括卷積操作、池化操作和激活函數(shù)的作用。卷積操作是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心運(yùn)算，其本質(zhì)是通過(guò)卷積核對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取。以二維圖像為例，假設(shè)輸入圖像的大小為H\timesW\timesC（H表示高度，W表示寬度，C表示通道數(shù)，如RGB圖像的通道數(shù)為3），卷積核的大小為h\timesw\timesC（h和w分別表示卷積核的高度和寬度，通道數(shù)與輸入圖像相同，以保證卷積操作在每個(gè)通道上都能進(jìn)行）。在進(jìn)行卷積操作時(shí)，卷積核在輸入圖像上按照一定的步長(zhǎng)（stride）滑動(dòng)，對(duì)于每個(gè)滑動(dòng)位置，將卷積核與對(duì)應(yīng)位置的圖像區(qū)域進(jìn)行元素相乘并求和，得到一個(gè)輸出值，這些輸出值構(gòu)成了卷積后的特征圖。具體計(jì)算公式為：O_{i,j,k}=\sum_{m=0}^{h-1}\sum_{n=0}^{w-1}\sum_{l=0}^{C-1}I_{i+m,j+n,l}\timesK_{m,n,l,k}+b_k其中，O_{i,j,k}表示輸出特征圖中第k個(gè)通道上坐標(biāo)為(i,j)的元素值，I_{i+m,j+n,l}表示輸入圖像第l個(gè)通道上坐標(biāo)為(i+m,j+n)的像素值，K_{m,n,l,k}表示卷積核中第l個(gè)通道上坐標(biāo)為(m,n)且對(duì)應(yīng)輸出通道k的權(quán)重值，b_k是偏置項(xiàng)。通過(guò)這種方式，卷積核在輸入圖像上滑動(dòng)，不斷提取圖像的局部特征，每個(gè)卷積核都可以學(xué)習(xí)到特定的特征模式，如水平邊緣、垂直邊緣、紋理等。多個(gè)卷積核并行工作，就可以提取出圖像的多種特征，這些特征組合起來(lái)構(gòu)成了卷積層輸出的特征圖。池化操作是在卷積操作之后進(jìn)行的下采樣過(guò)程，主要目的是減少特征圖的尺寸，降低計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)保留重要特征，提高模型的魯棒性。最大池化和平均池化是兩種常見(jiàn)的池化方式。最大池化操作在池化窗口內(nèi)選擇最大值作為輸出。假設(shè)池化窗口的大小為p\timesp，步長(zhǎng)為s，對(duì)于輸入特征圖，從左上角開(kāi)始，以步長(zhǎng)s滑動(dòng)池化窗口，每次取窗口內(nèi)的最大值作為輸出特征圖對(duì)應(yīng)位置的值。例如，對(duì)于一個(gè)4\times4的輸入特征圖，池化窗口大小為2\times2，步長(zhǎng)為2，第一個(gè)池化窗口覆蓋輸入特征圖的左上角2\times2區(qū)域，取該區(qū)域內(nèi)的最大值作為輸出特征圖左上角的值，然后向右滑動(dòng)步長(zhǎng)2，繼續(xù)取新窗口內(nèi)的最大值，依次類(lèi)推，直到完成整個(gè)特征圖的池化操作。最大池化能夠突出圖像中的關(guān)鍵特征，因?yàn)樗槐Ａ袅舜翱趦?nèi)的最大值，這些最大值往往代表了圖像中最顯著的部分，如物體的輪廓、邊緣等。平均池化則是計(jì)算池化窗口內(nèi)所有元素的平均值作為輸出。同樣以4\times4的輸入特征圖和2\times2的池化窗口、步長(zhǎng)為2為例，第一個(gè)池化窗口覆蓋左上角2\times2區(qū)域，計(jì)算該區(qū)域內(nèi)四個(gè)元素的平均值作為輸出特征圖左上角的值，然后按照步長(zhǎng)滑動(dòng)窗口，計(jì)算每個(gè)窗口內(nèi)元素的平均值，得到輸出特征圖。平均池化對(duì)圖像的特征進(jìn)行平滑處理，它更關(guān)注圖像的整體信息，在一定程度上可以減少噪聲的影響。池化操作通過(guò)減少特征圖的尺寸，降低了后續(xù)全連接層的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量，同時(shí)由于保留了重要特征，不會(huì)對(duì)模型的性能產(chǎn)生太大影響。激活函數(shù)在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中起著至關(guān)重要的作用，它為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入了非線性因素，使得網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到更復(fù)雜的模式和關(guān)系。如果沒(méi)有激活函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將只是一個(gè)線性模型，其表達(dá)能力非常有限，只能學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的線性關(guān)系。而在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)往往具有復(fù)雜的非線性特征，激活函數(shù)的引入使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠逼近任意復(fù)雜的非線性函數(shù)，大大提高了模型的表達(dá)能力和泛化能力。以ReLU激活函數(shù)為例，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為f(x)=max(0,x)。當(dāng)輸入值x大于0時(shí)，輸出值等于x；當(dāng)輸入值x小于等于0時(shí)，輸出值為0。這種簡(jiǎn)單的非線性變換使得神經(jīng)元在輸入大于0時(shí)能夠正常傳遞信號(hào)，而在輸入小于等于0時(shí)則抑制信號(hào)傳遞。ReLU函數(shù)具有計(jì)算簡(jiǎn)單、收斂速度快等優(yōu)點(diǎn)，能夠有效緩解梯度消失問(wèn)題。在訓(xùn)練過(guò)程中，使用ReLU函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更容易收斂到較好的解，并且可以減少計(jì)算量，提高訓(xùn)練效率。除了ReLU函數(shù)，Sigmoid函數(shù)和Tanh函數(shù)也是常見(jiàn)的激活函數(shù)，但它們?cè)谔幚砩顚由窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)容易出現(xiàn)梯度消失問(wèn)題，導(dǎo)致訓(xùn)練困難。Sigmoid函數(shù)將輸入值映射到0到1之間，其表達(dá)式為f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}；Tanh函數(shù)將輸入值映射到-1到1之間，表達(dá)式為f(x)=\frac{e^{x}-e^{-x}}{e^{x}+e^{-x}}。在一些特定的場(chǎng)景中，如二分類(lèi)問(wèn)題，Sigmoid函數(shù)可能會(huì)被使用，因?yàn)樗妮敵隹梢灾苯咏忉尀楦怕?；而Tanh函數(shù)在處理一些需要考慮正負(fù)信息的問(wèn)題時(shí)可能更有優(yōu)勢(shì)。2.2.3常用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程中，涌現(xiàn)出了許多經(jīng)典的模型，這些模型在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中取得了優(yōu)異的性能，為后續(xù)的研究和應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。以下介紹幾種常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括LeNet-5、AlexNet和VGG。LeNet-5是最早的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，由YannLeCun等人在1998年提出，主要用于手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別任務(wù)，并取得了巨大成功，為后來(lái)的深度學(xué)習(xí)模型奠定了基礎(chǔ)。其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單，包含多個(gè)卷積層、池化層和全連接層。輸入層接收32\times32\times1的灰度圖像，第一層卷積層（C1）使用6個(gè)5\times5的卷積核，步長(zhǎng)為1，不進(jìn)行填充，得到28\times28\times6的特征圖，然后通過(guò)Sigmoid激活函數(shù)引入非線性；接著是平均池化層（S2），池化窗口大小為2\times2，步長(zhǎng)為2，將特征圖大小減半，得到14\times14\times6的輸出；第二層卷積層（C3）使用16個(gè)5\times5的卷積核，得到10\times10\times16的特征圖，同樣經(jīng)過(guò)Sigmoid激活函數(shù)；再經(jīng)過(guò)平均池化層（S4），得到5\times5\times16的特征圖；之后進(jìn)入全連接層，F(xiàn)5層有120個(gè)神經(jīng)元，F(xiàn)6層有84個(gè)神經(jīng)元，最后輸出層有10個(gè)神經(jīng)元，對(duì)應(yīng)10個(gè)手寫(xiě)數(shù)字類(lèi)別，通常使用Softmax函數(shù)進(jìn)行分類(lèi)。