王 艷,彭 超,魏嘉池,游藝林
地鐵交通以其運量大、速度快、平穩(wěn)、1準(zhǔn)時性高等優(yōu)勢成為城市出行首選,有效緩解了地面交通擁堵的現(xiàn)狀。然而地鐵車站有限的容量與日益增長的客流量之間的矛盾愈加突出,地鐵站內(nèi)人流擁擠踩踏事故風(fēng)險也隨之增大。
國內(nèi)外的學(xué)者已經(jīng)對擁擠踩踏事故發(fā)生機(jī)理[1-2]、構(gòu)建擁擠踩踏事故量化分析模型[3-7]等方面進(jìn)行了很多研究,我國一些學(xué)者研究了地鐵擁擠踩踏事故監(jiān)測應(yīng)急系統(tǒng):陳鵬[8]等基于公共環(huán)境下密集人群擁擠踩踏事故的發(fā)生機(jī)理,提出了面向公安應(yīng)急的基于實時監(jiān)測技術(shù)的密集人群踩踏事故預(yù)警系統(tǒng),該系統(tǒng)主要適用于室外大型社會活動的管理,不宜應(yīng)用到地鐵站這種內(nèi)部結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜的建筑。彭博[9]等通過識別監(jiān)控視頻中行人的外部輪廓實現(xiàn)行人監(jiān)測,由于受到行人運動方向、遮擋情況、攝像頭像素以及跟蹤算法等因素影響,該方式僅能實現(xiàn)人流數(shù)目的估算且在行人跟蹤方面存在局限。
因此,建立一套信息采集實時準(zhǔn)確、反饋及時、應(yīng)用智能化的地鐵車站擁擠踩踏事故監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng),具有重要的現(xiàn)實意義。
基于時空擁擠度理論,融合BIM和RFID技術(shù),提出與構(gòu)建地鐵擁擠踩踏事故監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng),進(jìn)而依據(jù)相關(guān)規(guī)范改進(jìn)完善擁擠程度劃分、細(xì)化預(yù)警等級,為提高擁擠踩踏事故監(jiān)測水平和智能預(yù)警提供新思路。
任何一次突發(fā)事件都必然經(jīng)歷一個危險因素潛伏、由量變到質(zhì)變轉(zhuǎn)化、迅猛爆發(fā)的過程,城市地鐵應(yīng)急監(jiān)測預(yù)警是力求避免城市地鐵內(nèi)外部風(fēng)險演化為突發(fā)事件[10]。地鐵站周圍常建有商場、廣場等人群聚集的建筑物和場所,使得地鐵站突發(fā)性大客流情況時常發(fā)生,因此,要求監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)實時監(jiān)測、準(zhǔn)確統(tǒng)計客流量,并且能夠?qū)⑷巳壕奂癄顟B(tài)和運動狀態(tài)等信息參數(shù)化、可視化地展示給地鐵安全管理層,為管理層采取相關(guān)應(yīng)對措施提供參考。
針對實時監(jiān)測和信息參數(shù)化需求,選用無線射頻識別(radio frequency identification,RFID)技術(shù),該技術(shù)是一種新興的非接觸式的信息采集工具,通常由讀卡器、RFID標(biāo)簽組成,具有采集信息自動化程度高、主動識別、采集及時準(zhǔn)確、作用對象廣泛且可存儲信息等特點,目前,該技術(shù)以其強(qiáng)大的識別功能和日趨低廉的價格,已被用于身份證件和門禁控制、庫存跟蹤以及生產(chǎn)控制中。
針對可視化反映人群聚集狀態(tài)和運動狀態(tài)等信息的需求,選用BIM(building information modeling,建筑信息模型)技術(shù),該技術(shù)以其參數(shù)化建模、三維可視化、協(xié)調(diào)管理等方面的優(yōu)勢,已經(jīng)得到工程界的廣泛認(rèn)可和關(guān)注。地鐵工程作為建筑工程的重要組成部分,不可避免地面臨如何實現(xiàn)BIM理念的問題。
BIM與RFID技術(shù)集成的可行性已經(jīng)被證實[11],部分學(xué)者研究了將BIM和RFID技術(shù)集成應(yīng)用于施工現(xiàn)場安全監(jiān)測的關(guān)鍵技術(shù)并建立了監(jiān)控系統(tǒng)[12],此外,基于BIM和RFID技術(shù)的可主動預(yù)防高空墜落的安全信息管理系統(tǒng)也已經(jīng)被建立[13-14]。
