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其次上网查询一些网上地铁站台及出口路径异常，如火灾、恐怖事件、人流踩踏事件、通道修理等。异常虽然很多、但是网上对于上地铁站台及出口路径异常检测系统的功能介绍比较少，这也有待我们进一步的研究设计。
3.2 地铁数据模型
地铁数据模型是在与本课题相关课题同学的帮助和所提供的visio绘图数据以及实地调研情况下制作而成的xml地铁数据模型。以下是地铁站数据模型（部分）：
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<地铁站>
<站台 列车所在楼层="B1层">
<结构>
<楼层 层数="B1">
在地铁站整个数据模型中是以不同区域的不同设施坐标进行设计。从上面数据可以看出是B1层。
<楼层间靠西扶梯 描述="靠西扶梯" 方向="上行">
<坐标>5,5</坐标>
<状态>正常</状态>
<区域人数opvalue="10" zyred="60@100@关闭出口" zyor="40@60@暂缓放行" zyye="20@40@控制人流">5</区域人数>
<最大负载>6</最大负载>
<扶梯高度>3m</扶梯高度>
<扶梯宽度>可并行2人</扶梯宽度>
<扶梯数量>1个</扶梯数量>
</楼层间靠西扶梯>
<楼层间靠西台阶 描述="靠西楼梯">
<坐标>6,5</坐标>
<区域人数>5</区域人数>
<最大负载 opvalue="10" zyred="60@100@关闭出口" zyor="40@60@暂缓放行" zyye="20@40@控制人流">50</最大负载>
<台阶高度>5m</台阶高度>
<台阶宽度>可并行5人</台阶宽度>
</楼层间靠西台阶>
从上面的数据可以看出，这是在靠西扶梯（5，5）和靠西楼梯（6，5）坐标下的数据。数据中，靠西扶梯（5，5）我以区域人数这一监测点进行了分级的处理。而靠西楼梯（6，5）我以最大负载这一监测点进行了分级的设计。他们的规则不尽相同，但是所对应的监测点则是有不同实际情况的。假设在区域人数或最大负载中，我们规则中设置理想状态下为10人，但是在实际情况中人多就需要有报警措施进行处理。而报警中也是要有级别的区分，这里我设计的是在区域人数中如果超出20-40%，就会黄色报警，而且报告处理方法：控制人流，在区域人数中如果超出40-60%，就会橙色报警，而且报告处理方法：暂缓通行，在区域人数中如果超出60-100%，就会红色报警，而且报告处理方法：关闭扶梯。
<电梯 是否装有电梯="是">
<坐标>6,6</坐标>
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