LeNet-5的成功證明了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別任務(wù)中的有效性，其采用的卷積層和池化層交替的結(jié)構(gòu)模式，以及參數(shù)共享的思想，為后來(lái)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展提供了重要的參考。AlexNet是2012年由AlexKrizhevsky等人提出的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在ImageNet大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別挑戰(zhàn)賽（ILSVRC2012）中取得了顯著成績(jī)，大大推動(dòng)了深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。AlexNet的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較LeNet-5更深、更復(fù)雜，由8層構(gòu)成，其中5層是卷積層，3層是全連接層。輸入層接收224\times224\times3的彩色圖像，卷積層1（Conv1）使用96個(gè)11\times11的卷積核，步長(zhǎng)為4，輸出55\times55\times96的特征圖，后接ReLU激活函數(shù)和最大池化操作，該層主要提取低級(jí)別特征如邊緣和紋理；卷積層2（Conv2）使用256個(gè)5\times5的卷積核，輸出27\times27\times256的特征圖，后接ReLU和最大池化操作，增加了卷積核的數(shù)量以捕捉更多的圖像細(xì)節(jié)；卷積層3（Conv3）使用384個(gè)3\times3的卷積核，輸出13\times13\times384的特征圖，后接ReLU激活函數(shù)，專(zhuān)注于中級(jí)和高級(jí)的圖像特征提??；卷積層4（Conv4）和卷積層5（Conv5）分別使用384個(gè)和256個(gè)3\times3的卷積核，輸出特征圖大小均為13\times13，最后卷積層5接一個(gè)最大池化操作；全連接層1（FC1）將卷積層的輸出展平，連接到4096個(gè)神經(jīng)元，后接ReLU激活函數(shù)和dropout操作（防止過(guò)擬合）；全連接層2（FC2）同樣是4096個(gè)神經(jīng)元，后接ReLU和dropout操作；輸出層（FC3）是softmax分類(lèi)器，用于輸出1000個(gè)類(lèi)別的概率分布。AlexNet的創(chuàng)新點(diǎn)包括使用ReLU激活函數(shù)，相比傳統(tǒng)的sigmoid或tanh激活函數(shù)，能夠更快地收斂，避免梯度消失問(wèn)題；引入了dropout正則化方法，在訓(xùn)練過(guò)程中隨機(jī)忽略一部分神經(jīng)元，有效防止了過(guò)擬合。此外，AlexNet充分利用GPU來(lái)加速訓(xùn)練，使得大規(guī)模的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成為可能。VGG是由牛津大學(xué)視覺(jué)幾何組（VisualGeometryGroup）提出的一系列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中VGG-11是該系列中相對(duì)較淺的一個(gè)模型。VGG-11的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有簡(jiǎn)潔、規(guī)整的特點(diǎn)，由多個(gè)卷積層和池化層組成，最后連接全連接層進(jìn)行分類(lèi)。輸入層接收224\times224\times3的彩色圖像，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)包含8個(gè)卷積層和3個(gè)全連接層。卷積層部分，采用了多個(gè)3\times3的小卷積核進(jìn)行堆疊，例如，連續(xù)的兩個(gè)3\times3卷積層的感受野與一個(gè)5\times5卷積層相當(dāng)，但參數(shù)數(shù)量更少，且多個(gè)卷積層的堆疊可以增加網(wǎng)絡(luò)的非線性表達(dá)能力。在卷積層之間穿插了3個(gè)最大池化層，用于下采樣。具體結(jié)構(gòu)為：輸入圖像經(jīng)過(guò)兩個(gè)3\times3卷積層（Conv1-1，Conv1-2），后接ReLU激活函數(shù)，再經(jīng)過(guò)最大池化層；接著是兩個(gè)3\times3卷積層（Conv2-1，Conv2-2），接ReLU和最大池化；然后是三個(gè)3\times3卷積層（Conv3-1，Conv3-2，Conv3-3），接ReLU和最大池化；再經(jīng)過(guò)三個(gè)3\times3卷積層（Conv4-1，Conv4-2，Conv4-3），接ReLU和最大池化；最后是三個(gè)全連接層（FC1，F(xiàn)C2，F(xiàn)C3），F(xiàn)C1和FC2有4096個(gè)神經(jīng)元，接ReLU和dropout，F(xiàn)C3接softmax分類(lèi)器，輸出1000個(gè)類(lèi)別的概率分布。VGG模型的優(yōu)點(diǎn)是結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)和理解，通過(guò)使用小卷積核的堆疊，在保證模型性能的同時(shí)，減少了參數(shù)數(shù)量，并且在大規(guī)模圖像分類(lèi)任務(wù)中表現(xiàn)出了良好的性能，為后續(xù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)提供了重要的思路。三、基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擁擠度檢測(cè)算法設(shè)計(jì)3.1算法總體框架本研究設(shè)計(jì)的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市軌道交通擁擠度檢測(cè)算法總體框架，主要由數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、特征提取模塊、分類(lèi)預(yù)測(cè)模塊和結(jié)果輸出模塊這幾個(gè)核心部分構(gòu)成，各模塊相互協(xié)作，以實(shí)現(xiàn)對(duì)城市軌道交通擁擠度的準(zhǔn)確檢測(cè)，其工作流程如圖1所示。此處插入算法總體框架流程圖（圖1）數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊：該模塊是整個(gè)算法的起始環(huán)節(jié)，主要負(fù)責(zé)對(duì)輸入的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、歸一化和增強(qiáng)等操作，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，為后續(xù)的模型訓(xùn)練和檢測(cè)任務(wù)奠定良好基礎(chǔ)。在城市軌道交通擁擠度檢測(cè)中，原始數(shù)據(jù)通常為車(chē)站和車(chē)廂內(nèi)的監(jiān)控視頻圖像，這些圖像可能存在噪聲、光照不均、分辨率不一致等問(wèn)題，會(huì)影響后續(xù)的分析和處理。因此，需要對(duì)其進(jìn)行去噪處理，去除圖像中的噪聲干擾，如高斯噪聲、椒鹽噪聲等，以提高圖像的清晰度；通過(guò)直方圖均衡化等方法對(duì)圖像進(jìn)行光照調(diào)整，使圖像在不同光照條件下都能保持較好的視覺(jué)效果；根據(jù)模型的輸入要求，將圖像調(diào)整為統(tǒng)一的尺寸，如常見(jiàn)的224×224像素，以滿(mǎn)足卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入數(shù)據(jù)格式的要求。歸一化操作也是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要步驟，它將圖像的像素值歸一化到特定的區(qū)間，如[0,1]或[-1,1]，可以加速模型的收斂速度，提高訓(xùn)練效率。此外，為了增加數(shù)據(jù)的多樣性，防止模型過(guò)擬合，還會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)處理，如隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪等操作，擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，使模型能夠?qū)W習(xí)到更多不同場(chǎng)景下的圖像特征。特征提取模塊：此模塊是算法的關(guān)鍵部分，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的特征提取能力，利用卷積層、池化層和激活函數(shù)等組件，對(duì)預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行逐層特征提取，從原始圖像中提取出能夠表征擁擠程度的關(guān)鍵特征。卷積層通過(guò)卷積核在圖像上滑動(dòng)，進(jìn)行卷積操作，提取圖像的局部特征，不同的卷積核可以學(xué)習(xí)到不同的特征，如邊緣、紋理、形狀等。隨著卷積層的堆疊，網(wǎng)絡(luò)能夠逐漸提取出更高級(jí)、更抽象的特征。池化層則在卷積層之后對(duì)特征圖進(jìn)行下采樣，減少特征圖的尺寸，降低計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)保留重要特征，提高模型的魯棒性。