相對于現(xiàn)有的人工巡邏、高清視頻監(jiān)測等方式,使用 BIM 和 RFID技術(shù)集成進(jìn)行地鐵車站客流量監(jiān)測,可以實現(xiàn)高效安全監(jiān)測,具體監(jiān)測方式效果對比如表1所示。
表1 監(jiān)測方式效果對比Tab. 1 Comparison of monitoring methods
為更好地處理時間和空間中人群聚集狀態(tài)、運動狀態(tài)等信息,本文以時空擁擠度[15]為理論依據(jù),量化人群擁擠狀態(tài)。時空擁擠度可以描述時間與空間維度上的移動對象的擁擠程度,反映某區(qū)域人群流動時行人聚集的時間特征,并且能夠反映乘客在疏散過程中的舒適性。若Aij區(qū)域Δt的時間內(nèi),通過的總?cè)藬?shù)為域的通行能力,取值見表2。
表2 《地鐵設(shè)計規(guī)范》中車站內(nèi)各設(shè)備的最大通過能力Tab. 2 The maximum capacity of the equipment within station in Code for Design of Metro
Vij/ Cij表示監(jiān)測區(qū) Aij在 Δt內(nèi)的飽和度,f表示監(jiān)測區(qū)域Aij在Δt內(nèi)的飽和度,(Vij/Cij<0.5),當(dāng)飽和度大于0.5時,監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的行人開始出現(xiàn)相互擁擠,將這種擁擠定義為時空擁擠度。時空擁擠度越大表明監(jiān)測區(qū)域擁堵越嚴(yán)重。
本系統(tǒng)包括監(jiān)測層、集成層、分析層和預(yù)警層 4個層次,各層次功能見表3。
表3 各層次構(gòu)成元件及功能Tab. 3 Components and functions at all levels
3.2.1 監(jiān)測區(qū)域單元劃分
自動扶梯、換乘樓梯以及狹長通道是擁擠踩踏事故易發(fā)場所,本系統(tǒng)主要針對上述場所進(jìn)行監(jiān)測。首先將自動扶梯、換乘樓梯以及狹長通道等監(jiān)測關(guān)鍵位置編號Ai(i=1,2,3,…),再根據(jù)實際需要將這些關(guān)鍵位置劃分為若干個監(jiān)測單元,并編號為Aij(i=1,2,3,…,j=1,2,3,…)。如圖1、圖2所示。
圖1 監(jiān)測扶梯編號及樓層中位置示意圖Fig. 1 The illustration of the escalator for monitoring and the location in the floor
3.2.2 RFID標(biāo)簽定義及設(shè)備布置
圖2 整部扶梯上的監(jiān)測單元劃分示意圖Fig. 2 Schematic diagram of the monitoring unit on the entire escalator
地鐵卡作為每一位乘客的乘車準(zhǔn)入證,具有唯一性、獨立性、可攜帶性、附屬性等特點。為實現(xiàn)對處于移動狀態(tài)的行人的有效監(jiān)督,本系統(tǒng)在乘客的地鐵卡中內(nèi)置RFID標(biāo)簽,將標(biāo)簽的ID與地鐵卡的ID設(shè)置一致并添加至BIM數(shù)據(jù)集成管理平臺。為保證讀取率,本系統(tǒng)所采用的RFID標(biāo)簽為超高頻(ultra high frequency,UHF)的無源標(biāo)簽,該標(biāo)簽可以實現(xiàn)10 m范圍內(nèi)的讀寫且獨立于車票芯片工作,價格低廉、可循環(huán)使用,經(jīng)濟(jì)高效。同時,為高效地監(jiān)測自動扶梯、換乘樓梯以及狹長通道,需在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)合理布置適宜數(shù)量的讀寫器。相關(guān)研究表明,UHF頻段輻射對人體的影響可以忽略不計[16]。
3.2.3 BIM模型建立
地鐵站 BIM 模型是本系統(tǒng)信息化和可視化功能實現(xiàn)的主要載體,為使本系統(tǒng)高效運行,系統(tǒng)啟動前應(yīng)建立完備的BIM3D模型,本系統(tǒng)要求BIM3D模型的結(jié)構(gòu)、設(shè)備設(shè)施的模型精準(zhǔn)。
3.2.4 擁擠程度劃分
時空擁擠度理論僅指出飽和度大于0.5時達(dá)到擁擠狀態(tài),并未對擁擠程度進(jìn)行細(xì)致劃分,為使得該系統(tǒng)能夠量化預(yù)警,筆者參考我國頒發(fā)的《國家突發(fā)公共事件總體應(yīng)急預(yù)案》手冊,將擁擠狀態(tài)細(xì)分為3個等級:
