本书结合高速铁路快速发展的趋势和铁路客运枢纽安全管理的需求，从信息采集、信息处理、信息融合三个角度和视频监控采集点布设、客流参数识别、客流状态预测三个方面对高铁客运枢纽安全风险预警理论与方法进行研究，提出了高铁综合客运枢纽视频监控采集点分级布设策略、基于证据推理的均值背景模型、基于标记自动获取的改进分水岭算法、基于客流图像连通域特征的识别算法、基于空间的客流参数预测算法及基于时空的客流参数预测模型，以期提升高铁客运枢纽的安全运营技术保障能力。
本书为国家重点研发计划京张高铁智能化服务关键技术与示范项目研究成果之一，对高速铁路客运枢纽客流安全风险预警理论与方法的研究，能够为枢纽客流风险预警提供可靠的客流安全信息，提高枢纽客流安全风险预警的速度、准度和精度，确保高速铁路综合客运枢纽的客流高效安全集散，提高枢纽的客流安全管理水平，对提升高速铁路客运安全保障能力具有指导意义和参考价值。
党的十八大以来，我国高速铁路快速发展，取得了举世瞩目的成就。十三五期间，我国铁路行业高速发展，四纵四横高铁主骨架全面建成，八纵八横高铁网加密成型。十四五期间，国家将继续强化国家战略骨干通道建设，加快推进八纵八横高速铁路主通道建设，到2025年，要采用250公里及以上时速标准的高速铁路网对50万人口以上城市覆盖率达到95%以上。
随着我国高速铁路的快速发展，大批现代化的高铁枢纽陆续投入使用，高铁客运枢纽逐步发展成为高速铁路、航空、公路、水运与城市轨道交通、公共交通、小汽车、出租车等交通方式立体交叉衔接为主要特征的综合性的枢纽。作为综合客运交通网络的重要节点，高铁客运枢纽成为大规模客流的集散场所，特别是五一、十一、春节期间。高密度聚集的客流易造成枢纽内部人群的拥挤安全隐患，使高铁客运枢纽安全管理面临新的考验。
本书针对目前高铁快速发展的趋势和铁路客运枢纽安全管理的需求，从视频监控采集点布设、客流参数识别、客流状态预测三个方面开展高铁客运枢纽安全风险预警理论与方法的研究。提出的高铁综合客运枢纽视频监控采集点分级布设策略，能够实现对高铁客运枢纽采集点的合理布设，对采集点布设的实施具有现实指导意义；提出的基于证据推理的均值背景模型，能够快速生成较优背景图像的目的，具有生成的背景图像质量高及可靠性强的优势；提出的基于标记自动获取的改进分水岭算法和基于客流图像连通域特征的识别算法，能够快速处理客流图像，准确提取客流信息；提出的基于空间的客流参数预测算法和基于时空的客流参数预测模型，能够准确预测瓶颈点的客流参数信息。通过视频监控采集点的合理布设、客流图像信息的快速准确提取，重点区域客流参数的精确预测，能够为高铁客运枢纽的安全运营提供重要的技术保障，对提升高铁客运安全保障能力具有十分重要的理论价值和现实指导意义。
感谢国家重点研发计划课题基于时空大数据分析的京张高铁运营安全保障关键技术对本书的资助。
谢征宇，副教授、博士生导师，2012年进入北京交通大学工作至今。主要研究领域为交通运输智能检测与技术，交通控制与安全。主持国家重点研发计划京张高铁智能化服务关键技术与示范项目任务1项、国家重点研发计划空天车地信息一体化轨道交通运营与安全综合保障技术研究与应用示范项目任务1项、科技部863项目基于客流状态感知的换乘车站设备能力优化分析与客流诱导技术1项，国铁集团科技项目1项，其他横向课题20余项。发表SCI/EI检索论文20余篇，参编高速铁路工程技术创新丛书1部。研究成果获评第24届全国发明展览会金奖1项，中国铁道学会二等奖1项。
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