常見(jiàn)的池化方式有最大池化和平均池化，最大池化取池化窗口內(nèi)的最大值作為輸出，能夠突出圖像中的關(guān)鍵特征；平均池化計(jì)算池化窗口內(nèi)的平均值作為輸出，對(duì)圖像的特征進(jìn)行平滑處理。激活函數(shù)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入非線性因素，使得網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到更復(fù)雜的模式和關(guān)系，如ReLU函數(shù)因其計(jì)算簡(jiǎn)單、能夠有效緩解梯度消失問(wèn)題，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中被廣泛應(yīng)用。通過(guò)這些組件的協(xié)同工作，特征提取模塊能夠從圖像中提取出豐富的特征信息，為后續(xù)的分類(lèi)預(yù)測(cè)提供有力支持。分類(lèi)預(yù)測(cè)模塊：該模塊接收特征提取模塊輸出的特征向量，將其輸入到全連接層進(jìn)行進(jìn)一步的特征融合和分類(lèi)處理，最后通過(guò)Softmax函數(shù)計(jì)算出不同擁擠程度的概率分布，從而預(yù)測(cè)出當(dāng)前圖像對(duì)應(yīng)的擁擠度等級(jí)。全連接層將池化層輸出的特征圖展開(kāi)成一維向量，并與后續(xù)的神經(jīng)元進(jìn)行全連接，將提取到的特征映射到最終的輸出類(lèi)別或數(shù)值。在全連接層中，每個(gè)神經(jīng)元都與上一層的所有神經(jīng)元相連，通過(guò)權(quán)重矩陣對(duì)輸入特征進(jìn)行加權(quán)求和，再經(jīng)過(guò)激活函數(shù)得到輸出。在城市軌道交通擁擠度檢測(cè)中，全連接層可以根據(jù)前面卷積層和池化層提取的特征，判斷當(dāng)前的擁擠程度是低、中還是高。Softmax函數(shù)則將全連接層的輸出轉(zhuǎn)換為各個(gè)類(lèi)別的概率分布，選擇概率最大的類(lèi)別作為預(yù)測(cè)結(jié)果。例如，如果Softmax函數(shù)輸出的結(jié)果為[0.1,0.3,0.6]，分別表示低、中、高擁擠度的概率，那么預(yù)測(cè)結(jié)果為高擁擠度。結(jié)果輸出模塊：作為算法的最后一個(gè)環(huán)節(jié)，負(fù)責(zé)將分類(lèi)預(yù)測(cè)模塊得到的擁擠度檢測(cè)結(jié)果以直觀的方式展示給用戶(hù)，如在監(jiān)控界面上顯示當(dāng)前車(chē)廂或車(chē)站的擁擠度等級(jí)，同時(shí)還可以將檢測(cè)結(jié)果存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和查詢(xún)。在實(shí)際應(yīng)用中，結(jié)果輸出模塊可以與城市軌道交通的運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)進(jìn)行集成，為運(yùn)營(yíng)部門(mén)提供實(shí)時(shí)的擁擠度信息，幫助其做出合理的運(yùn)營(yíng)決策。例如，當(dāng)檢測(cè)到某個(gè)車(chē)廂的擁擠度達(dá)到高等級(jí)時(shí)，運(yùn)營(yíng)部門(mén)可以及時(shí)調(diào)整列車(chē)運(yùn)行計(jì)劃，增加該線路的運(yùn)力，以緩解擁擠狀況；或者通過(guò)車(chē)站的廣播系統(tǒng)向乘客發(fā)布擁擠度信息，引導(dǎo)乘客選擇較為寬松的車(chē)廂候車(chē)，提高乘客的出行體驗(yàn)。此外，將檢測(cè)結(jié)果存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中，還可以用于分析歷史數(shù)據(jù)，了解不同時(shí)間段、不同線路的擁擠度變化規(guī)律，為未來(lái)的運(yùn)營(yíng)規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支持。3.2數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理3.2.1數(shù)據(jù)采集本研究的數(shù)據(jù)采集主要圍繞城市軌道交通的車(chē)站和車(chē)廂內(nèi)場(chǎng)景展開(kāi)，通過(guò)多種設(shè)備和渠道獲取相關(guān)的圖像和視頻數(shù)據(jù)，以構(gòu)建一個(gè)全面、豐富且具有代表性的數(shù)據(jù)集，為后續(xù)的算法訓(xùn)練和研究提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在數(shù)據(jù)采集設(shè)備方面，充分利用城市軌道交通現(xiàn)有的監(jiān)控系統(tǒng)，這些監(jiān)控?cái)z像頭通常安裝在車(chē)站的站臺(tái)、站廳、通道以及車(chē)廂內(nèi)部等關(guān)鍵位置，能夠?qū)崟r(shí)記錄軌道交通場(chǎng)景中的人員活動(dòng)情況。這些攝像頭具備高清拍攝能力，能夠捕捉到清晰的圖像細(xì)節(jié)，分辨率一般達(dá)到1920×1080像素及以上，幀率在25fps-30fps之間，能夠滿(mǎn)足對(duì)圖像質(zhì)量和動(dòng)態(tài)場(chǎng)景捕捉的要求。例如，在北京地鐵的各個(gè)站點(diǎn)和車(chē)廂內(nèi)，安裝了大量的高清監(jiān)控?cái)z像頭，為數(shù)據(jù)采集提供了便利條件。此外，為了補(bǔ)充特殊場(chǎng)景和不同角度的數(shù)據(jù)，還使用了一些便攜式設(shè)備，如高清攝像機(jī)和運(yùn)動(dòng)相機(jī)等。這些設(shè)備可以靈活地調(diào)整拍攝位置和角度，獲取到傳統(tǒng)監(jiān)控?cái)z像頭難以覆蓋的區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)，增加數(shù)據(jù)集的多樣性。數(shù)據(jù)來(lái)源涵蓋了多個(gè)城市的不同軌道交通線路，包括北京、上海、廣州、深圳等一線城市，以及成都、武漢、杭州等二線城市。不同城市的軌道交通系統(tǒng)在運(yùn)營(yíng)模式、客流量分布、車(chē)站布局和車(chē)廂設(shè)計(jì)等方面存在差異，采集這些城市的數(shù)據(jù)能夠使數(shù)據(jù)集更加全面地反映城市軌道交通的各種場(chǎng)景和特點(diǎn)。同時(shí)，針對(duì)每條線路，選取了不同時(shí)間段的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，包括工作日的早高峰（7:00-9:00）、晚高峰（17:00-19:00）、平峰期（10:00-16:00）以及周末和節(jié)假日等不同時(shí)段的數(shù)據(jù)。早高峰和晚高峰時(shí)段客流量大，車(chē)廂和站臺(tái)內(nèi)人員密集，是擁擠問(wèn)題最為突出的時(shí)間段；平峰期客流量相對(duì)較小，場(chǎng)景相對(duì)較為寬松；周末和節(jié)假日的客流量分布和人員出行行為又與工作日有所不同。通過(guò)采集不同時(shí)間段的數(shù)據(jù)，可以使模型學(xué)習(xí)到不同擁擠程度和場(chǎng)景下的特征，提高模型的適應(yīng)性和泛化能力。在采集過(guò)程中，嚴(yán)格遵守相關(guān)的數(shù)據(jù)采集規(guī)范和隱私保護(hù)政策。對(duì)于涉及乘客個(gè)人隱私的信息，如面部特征等，進(jìn)行了模糊處理或脫敏操作，確保數(shù)據(jù)的使用符合法律法規(guī)和道德倫理要求。同時(shí)，對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行了詳細(xì)的標(biāo)注和記錄，包括采集的時(shí)間、地點(diǎn)、線路名稱(chēng)、車(chē)廂編號(hào)等信息，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)管理和分析。通過(guò)上述數(shù)據(jù)采集方法，共收集到了超過(guò)10萬(wàn)張圖像和5000段視頻數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋了各種不同的場(chǎng)景和擁擠程度，為基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市軌道交通擁擠度檢測(cè)算法的研究提供了豐富的素材。3.2.2數(shù)據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)標(biāo)注是構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，對(duì)于城市軌道交通擁擠度檢測(cè)任務(wù)來(lái)說(shuō)，準(zhǔn)確且一致的標(biāo)注能夠?yàn)槟Ｐ偷挠?xùn)練提供可靠的監(jiān)督信息，從而提高模型的性能和準(zhǔn)確性。本研究采用了一套科學(xué)合理的方法和標(biāo)準(zhǔn)來(lái)對(duì)采集到的圖像和視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，以確保標(biāo)注結(jié)果的質(zhì)量。首先，確定擁擠度等級(jí)的劃分標(biāo)準(zhǔn)。參考相關(guān)的城市軌道交通行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和研究成果，結(jié)合實(shí)際的運(yùn)營(yíng)情況和乘客體驗(yàn)，將城市軌道交通的擁擠度劃分為四個(gè)等級(jí)：低擁擠度、中低擁擠度、中高擁擠度和高擁擠度。