1)III級 0 < f ≤0.008,輕微擁擠:行人能以正常步速前進(jìn)或繞越他人,當(dāng)存在橫穿人流或反方向行進(jìn)時,速度和流率有所下降;
2)II級 0.008 < f ≤0.016,一般擁擠:行人正常步速和繞越他人受限,當(dāng)存在橫穿人流或反方向行進(jìn)時,容易發(fā)生沖突;
3)I級 0.016 < f ≤0.025,嚴(yán)重?fù)頂D:所有行人的正常步速受限,不可避免地與他人接觸,橫穿人流或反方向行進(jìn)非常困難。
3.2.5 預(yù)警等級劃分
為實現(xiàn)可視化預(yù)警,本系統(tǒng)以顏色區(qū)分進(jìn)行警示,如表4所示。
表4 預(yù)警等級劃分Tab. 4 The division of early warning levels
3.2.6 系統(tǒng)實現(xiàn)代碼
筆者選用 MATLAB軟件,對該系統(tǒng)的核心算法進(jìn)行編程,其中v1表示輕微擁擠,v2表示一般擁擠,v3表示嚴(yán)重?fù)頂D,v4表示暢通。部分MATLAB代碼如下:
prompt='the value of i ';
i=input(prompt);
filename=input('site of N ');
filename2=input('site of C ');
N=Getdata(filename,1);
C=getC(filename2,i);
t=1;
[v1,v2,v3,v4]=f(N,C,t);
v1=Newshape(v1);
v2=Newshape(v2);
v3=Newshape(v3);
v4=Newshape(v4);
filename3=input('site of results ');
output(v1,v2,v3,v4,filename3);
圖3 基于時空擁擠度的地鐵擁擠踩踏事故實時監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)流程圖Fig. 3 The flow chart of the monitoring and early warning system for subway stampede accidents based on space-time congestion concept
本文以圖4所示地鐵站為實例,展示本系統(tǒng)的具體使用過程。為驗證基于時空擁擠度理論的地鐵擁擠踩踏事故實時監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的可靠性和適用性,首先利用REVIT軟件建立車站BIM模型、劃分監(jiān)測單元,當(dāng)乘客進(jìn)入自動扶梯、換乘樓梯以及狹長通道等區(qū)域時,RFID讀寫器會立刻讀取標(biāo)簽的信息并自動生成定位數(shù)據(jù),上傳至BIM數(shù)據(jù)集成管理平臺,系統(tǒng)在匯總每一監(jiān)測區(qū)域總?cè)藬?shù)之后,經(jīng)由 MATLAB程序代碼計算出飽和度及相應(yīng)的預(yù)警等級,最后在BIM模型中可視化顯示相關(guān)預(yù)警區(qū)域,如圖5所示。紅色警示區(qū)域為嚴(yán)重?fù)頂D,橙色顯示區(qū)域一般擁擠,黃色顯示區(qū)域為輕微擁擠狀態(tài),其他區(qū)域為暢通狀態(tài)。地鐵安全管理層需根據(jù)警示顏色采取相應(yīng)疏導(dǎo)措施。
圖4 某地鐵站BIM 3D模型Fig. 4 BIM 3D model of a subway station
圖5 系統(tǒng)效果示意Fig. 5 Schematic diagram of the system
筆者以時空擁擠度為理論支撐,綜合運用BIM與RFID技術(shù),設(shè)計并構(gòu)建了地鐵擁擠踩踏事故實時監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng),研究結(jié)論如下:
1)能夠?qū)崟r、自動、動態(tài)地識別目標(biāo)對象和讀取相關(guān)信息數(shù)據(jù),從而實現(xiàn)動態(tài)跟蹤,有效避免人工識別易出現(xiàn)的缺陷和漏洞等弊端。
2)在乘客的地鐵卡中內(nèi)置RFID標(biāo)簽,使得該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對處于移動狀態(tài)的行人的有效監(jiān)督,以動態(tài)的方式來監(jiān)測,可及時全面地辨識問題,做到有效、實時、全面的監(jiān)測預(yù)警。
