2022年10月29日晚，韩国首尔龙山区梨泰院因万圣节活动大规模人员聚集，引发严重的踩踏事故。当时有数百人挤在狭窄、倾斜的小巷中，当急救人员和警察试图解救他们时，他们却被压得无法动弹。有数据显示，在人群达到一定密度时，即使不移动也可能造成事故。当人群密度大于每平方米4到5人时，人群之间的压力会导致多米诺骨牌式的坍塌。当密度接近每平米9人时，压力本身就可造成压迫性窒息。
室外热门街区统计客流的重要性
通过大屏实时播报客流数据，提醒顾客错峰游览，并根据近阶段客流量的分布规律，引导游客分时段游览。
根据客流的分布情况，做好游客参观路线引导，避免游客发生滞留聚集等公共安全事故，合理的分配好客流的密度。
根据客流的变化情况，在客流量较大时做好相应的预警及相应的应急方案。合理分配工作人员。
准确的掌握游客的行为数据,准确预测游客数量为提高应急反应能力和提升服务水平提供了科学有力的数据支撑，在确保游客安全顺利游览的同时，提升游览体验舒适度。
热门街区需精准提取站内各监控区域不同维度的客流时空信息，如客流量、密度、速度、不同维度的客流时空分布等，以及大客流规律、异常行为等，需提高检测和预警的准确性;需实时掌握街区整体及各设施上的客流拥挤度、安全状态、客流变化趋势及分布规律，不同时间粒度下的客流预测和预警信息;需制定不同拥挤阈值报警体系对街区客流进行诱导和管控，需将相应的数据实时传送给线路级、线网级控制中心。
客流信息智能监测主要实现不同维度、不同区域、不同时间的客流量、客流密度、客流速度等基础信息智能检测，实现客流运动轨迹和特征、特殊个体属性特征以及异常事件、异常行为等信息的智能检测、传输和管理;客流安全状态统计分析模块将采用统计分析、机器学习等方法对检测到的数据进行深度挖掘、分析，实现不同层级、不同区域、不同时间的客流时空分布、客流运动轨迹、拥挤度、安全状态、演变态势、均衡性、服务水平和事件关联性等信息的统计分析;客流状态预测预警模块主要实现不同维度、不同区域、不同时间的客流运营状态和演变态势预测，实现常态和非常态客流安全状态预测预警，实现异常隐患的预测，预判事态发展，智能识别出瓶颈点和安全隐患，并深入结合运营管理需求和环境特征，建立细致的预警动态指标体系和判断标准，建立灵活和合理的预警阈值，通过早预警、早判断、早处置降低客运安全风险，提高大客流响应和处置效率;