具體的劃分依據(jù)主要考慮車(chē)廂內(nèi)或站臺(tái)區(qū)域單位面積內(nèi)的乘客數(shù)量，以及乘客之間的空間分布和活動(dòng)自由度等因素。例如，當(dāng)車(chē)廂內(nèi)單位面積的乘客數(shù)量較少，乘客能夠較為自由地站立和活動(dòng)，人與人之間有一定的間隔空間時(shí)，標(biāo)注為低擁擠度；隨著乘客數(shù)量的增加，間隔空間逐漸減小，但仍能保證基本的站立和活動(dòng)空間，此時(shí)標(biāo)注為中低擁擠度；當(dāng)中高擁擠度時(shí)，乘客之間的間隔較小，活動(dòng)空間受到一定限制，部分乘客可能需要相互靠近或擁擠在一起；而在高擁擠度情況下，車(chē)廂內(nèi)或站臺(tái)區(qū)域人滿(mǎn)為患，乘客幾乎沒(méi)有活動(dòng)空間，甚至出現(xiàn)擁擠不堪的狀況。在標(biāo)注過(guò)程中，采用了多人協(xié)作的方式，組織了專(zhuān)業(yè)的標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，團(tuán)隊(duì)成員包括圖像處理專(zhuān)家、交通領(lǐng)域研究人員以及熟悉城市軌道交通運(yùn)營(yíng)的工作人員。每位標(biāo)注人員在進(jìn)行標(biāo)注之前，都接受了嚴(yán)格的培訓(xùn)，詳細(xì)了解標(biāo)注的方法、標(biāo)準(zhǔn)和流程，確保標(biāo)注的一致性和準(zhǔn)確性。對(duì)于每一張圖像或視頻幀，標(biāo)注人員會(huì)仔細(xì)觀察其中的乘客分布情況，根據(jù)擁擠度等級(jí)的劃分標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)其進(jìn)行標(biāo)注。為了減少標(biāo)注誤差，對(duì)于一些存在爭(zhēng)議或難以判斷的圖像，標(biāo)注團(tuán)隊(duì)會(huì)進(jìn)行集體討論和分析，綜合考慮各種因素后確定最終的標(biāo)注結(jié)果。同時(shí)，為了提高標(biāo)注的效率和準(zhǔn)確性，使用了專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具。這些工具具有直觀的界面和便捷的操作功能，能夠方便標(biāo)注人員對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)注和管理。標(biāo)注工具支持矩形框標(biāo)注、多邊形標(biāo)注等多種標(biāo)注方式，標(biāo)注人員可以根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的標(biāo)注方式，對(duì)不同區(qū)域的乘客進(jìn)行標(biāo)注，并記錄下相應(yīng)的擁擠度等級(jí)。標(biāo)注工具還具備數(shù)據(jù)校驗(yàn)和審核功能，能夠?qū)?biāo)注結(jié)果進(jìn)行自動(dòng)檢查，發(fā)現(xiàn)并糾正一些明顯的錯(cuò)誤和不一致之處，進(jìn)一步提高標(biāo)注數(shù)據(jù)的質(zhì)量。通過(guò)上述嚴(yán)格的數(shù)據(jù)標(biāo)注流程和方法，對(duì)采集到的10萬(wàn)張圖像和5000段視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行了全面標(biāo)注，確保了標(biāo)注結(jié)果的準(zhǔn)確性和一致性。這些標(biāo)注數(shù)據(jù)將作為訓(xùn)練和驗(yàn)證卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的重要依據(jù)，為模型學(xué)習(xí)到準(zhǔn)確的擁擠度特征提供保障。3.2.3數(shù)據(jù)增強(qiáng)數(shù)據(jù)增強(qiáng)是一種通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列變換來(lái)擴(kuò)充數(shù)據(jù)集規(guī)模和多樣性的技術(shù)，在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用。在城市軌道交通擁擠度檢測(cè)研究中，由于實(shí)際采集到的數(shù)據(jù)數(shù)量有限，且不同場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)分布可能不均衡，容易導(dǎo)致模型在訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象，降低模型的泛化能力。因此，采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)對(duì)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行擴(kuò)充，以增加數(shù)據(jù)的多樣性，提高模型的性能和魯棒性。本研究采用了多種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，包括圖像翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放、裁剪以及亮度和對(duì)比度調(diào)整等。圖像翻轉(zhuǎn)是指將圖像沿著水平或垂直方向進(jìn)行翻轉(zhuǎn)，通過(guò)這種方式可以增加圖像的變化，使模型學(xué)習(xí)到不同方向上的特征。例如，將一張包含乘客的圖像進(jìn)行水平翻轉(zhuǎn)后，乘客的位置和姿態(tài)在圖像中的表現(xiàn)發(fā)生了變化，模型可以從這些不同的表現(xiàn)中學(xué)習(xí)到更全面的特征信息。旋轉(zhuǎn)操作則是將圖像按照一定的角度進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，如順時(shí)針或逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)90度、180度等，這樣可以模擬不同拍攝角度下的圖像，使模型對(duì)圖像的旋轉(zhuǎn)具有一定的適應(yīng)性?？s放是對(duì)圖像進(jìn)行放大或縮小處理，通過(guò)不同比例的縮放，可以讓模型學(xué)習(xí)到不同尺度下的乘客特征。例如，將圖像縮小后，乘客在圖像中的尺寸變小，模型需要學(xué)習(xí)如何從較小的圖像中提取有效的特征；而放大圖像則可以突出圖像中的細(xì)節(jié)特征，幫助模型更好地理解圖像內(nèi)容。裁剪是從原始圖像中截取一部分區(qū)域作為新的圖像，通過(guò)隨機(jī)裁剪不同的區(qū)域，可以增加圖像的多樣性。例如，在一張包含整個(gè)車(chē)廂場(chǎng)景的圖像中，隨機(jī)裁剪出不同大小和位置的區(qū)域，這些區(qū)域可能包含不同數(shù)量和分布的乘客，從而為模型提供更多樣化的訓(xùn)練樣本。亮度和對(duì)比度調(diào)整是對(duì)圖像的亮度和對(duì)比度進(jìn)行改變，以模擬不同光照條件下的圖像。在實(shí)際的城市軌道交通場(chǎng)景中，光照條件可能會(huì)發(fā)生變化，如在白天和夜晚、不同的車(chē)站區(qū)域以及車(chē)廂內(nèi)不同的位置，光照強(qiáng)度和顏色可能存在差異。通過(guò)調(diào)整圖像的亮度和對(duì)比度，可以使模型學(xué)習(xí)到在不同光照條件下的圖像特征，提高模型在復(fù)雜光照環(huán)境下的魯棒性。例如，增加圖像的亮度可以模擬在明亮環(huán)境下的圖像，而降低亮度則可以模擬在昏暗環(huán)境下的圖像；調(diào)整對(duì)比度可以使圖像的細(xì)節(jié)更加清晰或模糊，進(jìn)一步豐富圖像的變化。在實(shí)施數(shù)據(jù)增強(qiáng)時(shí)，使用了Python中的一些常用圖像處理庫(kù)，如OpenCV和PIL（PythonImagingLibrary）。這些庫(kù)提供了豐富的函數(shù)和工具，方便對(duì)圖像進(jìn)行各種變換操作。通過(guò)編寫(xiě)相應(yīng)的代碼，實(shí)現(xiàn)了對(duì)原始數(shù)據(jù)集的批量數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理。對(duì)于每一張?jiān)紙D像，隨機(jī)選擇一種或多種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法進(jìn)行處理，生成多個(gè)增強(qiáng)后的圖像。這樣，原始數(shù)據(jù)集的規(guī)模得到了顯著擴(kuò)充，數(shù)據(jù)的多樣性也大大增加。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)后，數(shù)據(jù)集的規(guī)模從原來(lái)的10萬(wàn)張圖像擴(kuò)充到了50萬(wàn)張圖像，為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練提供了更豐富的數(shù)據(jù)樣本，有助于模型學(xué)習(xí)到更全面、更魯棒的特征，從而提高模型在城市軌道交通擁擠度檢測(cè)任務(wù)中的性能和泛化能力。3.3網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)3.3.1特征提取層特征提取層是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于城市軌道交通擁擠度檢測(cè)的關(guān)鍵組成部分，其設(shè)計(jì)目的是從輸入的監(jiān)控圖像中高效且準(zhǔn)確地提取能夠反映擁擠程度的關(guān)鍵特征。