[摘要] 預警系統中的圖像智能識別裝置,將會根據探頭捕捉到的人流信息,計算出人群流量、密度和步行速度等參數,并通過軟件模型判斷出實時人流狀態,同時預測未來10分鐘這一區域短時人群聚集態勢。一旦超出預警標準,立即報警。
跨年夜,上海外灘廣場發生人流擁擠踩踏致人傷亡的悲劇,給城市安全敲響警鐘。記者昨日從市科學技術研究院北京市勞動保護科學研究所獲悉,早在2009年市科委立項,由該所研發的人群聚集風險預警系統目前已覆蓋西單、大柵欄商業區、什剎海風景區、天安門城樓等重點區域,未來還有望在各大火車站和長途客運站布設,監測人流,提前預測人群聚集風險,及時向有關部門預警,采取疏導、限流等措施,避免類似事故發生。
垂直探頭監測人群
“嘀嘀嘀……”1月2日中午,西單商業區綜合管理辦公室的警鈴響起,發出人群聚集風險藍色預警。工作人員立即拿起對講機通知保安:“君太百貨門前過街天橋人流密集,請速到現場疏導。”
這次預警就是由人群聚集風險預警系統發出的。據記者了解,西起華遠街,東至橫二條,北達靈境胡同,南至長安街,這片區域就是西單商業區人流最密集的地方。這一區域一共設置了50個圖像采集攝像頭,為預警系統提供人流監控信息。這里的探頭與監控交通違法的探頭不同,個個角度垂直,專門監測過街天橋、地鐵站口、商場出入口等地的人流聚集情況。
預警系統中的圖像智能識別裝置,將會根據探頭捕捉到的人流信息,計算出人群流量、密度和步行速度等參數,并通過軟件模型判斷出實時人流狀態,同時預測未來10分鐘這一區域短時人群聚集態勢。一旦超出預警標準,立即報警。
風險預警分四級
“一旦人群聚集趨勢超過安全警戒時,預警系統就會發出聲光報警。”市勞動保護科學研究所安全與應急管理研究室主任姚曉暉介紹說。
原來,預警系統在設計之初,技術人員根據不同區域、不同地點的特點設置了人群聚集標準,一旦預測的人流聚集趨勢達到或超過這一標準,就將發出預警。
預警分為紅、橙、黃、藍四級預警。例如1米寬的街道平均每分鐘人流最多為60人,當該區域預測人流超過最高流量的60%時,系統就會發出藍色預警;超過80%將發出黃色預警,達到100%時則會發出紅色預警。“天橋和平地的預警標準有所不同,要具體問題具體分析。”有關技術人員說。
據記者了解,不同級別的預警將發出不同的警報聲,保安人員將第一時間接到預警,及時趕赴現場采取疏導、限流等措施,避免人流聚集。
有望覆蓋火車站
目前,除西單商業區外,該系統已陸續推廣至大柵欄商業區、什剎海風景區、天安門城樓等重點地區。“這些地區交通發達、人群流線復雜、游客滯留時間長,每逢節假日,很容易發生短時間內人流高密度聚集,存在人群擁擠踩踏的隱患。”該系統有關負責人說。
據姚曉暉介紹,踩踏事件事發突然,只依靠現場疏導效果有限;而一刀切地取消所有節慶活動,避免人流聚集的做法也顯得武斷,最好的解決辦法就是對人群聚集風險做出及時預警,為有關部門采取限流、疏導等措施贏得時間。
目前,市勞動保護科學研究所正在與鐵路部門聯系,該系統有望逐步推廣至本市各大火車站和長途客運站,在春運等客流高峰時段發揮作用,確保旅客安全。
預警中心指揮人員還將配備“PDA”,可實時監控區域內的人流情況,如遇突發情況,及時預警。
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