3)本系統(tǒng)主要針對自動扶梯、換乘樓梯以及狹長通道進(jìn)行應(yīng)用,未能充分考慮地鐵整體情況,后期應(yīng)對該系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)完善,從而保證地鐵擁擠踩踏事故實時監(jiān)測預(yù)警的全局性和準(zhǔn)確性。
[1] 王瑞山, 靳瀾濤. 地鐵場所踩踏事故的生成特征與風(fēng)險治理: 2008年以來15起典型事故的考察[J]. 中國人民公安大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版), 2016, 4(4): 141-148.WANG Ruishan, JIN Lantao. The generating characteristics and risk management of the departure accident in the subway place——A study of 15 typical accidents since 2008[J]. Journal of People’s Public Security University of China (Social sciences edition), 2016, 4(4): 141-148.
[2] 尹曉慶, 葉厚元. 大型活動擁擠踩踏事件的事故樹分析及其防控措施[J]. 安全與環(huán)境工程, 2017, 24(2): 127-131.YIN Xiaoqing, YE Houyuan. Fault tree analysis of stampede accidents in large-scale activities and the prevention and control measures[J]. Safety and environmental engineering,2017, 24(2): 127-131.
[3] 王起全. 基于賦權(quán)關(guān)聯(lián)度算法的地鐵擁擠踩踏事故風(fēng)險研究[J]. 中國安全科學(xué)學(xué)報, 2013, 23(5): 94-100.WANG Qiquan. Research on crowded stampede accident risk at subway based on empowering related degree method[J].China safety science journal, 2013, 23(5): 94-100.
[4] 劉艷, 汪彤, 丁輝, 等. 地鐵車站擁擠踩踏事故風(fēng)險評價DEA模型研究[J]. 中國安全科學(xué)學(xué)報, 2013, 23(10):100-104.LIU Yan, WANG Tong, DING Hui, et al. Research on risk assessment DEA trampling accidents in model of crowd crushing and subway stations[J]. China safety science journal, 2013, 23(10): 100-104.
[5] 于帆, 宋英華, 霍非舟, 等. 城市公共場所擁擠踩踏事故統(tǒng)計分析與風(fēng)險評估研究[J]. 安全與環(huán)境工程, 2017,24(1): 126-133.YU Fan, SONG Yinghua, HUO Feizhou, et al. Statistics analysis and risk evaluation of pedestrian stampede accidents in public places of cities[J]. Safety and environmental engineering, 2017, 24(1): 126-133.
[6] 趙義豪, 劉英學(xué). 基于 FTA-Petri網(wǎng)方法的擁擠踩踏事件分析[J]. 安全科學(xué)技術(shù), 2017(2): 23-26.ZHAO Yihao, LIU Yingxue. Analysis of congestion stampede events based on FTA - Petri Net method[J]. Safety science and technology, 2017(2): 23-26.