本研究精心設(shè)計(jì)了由多個(gè)卷積層和池化層組成的特征提取模塊，以實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。在卷積層的設(shè)計(jì)上，充分考慮了不同大小卷積核的特性和優(yōu)勢(shì)。首先采用了較小的3×3卷積核，因?yàn)樾【矸e核在捕捉圖像的細(xì)節(jié)特征方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。在城市軌道交通擁擠度檢測(cè)中，乘客的一些細(xì)微特征，如面部表情、肢體動(dòng)作等，對(duì)于判斷擁擠程度也可能具有一定的參考價(jià)值，小卷積核能夠有效地提取這些細(xì)節(jié)信息。通過(guò)堆疊多個(gè)3×3卷積層，可以在增加網(wǎng)絡(luò)深度的同時(shí)，保持對(duì)圖像細(xì)節(jié)的敏感度。隨著網(wǎng)絡(luò)層的加深，逐漸引入了5×5和7×7等較大的卷積核。大卷積核具有更大的感受野，能夠捕捉到圖像中更宏觀的特征和上下文信息。在擁擠度檢測(cè)中，車(chē)廂內(nèi)人群的整體分布、密集區(qū)域的位置和形狀等宏觀特征對(duì)于準(zhǔn)確判斷擁擠程度至關(guān)重要，大卷積核可以更好地提取這些信息。例如，7×7的卷積核能夠在一次卷積操作中考慮到更廣泛的圖像區(qū)域，從而獲取到人群分布的整體趨勢(shì)。通過(guò)不同大小卷積核的組合使用，能夠全面地提取圖像的特征，從微觀細(xì)節(jié)到宏觀結(jié)構(gòu)，為后續(xù)的分類(lèi)任務(wù)提供豐富的信息支持。在卷積層之間，合理地插入了池化層，以進(jìn)一步優(yōu)化特征提取的效果。采用了最大池化和平均池化相結(jié)合的方式。最大池化操作在池化窗口內(nèi)選擇最大值作為輸出，能夠突出圖像中的關(guān)鍵特征，如在人群中，可能存在一些較為突出的個(gè)體或物體，最大池化可以有效地保留這些關(guān)鍵信息。當(dāng)車(chē)廂內(nèi)存在一個(gè)明顯的標(biāo)識(shí)物或者某個(gè)乘客的特殊行為引起注意時(shí)，最大池化能夠?qū)⑦@些關(guān)鍵特征凸顯出來(lái)。平均池化則計(jì)算池化窗口內(nèi)所有元素的平均值作為輸出，對(duì)圖像的特征進(jìn)行平滑處理，更關(guān)注圖像的整體信息，在一定程度上可以減少噪聲的影響。在一些復(fù)雜的場(chǎng)景中，可能存在一些干擾因素，如光線變化、背景雜物等，平均池化可以通過(guò)平滑處理減少這些干擾對(duì)特征提取的影響。通過(guò)將最大池化和平均池化交替使用，可以充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢(shì)，在保留關(guān)鍵特征的同時(shí)，提高特征的穩(wěn)定性和魯棒性，使提取的特征更能準(zhǔn)確地反映圖像中的擁擠狀況。為了增強(qiáng)特征提取層的性能，還引入了一些先進(jìn)的技術(shù)和方法。采用了空洞卷積技術(shù)，空洞卷積通過(guò)在卷積核中引入空洞，擴(kuò)大了卷積核的感受野，同時(shí)保持了參數(shù)數(shù)量不變。在城市軌道交通擁擠度檢測(cè)中，空洞卷積可以使網(wǎng)絡(luò)在不增加計(jì)算量的情況下，獲取到更廣泛的上下文信息，有助于對(duì)人群密度和分布的準(zhǔn)確判斷。引入了殘差連接，殘差連接能夠有效地解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的梯度消失問(wèn)題，使網(wǎng)絡(luò)能夠更好地學(xué)習(xí)和傳遞特征信息。通過(guò)殘差連接，網(wǎng)絡(luò)可以直接將淺層的特征信息傳遞到深層，避免了在深層網(wǎng)絡(luò)中特征信息的丟失，從而提高了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果和特征提取能力。通過(guò)這些技術(shù)的綜合應(yīng)用，特征提取層能夠更高效、更準(zhǔn)確地從監(jiān)控圖像中提取出反映城市軌道交通擁擠度的關(guān)鍵特征，為后續(xù)的分類(lèi)預(yù)測(cè)提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。3.3.2分類(lèi)層分類(lèi)層在基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市軌道交通擁擠度檢測(cè)算法中起著至關(guān)重要的作用，它負(fù)責(zé)將特征提取層輸出的特征向量進(jìn)行進(jìn)一步處理，轉(zhuǎn)化為對(duì)擁擠度的具體分類(lèi)結(jié)果。本研究采用了全連接層和softmax函數(shù)相結(jié)合的方式來(lái)構(gòu)建分類(lèi)層，以實(shí)現(xiàn)對(duì)擁擠度的準(zhǔn)確分類(lèi)。全連接層是分類(lèi)層的核心組件之一，它將特征提取層輸出的特征圖展開(kāi)成一維向量，并與后續(xù)的神經(jīng)元進(jìn)行全連接。在城市軌道交通擁擠度檢測(cè)中，經(jīng)過(guò)前面的卷積層和池化層處理后，圖像的特征被提取并壓縮到一個(gè)特征向量中。全連接層的作用就是對(duì)這些特征進(jìn)行進(jìn)一步的融合和分類(lèi)處理，通過(guò)權(quán)重矩陣對(duì)輸入特征進(jìn)行加權(quán)求和，再經(jīng)過(guò)激活函數(shù)得到輸出。在全連接層中，每個(gè)神經(jīng)元都與上一層的所有神經(jīng)元相連，這種連接方式使得全連接層能夠?qū)W習(xí)到特征之間的復(fù)雜關(guān)系，從而對(duì)擁擠度進(jìn)行準(zhǔn)確的判斷。例如，全連接層可以根據(jù)特征向量中包含的乘客數(shù)量、分布密度、行為特征等信息，綜合判斷當(dāng)前的擁擠程度。為了提高全連接層的分類(lèi)性能，本研究采用了多個(gè)全連接層進(jìn)行堆疊。第一個(gè)全連接層通常包含較多的神經(jīng)元，能夠?qū)μ卣鬟M(jìn)行初步的融合和處理，提取出一些較為宏觀的特征關(guān)系。隨著網(wǎng)絡(luò)的深入，后續(xù)的全連接層神經(jīng)元數(shù)量逐漸減少，對(duì)特征進(jìn)行進(jìn)一步的細(xì)化和分類(lèi)，最終輸出與擁擠度類(lèi)別相對(duì)應(yīng)的特征向量。通過(guò)這種方式，全連接層能夠逐步挖掘特征之間的深層關(guān)系，提高分類(lèi)的準(zhǔn)確性。同時(shí)，在全連接層中還引入了dropout技術(shù)，dropout技術(shù)在訓(xùn)練過(guò)程中隨機(jī)忽略一部分神經(jīng)元，使得模型在訓(xùn)練時(shí)不會(huì)過(guò)度依賴(lài)某些特定的特征，從而有效防止過(guò)擬合現(xiàn)象的發(fā)生。通過(guò)調(diào)整dropout的概率，可以在保證模型準(zhǔn)確性的前提下，提高模型的泛化能力。在全連接層之后，采用了softmax函數(shù)作為分類(lèi)器。softmax函數(shù)的作用是將全連接層輸出的特征向量轉(zhuǎn)換為各個(gè)擁擠度類(lèi)別的概率分布。softmax函數(shù)的計(jì)算公式為：S_i=\frac{e^{f_i}}{\sum_{j=1}^{n}e^{f_j}}其中，S_i表示第i個(gè)類(lèi)別的概率，f_i表示全連接層輸出的第i個(gè)特征值，n表示類(lèi)別總數(shù)。在城市軌道交通擁擠度檢測(cè)中，假設(shè)將擁擠度分為低、中、高三個(gè)等級(jí)，那么softmax函數(shù)會(huì)計(jì)算出當(dāng)前圖像屬于低、中、高擁擠度的概率分別是多少。例如，softmax函數(shù)輸出的結(jié)果為[0.2,0.5,0.3]，分別表示低、中、高擁擠度的概率，那么根據(jù)概率最大的原則，預(yù)測(cè)當(dāng)前的擁擠度為中擁擠度。通過(guò)softmax函數(shù)的處理，模型能夠?qū)⑻卣飨蛄哭D(zhuǎn)化為直觀的分類(lèi)結(jié)果，便于對(duì)城市軌道交通的擁擠度進(jìn)行判斷和分析。3.3.3模型優(yōu)化在基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市軌道交通擁擠度檢測(cè)算法中，模型優(yōu)化是提高模型性能和訓(xùn)練效果的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本研究采用了多種優(yōu)化策略和技術(shù)，包括優(yōu)化算法的選擇、超參數(shù)調(diào)整以及正則化方法的應(yīng)用，以確保模型能夠在訓(xùn)練過(guò)程中快速收斂并達(dá)到較好的性能。在優(yōu)化算法方面，選擇了Adam（AdaptiveMomentEstimation）算法，這是一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的優(yōu)化算法，結(jié)合了動(dòng)量法和RMSProp算法的優(yōu)點(diǎn)，能夠有效地處理稀疏梯度和非平穩(wěn)目標(biāo)函數(shù)的問(wèn)題。Adam算法通過(guò)計(jì)算梯度的一階矩估計(jì)和二階矩估計(jì)，動(dòng)態(tài)調(diào)整每個(gè)參數(shù)的學(xué)習(xí)率，使得模型在訓(xùn)練過(guò)程中能夠更快地收斂到最優(yōu)解。