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龙图腾网获悉北京城建设计发展集团股份有限公司;首都机场集团有限公司申请的专利基于安防监控视频的机场出租车运力流的检测分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116051344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211707123.X，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权基于安防监控视频的机场出租车运力流的检测分析方法是由高国飞;杨陶源;郑汉;陈明钿;郑宣传;王震;秦倩;丁新伟;黄明设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于安防监控视频的机场出租车运力流的检测分析方法在说明书摘要公布了：一种基于安防监控视频的机场出租车运力流的检测分析方法，包括如下步骤：步骤1：进行预测时段划分；步骤2：基于机场安防监控视频的乘客识别；步骤3：基于机场安防监控视频的出租车识别；步骤4：乘客流到达率预测；步骤5：出租车运力流到达率预测；步骤6：乘客排队时间预测；步骤7：出租车排队时间预测；由此，本发明提供更好更合适的客流需求、运力供给的实时感知，更好的根据供需匹配分析对旅客、出租车司机排队时间进行准确的预测，有效提高机场陆侧交通服务水平，极具创新性。

本发明授权基于安防监控视频的机场出租车运力流的检测分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于安防监控视频的机场出租车运力流的检测分析方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1：进行预测时段划分，将1天24小时以半小时为单位划分为48个时段：其中，d为特征日标号，包括普通工作日d1、普通周末d2、节假日前一日d3、节假日第一日d4、普通假节日d5、节假日最后一日d6、节假日后一日d7的7类； 步骤2：基于机场安防监控视频的乘客识别，利用机场安防监控系统，选取正对乘客排队区入口的摄像头，识别各时段进入排队区的累计乘客数量其中，为时段序号； 步骤3：基于机场安防监控视频的出租车识别，利用机场安防监控系统，选取正对选取正对出租车蓄车场入口的摄像头，识别各时段进入蓄车场的累计出租车数量其中为时段序号； 步骤4：乘客流到达率预测，由步骤2得时段机场出租车乘客到达率为人min，于该数据需在时段结束后方可获得，因此对于该时段之内到达的乘客及车辆，需要根据上一时段采集到的到达率和相同特征日乘客到达率的历史数据，对当前时段到达率进行预测； 步骤5：出租车运力流到达率预测，由步骤3得时段机场出租车车辆到达率为辆min，该数据同样需要在时段结束后获得；因此同步骤4，根据上一时段采集到的到达率和相同特征日车辆到达率的历史数据，对当前时段到达率进行预测； 步骤6：乘客排队时间预测，根据排队论，机场乘客排队乘坐出租车的过程看作一个MM1排队系统，即乘客排队系统，乘客进入乘降区的过程总是呈批次放行，因此将1批乘客看作1位顾客，服务时间为1批乘客登乘出租车所需的时间tP，通过现场观测统计获取；由此可得乘客排队系统的服务率为在步骤4得到客流到达率的基础上，根据排队论Little定理计算乘客排队时间 其中NP为每批放行乘客的数量； 步骤7：出租车排队时间预测，根据排队论，机场出租车排队等候载客的过程同样可以看作一个排队系统，即车辆排队系统，出租车辆进入乘降区的过程总是呈批次放行，因此将1批车辆看作1位顾客，服务时间为1批车辆搭载乘客并驶离乘降区所需要的时间tC； 显然，乘降区及其前后所连接的行车道共同构成了一段道路系统，车辆服务时间tC会受到道路拥堵状态的影响，当产生拥堵时tC将提高至当拥堵消散后tC将逐渐从降至 和可通过观测统计获取，采用双阈值MM1排队模型对该排队系统进行建模并确定出租车排队时间。

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