[7] 佟瑞鵬, 李春旭, 鄭毛景, 等. 擁擠踩踏事故風(fēng)險定量評價模型及其優(yōu)化分析[J]. 中國安全科學(xué)學(xué)報, 2013,23(12): 90-94.TONG Ruipeng, LI Chunxu, ZHENG Maojing, et al. A quantitative risk assessment model of crowded stampede accident and its optimization analysis[J]. China safety science journal, 2013, 23(12): 90-94.
[8] 陳鵬, 石少沖, 王鋼強(qiáng). 公共環(huán)境下密集人群踩踏事故的預(yù)警系統(tǒng)研究[J]. 災(zāi)害學(xué), 2016, 31(4): 181-184.CHEN Peng, SHI Shaochong, WANG Gangqiang. Early warning system research to high density crowds in public environment[J]. Journal of catastrophology, 2016, 31(4):181-184.
[9] 彭博, 蔣陽升. 城市軌道交通車站擁擠踩踏預(yù)警技術(shù)探討[J]. 公路交通科技, 2016, 33(7): 108-113.PENG Bo, JIANG Yangsheng. Discussion of crowd trample warning technology for urban rail transit stations[J]. Journal of highway and transportation research and development,2016, 33(7): 108-113.
[10] 盧文剛. 城市地鐵突發(fā)公共事件應(yīng)急管理研究—基于復(fù)雜系統(tǒng)理論的視角[J]. 城市管理, 2011, 18(4): 119-124.LU Wengang. On constructing metro emergency management system: Based on complex system theory perspective[J]. Urban studies, 2011, 18(4): 119-124.
[11] 郭紅領(lǐng), 于言滔, 劉文平, 等. BIM和RFID在施工安全管理中的集成應(yīng)用研究[J]. 工程管理學(xué)報, 2014,28(4): 87-92.GUO Hongling, YU Yantao, LIU Wenping, et al. Integrated application of BIM and RFID in construction safety management[J]. Journal of engineering management,2014, 28(4): 87-92.
[12] 仲青, 蘇振民, 佘小頡. 基于RFID與BIM集成的施工現(xiàn)場安全監(jiān)控關(guān)鍵系統(tǒng)構(gòu)建[J]. 建筑經(jīng)濟(jì), 2014,35(10): 35-39.ZHONG Qing, SU Zhenmin, SHE Xiaojie. Establishment of an safety monitoring system on construction site based on RFID and BIM integration[J]. Construction economy, 2014, 35(10): 35-39.
[13] WU Weiwei, YANG Huanjia, LI Qiming, et al. An integrated information management model for proactive prevention of struck-by-falling-object accidents on construction sites[J]. Automation in construction, 2013,34(13): 67-74.
[14] 張涇杰, 韓豫, 馬國鑫, 等. 基于BIM和FRID的建筑工人高處墜落事故智能預(yù)警系統(tǒng)研究[J]. 工程管理學(xué)報, 2015, 29(6): 17-21.ZHANG Jingjie, HAN Yu, MA Guoxin, et al. Research of intelligent early warning system for falling accidents based on BIM and RFID for construction workers[J].Journal of engineering management, 2015, 29(6): 17-21.
[15] 李清泉, 李秋萍, 方志祥. 一種基于時空擁擠度的應(yīng)急疏散路徑優(yōu)化方法[J]. 測繪學(xué)報, 2011, 40(4): 517-523.LI Qingquan, LI Qiuping, FANG Zhixiang. An emergency evacuation routing optimization method based on spacetime congestion concept[J]. Acta geodaetica et cartographica sinica, 2011, 40(4): 517-523.
[16] 周琳. 圖書館RFID設(shè)備的電磁輻射研究[J]. 內(nèi)蒙古師范大學(xué)學(xué)報, 2016, 45(6): 170-173.ZHOU Lin. The research of electromagnetic radiation for RFID equipment in library[J]. Journal of Inner Mongolia Normal University, 2016, 45(6): 170-173.