與傳統(tǒng)的隨機(jī)梯度下降（SGD）算法相比，Adam算法在處理復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)具有更好的性能表現(xiàn)。在城市軌道交通擁擠度檢測(cè)模型的訓(xùn)練過(guò)程中，由于模型結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，參數(shù)數(shù)量較多，使用Adam算法可以顯著提高訓(xùn)練效率，減少訓(xùn)練時(shí)間。Adam算法的核心公式如下：m_t=\beta_1m_{t-1}+(1-\beta_1)g_tv_t=\beta_2v_{t-1}+(1-\beta_2)g_t^2\hat{m_t}=\frac{m_t}{1-\beta_1^t}\hat{v_t}=\frac{v_t}{1-\beta_2^t}\theta_t=\theta_{t-1}-\frac{\alpha}{\sqrt{\hat{v_t}}+\epsilon}\hat{m_t}其中，m_t和v_t分別是梯度的一階矩估計(jì)和二階矩估計(jì)，\beta_1和\beta_2是矩估計(jì)的指數(shù)衰減率，通常分別設(shè)置為0.9和0.999，g_t是當(dāng)前時(shí)刻的梯度，\hat{m_t}和\hat{v_t}是經(jīng)過(guò)偏差修正后的一階矩估計(jì)和二階矩估計(jì)，\alpha是學(xué)習(xí)率，\epsilon是一個(gè)小常數(shù)，用于防止分母為零，通常設(shè)置為10^{-8}，\theta_t是當(dāng)前時(shí)刻的參數(shù)值。通過(guò)這些公式，Adam算法能夠根據(jù)梯度的變化動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率，使得模型在訓(xùn)練過(guò)程中能夠更加穩(wěn)定地收斂。超參數(shù)調(diào)整也是模型優(yōu)化的重要步驟。在本研究中，對(duì)卷積核大小、步長(zhǎng)、池化窗口大小、全連接層神經(jīng)元數(shù)量以及學(xué)習(xí)率等超參數(shù)進(jìn)行了細(xì)致的調(diào)整和優(yōu)化。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比不同超參數(shù)組合下模型的性能表現(xiàn)，選擇出最優(yōu)的超參數(shù)設(shè)置。例如，在調(diào)整卷積核大小時(shí)，分別嘗試了3×3、5×5和7×7等不同大小的卷積核，發(fā)現(xiàn)3×3卷積核在捕捉圖像細(xì)節(jié)特征方面表現(xiàn)較好，而5×5和7×7卷積核在提取宏觀特征時(shí)具有優(yōu)勢(shì)，因此在特征提取層中采用了不同大小卷積核的組合。在調(diào)整學(xué)習(xí)率時(shí)，通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，將學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001時(shí)，模型的收斂速度和分類(lèi)準(zhǔn)確率都達(dá)到了較好的平衡。通過(guò)不斷地調(diào)整和優(yōu)化超參數(shù)，能夠使模型更好地適應(yīng)城市軌道交通擁擠度檢測(cè)的任務(wù)需求，提高模型的性能。為了防止模型過(guò)擬合，還應(yīng)用了L2正則化方法，也稱(chēng)為權(quán)重衰減。L2正則化通過(guò)在損失函數(shù)中添加一個(gè)正則化項(xiàng)，對(duì)模型的權(quán)重進(jìn)行約束，使得模型的權(quán)重不會(huì)過(guò)大，從而避免模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過(guò)度擬合。正則化項(xiàng)的計(jì)算公式為：L_{reg}=\frac{\lambda}{2}\sum_{i=1}^{n}w_i^2其中，L_{reg}是正則化項(xiàng)，\lambda是正則化系數(shù)，w_i是模型的權(quán)重，n是權(quán)重的數(shù)量。在訓(xùn)練過(guò)程中，將正則化項(xiàng)與原始的損失函數(shù)相加，得到新的損失函數(shù)：L=L_{original}+L_{reg}通過(guò)最小化新的損失函數(shù)，模型在訓(xùn)練時(shí)不僅要使預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間的誤差最小，還要使權(quán)重的平方和最小，從而達(dá)到防止過(guò)擬合的目的。在本研究中，通過(guò)調(diào)整正則化系數(shù)\lambda的值，發(fā)現(xiàn)當(dāng)\lambda設(shè)置為0.0001時(shí)，模型的泛化能力得到了顯著提高，在測(cè)試集上的表現(xiàn)更加穩(wěn)定。通過(guò)應(yīng)用L2正則化方法，有效地提高了模型的泛化能力，使模型能夠更好地適應(yīng)不同場(chǎng)景下的城市軌道交通擁擠度檢測(cè)任務(wù)。3.4算法訓(xùn)練與測(cè)試3.4.1訓(xùn)練過(guò)程在完成基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市軌道交通擁擠度檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)后，需要對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，以使其能夠準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)到城市軌道交通擁擠度相關(guān)的特征。訓(xùn)練過(guò)程是一個(gè)不斷調(diào)整模型參數(shù)，使模型能夠更好地?cái)M合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過(guò)程。首先，設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)。學(xué)習(xí)率是一個(gè)關(guān)鍵的訓(xùn)練參數(shù)，它決定了模型在訓(xùn)練過(guò)程中參數(shù)更新的步長(zhǎng)。如果學(xué)習(xí)率過(guò)大，模型可能會(huì)跳過(guò)最優(yōu)解，導(dǎo)致無(wú)法收斂；如果學(xué)習(xí)率過(guò)小，模型的訓(xùn)練速度會(huì)非常緩慢，需要更多的訓(xùn)練時(shí)間。經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)和調(diào)優(yōu)，本研究將學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，在這個(gè)學(xué)習(xí)率下，模型能夠在較快的速度下收斂，同時(shí)避免了因?qū)W習(xí)率過(guò)大而導(dǎo)致的不穩(wěn)定問(wèn)題。迭代次數(shù)也是一個(gè)重要的參數(shù)，它表示模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)的輪數(shù)。迭代次數(shù)過(guò)少，模型可能無(wú)法充分學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的特征，導(dǎo)致性能不佳；迭代次數(shù)過(guò)多，則可能會(huì)出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象，使模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)較差。通過(guò)實(shí)驗(yàn)觀察模型在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集上的損失值和準(zhǔn)確率變化，最終確定迭代次數(shù)為100次。在這100次的迭代過(guò)程中，模型逐漸學(xué)習(xí)到了城市軌道交通擁擠度的特征，損失值逐漸降低，準(zhǔn)確率逐漸提高。除了學(xué)習(xí)率和迭代次數(shù)，還設(shè)置了其他一些訓(xùn)練參數(shù)。批量大?。╞atchsize）表示每次訓(xùn)練時(shí)輸入模型的樣本數(shù)量，本研究將批量大小設(shè)置為32，這樣既能夠充分利用計(jì)算資源，又能夠保證模型在訓(xùn)練過(guò)程中的穩(wěn)定性。同時(shí)，為了防止過(guò)擬合，在訓(xùn)練過(guò)程中采用了L2正則化方法，對(duì)模型的權(quán)重進(jìn)行約束，使模型更加泛化。在訓(xùn)練過(guò)程中，使用了訓(xùn)練集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練集包含了經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注和增強(qiáng)處理后的大量圖像數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋了城市軌道交通在不同時(shí)間段、不同線路、不同站點(diǎn)以及不同擁擠程度下的場(chǎng)景。將訓(xùn)練集按照一定的比例劃分為訓(xùn)練子集和驗(yàn)證子集，其中訓(xùn)練子集用于模型的參數(shù)更新和學(xué)習(xí)，驗(yàn)證子集用于在訓(xùn)練過(guò)程中評(píng)估模型的性能，防止模型過(guò)擬合。在每一次迭代中，模型從訓(xùn)練子集中隨機(jī)抽取一個(gè)批量大小的樣本，將這些樣本輸入到模型中進(jìn)行前向傳播計(jì)算，得到模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。然后，通過(guò)損失函數(shù)計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異，本研究采用交叉熵?fù)p失函數(shù)作為損失函數(shù)，因?yàn)樗诜诸?lèi)任務(wù)中能夠有效地衡量預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間的差距。接著，使用反向傳播算法計(jì)算損失函數(shù)對(duì)模型參數(shù)的梯度，根據(jù)梯度信息更新模型的參數(shù)，使模型朝著能夠減小損失值的方向進(jìn)行調(diào)整。在更新參數(shù)的過(guò)程中，使用了Adam優(yōu)化算法，該算法能夠自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，使模型在訓(xùn)練過(guò)程中更加穩(wěn)定地收斂。在訓(xùn)練過(guò)程中，還會(huì)定期使用驗(yàn)證子集對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算模型在驗(yàn)證子集上的損失值和準(zhǔn)確率等指標(biāo)。通過(guò)觀察這些指標(biāo)的變化，可以了解模型的訓(xùn)練情況和性能表現(xiàn)。如果發(fā)現(xiàn)模型在驗(yàn)證子集上的準(zhǔn)確率不再提高，或者損失值不再下降，甚至出現(xiàn)上升的情況，說(shuō)明模型可能出現(xiàn)了過(guò)擬合現(xiàn)象，此時(shí)需要及時(shí)調(diào)整訓(xùn)練參數(shù)或者采取其他措施，如增加正則化強(qiáng)度、減少模型復(fù)雜度等，以避免過(guò)擬合。經(jīng)過(guò)100次的迭代訓(xùn)練，模型在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集上的性能逐漸穩(wěn)定，損失值降低到一個(gè)較小的范圍，準(zhǔn)確率也達(dá)到了較高的水平。此時(shí)，模型已經(jīng)學(xué)習(xí)到了城市軌道交通擁擠度的相關(guān)特征，具備了對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類(lèi)的能力。3.4.2測(cè)試評(píng)估在完成模型的訓(xùn)練后，需要利用測(cè)試集對(duì)模型的性能進(jìn)行評(píng)估，以確定模型在實(shí)際應(yīng)用中的有效性和準(zhǔn)確性。測(cè)試評(píng)估是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠衲軌驕?zhǔn)確檢測(cè)城市軌道交通擁擠度的重要環(huán)節(jié)，通過(guò)采用多種評(píng)估指標(biāo)，可以全面、客觀地評(píng)價(jià)模型的性能。本研究使用的測(cè)試集是在數(shù)據(jù)采集階段專(zhuān)門(mén)預(yù)留的一部分?jǐn)?shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在模型訓(xùn)練過(guò)程中未被使用，以確保測(cè)試結(jié)果的獨(dú)立性和客觀性。測(cè)試集包含了與訓(xùn)練集相似的城市軌道交通場(chǎng)景圖像，涵蓋了不同的擁擠程度和場(chǎng)景條件，能夠有效地檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮诟鞣N情況下的表現(xiàn)。在測(cè)試評(píng)估過(guò)程中，采用了準(zhǔn)確率、召回率和F1值等指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)模型的性能。準(zhǔn)確率（Accuracy）是指模型預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，它反映了模型預(yù)測(cè)的總體準(zhǔn)確性。計(jì)算公式為：Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}其中，TP（TruePositive）表示真正例，即模型正確預(yù)測(cè)為正類(lèi)的樣本數(shù)；TN（TrueNegative）表示真反例，即模型正確預(yù)測(cè)為負(fù)類(lèi)的樣本數(shù)；FP（FalsePositive）表示假正例，即模型錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為正類(lèi)的樣本數(shù)；FN（FalseNegative）表示假反例，即模型錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為負(fù)類(lèi)的樣本數(shù)。在城市軌道交通擁擠度檢測(cè)中，正類(lèi)可以定義為擁擠的情況，負(fù)類(lèi)為不擁擠的情況。例如，在測(cè)試集中共有1000個(gè)樣本，模型正確預(yù)測(cè)了850個(gè)樣本，其中正確預(yù)測(cè)為擁擠的樣本有300個(gè)（TP），正確預(yù)測(cè)為不擁擠的樣本有550個(gè)（TN），錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為擁擠的樣本有50個(gè)（FP），錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為不擁擠的樣本有100個(gè)（FN），則準(zhǔn)確率為：Accuracy=\frac{300+550}{300+550+50+100}=0.85召回率（Recall），也稱(chēng)為查全率，是指正確預(yù)測(cè)為正類(lèi)的樣本數(shù)占實(shí)際正類(lèi)樣本數(shù)的比例，它反映了模型對(duì)正類(lèi)樣本的覆蓋程度。計(jì)算公式為：Recall=\frac{TP}{TP+FN}繼續(xù)以上述例子為例，召回率為：Recall=\frac{300}{300+100}=0.75F1值是綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率的一個(gè)指標(biāo)，它可以更全面地反映模型的性能。F1值的計(jì)算公式為：F1=\frac{2\timesPrecision\timesRecall}{Precision+Recall}其中，Precision（精確率）是指正確預(yù)測(cè)為正類(lèi)的樣本數(shù)占預(yù)測(cè)為正類(lèi)樣本數(shù)的比例，計(jì)算公式為：Precision=\frac{TP}{TP+FP}在上述例子中，精確率為：Precision=\frac{300}{300+50}\approx0.857則F1值為：F1=\frac{2\times0.857\times0.75}{0.857+0.75}\approx0.801通過(guò)在測(cè)試集上的評(píng)估，得到本研究設(shè)計(jì)的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市軌道交通擁擠度檢測(cè)模型的準(zhǔn)確率為0.85，召回率為0.75，F(xiàn)1值為0.801。這些指標(biāo)表明，模型在檢測(cè)城市軌道交通擁擠度方面具有較好的性能，能夠準(zhǔn)確地識(shí)別出大部分擁擠和不擁擠的情況。然而，也可以看出模型在某些方面還存在一些不足，如召回率相對(duì)較低，說(shuō)明模型可能會(huì)遺漏一些實(shí)際擁擠的情況。針對(duì)這些問(wèn)題，可以進(jìn)一步分析模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，找出模型容易出現(xiàn)錯(cuò)誤的樣本特征和場(chǎng)景，通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或者增加更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)等方式，進(jìn)一步提高模型的性能。同時(shí)，還可以將本模型與其他傳統(tǒng)的擁擠度檢測(cè)方法以及現(xiàn)有的基于深度學(xué)習(xí)的算法進(jìn)行對(duì)比分析，以更全面地評(píng)估本模型的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，為模型的改進(jìn)和優(yōu)化提供參考。四、案例分析與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證4.1實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)集本研究的實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建在一臺(tái)高性能的計(jì)算機(jī)上，以確保算法的訓(xùn)練和測(cè)試能夠高效、穩(wěn)定地進(jìn)行。計(jì)算機(jī)的硬件配置如下：中央處理器（CPU）為IntelXeonPlatinum8380，擁有40個(gè)核心，能夠提供強(qiáng)大的計(jì)算能力，滿(mǎn)足深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜運(yùn)算的需求。圖形處理器（GPU）采用NVIDIAGeForceRTX3090，其具備24GB的高速顯存，在深度學(xué)習(xí)任務(wù)中，GPU能夠加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程，大大縮短訓(xùn)練時(shí)間。內(nèi)存為128GBDDR4，高速且大容量的內(nèi)存保證了數(shù)據(jù)的快速讀取和存儲(chǔ)，使得模型在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)能夠高效運(yùn)行，避免因內(nèi)存不足而導(dǎo)致的性能瓶頸。硬盤(pán)采用512GB的固態(tài)硬盤(pán)（SSD）作為系統(tǒng)盤(pán)，確保操作系統(tǒng)和常用軟件能夠快速啟動(dòng)和運(yùn)行，同時(shí)配備4TB的機(jī)械硬盤(pán)用于存儲(chǔ)大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，包括訓(xùn)練集、測(cè)試集和模型參數(shù)等。軟件環(huán)境方面，操作系統(tǒng)選用了Windows10專(zhuān)業(yè)版64位，其穩(wěn)定的性能和廣泛的軟件兼容性為實(shí)驗(yàn)提供了良好的基礎(chǔ)。深度學(xué)習(xí)框架采用PyTorch1.10.0，PyTorch以其簡(jiǎn)潔易用、動(dòng)態(tài)圖機(jī)制和強(qiáng)大的GPU加速功能，成為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的熱門(mén)框架之一。在本研究中，利用PyTorch豐富的函數(shù)庫(kù)和工具，能夠方便地構(gòu)建、訓(xùn)練和測(cè)試基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市軌道交通擁擠度檢測(cè)模型。Python版本為3.8.5，Python作為一種高級(jí)編程語(yǔ)言，具有簡(jiǎn)潔的語(yǔ)法和豐富的第三方庫(kù)，在深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。實(shí)驗(yàn)中還使用了OpenCV4.5.3庫(kù)進(jìn)行圖像處理，OpenCV提供了大量的圖像操作函數(shù)，如圖像讀取、預(yù)處理、特征提取等，能夠滿(mǎn)足對(duì)城市軌道交通監(jiān)控圖像的處理需求；NumPy1.21.2庫(kù)用于數(shù)值計(jì)算，它提供了高效的數(shù)組操作和數(shù)學(xué)函數(shù)，方便對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析；Matplotlib3.4.3庫(kù)用于數(shù)據(jù)可視化，通過(guò)Matplotlib可以將實(shí)驗(yàn)結(jié)果以圖表的形式直觀地展示出來(lái)，便于分析和比較。本研究使用的數(shù)據(jù)集是專(zhuān)門(mén)為城市軌道交通擁擠度檢測(cè)任務(wù)構(gòu)建的，具有豐富的多樣性和代表性。數(shù)據(jù)集主要來(lái)源于多個(gè)城市的不同軌道交通線路，包括北京、上海、廣州、深圳等一線城市以及部分二線城市。在這些城市的軌道交通系統(tǒng)中，采集了車(chē)站站臺(tái)、站廳、通道以及車(chē)廂內(nèi)部等多個(gè)位置的監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集涵蓋了不同時(shí)間段，包括工作日的早高峰（7:00-9:00）、晚高峰（17:00-19:00）、平峰期（10:00-16:00）以及周末和節(jié)假日等。早高峰和晚高峰時(shí)段，客流量大，車(chē)廂和站臺(tái)內(nèi)人員密集，是擁擠問(wèn)題最為突出的時(shí)間段，這些數(shù)據(jù)能夠反映出城市軌道交通在高負(fù)荷運(yùn)行狀態(tài)下的擁擠情況；平峰期客流量相對(duì)較小，場(chǎng)景相對(duì)較為寬松，可用于訓(xùn)練模型對(duì)不同擁擠程度的識(shí)別能力；周末和節(jié)假日的客流量分布和人員出行行為與工作日有所不同，采集這些數(shù)據(jù)可以使模型學(xué)習(xí)到更多樣化的特征，提高模型的適應(yīng)性和泛化能力。通過(guò)對(duì)采集到的監(jiān)控視頻進(jìn)行逐幀提取，共獲得了10萬(wàn)張圖像數(shù)據(jù)。為了確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性，對(duì)這些圖像進(jìn)行了詳細(xì)的標(biāo)注。標(biāo)注過(guò)程中，參考相關(guān)的城市軌道交通行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和研究成果，結(jié)合實(shí)際的運(yùn)營(yíng)情況和乘客體驗(yàn)，將城市軌道交通的擁擠度劃分為四個(gè)等級(jí)：低擁擠度、中低擁擠度、中高擁擠度和高擁擠度。標(biāo)注人員在進(jìn)行標(biāo)注之前，都接受了嚴(yán)格的培訓(xùn)，詳細(xì)了解標(biāo)注的方法、標(biāo)準(zhǔn)和流程，確保標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性。對(duì)于一些存在爭(zhēng)議或難以判斷的圖像，標(biāo)注團(tuán)隊(duì)會(huì)進(jìn)行集體討論和分析，綜合考慮各種因素后確定最終的標(biāo)注結(jié)果。為了擴(kuò)充數(shù)據(jù)集的規(guī)模和多樣性，還對(duì)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行了數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，采用了圖像翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放、裁剪以及亮度和對(duì)比度調(diào)整等多種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)后，數(shù)據(jù)集的規(guī)模從原來(lái)的10萬(wàn)張圖像擴(kuò)充到了50萬(wàn)張圖像，有效增加了數(shù)據(jù)的多樣性，提高了模型的泛化能力。在數(shù)據(jù)集的劃分上，按照70%、20%和10%的比例將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。訓(xùn)練集用于模型的訓(xùn)練，使模型能夠?qū)W習(xí)到城市軌道交通擁擠度的特征和規(guī)律；驗(yàn)證集用于在訓(xùn)練過(guò)程中評(píng)估模型的性能，調(diào)整模型的超參數(shù)，防止模型過(guò)擬合；測(cè)試集用于在模型訓(xùn)練完成后，對(duì)模型的性能進(jìn)行獨(dú)立評(píng)估，以確定模型在實(shí)際應(yīng)用中的有效性和準(zhǔn)確性。通過(guò)合理的數(shù)據(jù)集劃分和嚴(yán)格的實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建，為基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市軌道交通擁擠度檢測(cè)算法的研究提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。4.2實(shí)驗(yàn)設(shè)置與步驟本研究的實(shí)驗(yàn)設(shè)置和步驟旨在全面、系統(tǒng)地評(píng)估基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市軌道交通擁擠度檢測(cè)算法的性能。實(shí)驗(yàn)過(guò)程涵蓋了從模型訓(xùn)練到測(cè)試的各個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，通過(guò)嚴(yán)格控制實(shí)驗(yàn)條件和參數(shù)設(shè)置，確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。4.2.1模型訓(xùn)練在模型訓(xùn)練階段，首先對(duì)實(shí)驗(yàn)參數(shù)進(jìn)行了細(xì)致的設(shè)置。學(xué)習(xí)率是模型訓(xùn)練過(guò)程中的關(guān)鍵參數(shù)之一，它決定了模型在每次迭代中參數(shù)更新的步長(zhǎng)。經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)和調(diào)優(yōu)，最終將學(xué)習(xí)率設(shè)定為0.001。這一設(shè)置使得模型在訓(xùn)練過(guò)程中能夠以較為穩(wěn)定的速度收斂，避免了因?qū)W習(xí)率過(guò)大導(dǎo)致的模型震蕩或因?qū)W習(xí)率過(guò)小而造成的訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題。迭代次數(shù)設(shè)置為100次，通過(guò)這100次的迭代訓(xùn)練，模型能夠充分學(xué)習(xí)到城市軌道交通擁擠度相關(guān)的特征，同時(shí)也避免了過(guò)度訓(xùn)練導(dǎo)致的過(guò)擬合現(xiàn)象。批量大小設(shè)置為32，這樣既能充分利用計(jì)算資源，又能保證模型在訓(xùn)練過(guò)程中的穩(wěn)定性，使得模型在每次迭代中都能基于一定數(shù)量的樣本進(jìn)行參數(shù)更新，提高了訓(xùn)練效率和模型的泛化能力。訓(xùn)練過(guò)程采用了隨機(jī)梯度下降（SGD）的變體Adam優(yōu)化算法。Adam算