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地鐵月臺AI視頻分析預(yù)警系統(tǒng)方案

  • 發(fā)布時間:2025-07-11 13:48:52,加入時間:2018年11月13日(距今2432天)
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地鐵月臺AI視頻分析預(yù)警系統(tǒng)方案

1. 系統(tǒng)概述

本方案旨在設(shè)計一套基于人工智能技術(shù)的視頻分析預(yù)警系統(tǒng),用于實時監(jiān)控地鐵月臺的安全狀況。系統(tǒng)通過分析視頻流,能夠及時發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患,如人群擁擠、乘客跌落軌道、人員非法侵入與滯留、遺留物、打架斗毆、有人倒地、有人吸煙、踹安全門、進入黃線區(qū)域、煙火、打砸、拉橫幅、動物入侵等事件進行AI視頻發(fā)析,并立即向控制中心和現(xiàn)場工作人員發(fā)出預(yù)警,從而有效預(yù)防和減少地鐵運營中的安全事故發(fā)生。通過先進的AI技術(shù),能夠有效提升地鐵月臺的安全管理水平,為乘客提供更加安全、便捷的出行環(huán)境。

2. 系統(tǒng)架構(gòu)

2.1 硬件組成

· 高清攝像頭:安裝于地鐵月臺的各個關(guān)鍵位置,用于實時捕捉視頻畫面。

· AI視頻分析設(shè)備:安裝在地鐵站內(nèi),用于實時處理本站內(nèi)的攝像頭視頻數(shù)據(jù),減少對中心服務(wù)器的依賴,將報警事件上傳到中心服務(wù)器。

· 中央服務(wù)器:用于存儲歷史數(shù)據(jù)、系統(tǒng)管理和預(yù)警事件接處理。

· 預(yù)警顯示與廣播系統(tǒng):用于向乘客和工作人員發(fā)出預(yù)警信息。

2.2 軟件組成

· 視頻流處理模塊:負責接收和處理來自攝像頭的視頻流。

· AI分析引擎:基于深度學習算法,對視頻流進行實時分析,識別異常行為。

· 數(shù)據(jù)存儲模塊:存儲視頻數(shù)據(jù)和分析結(jié)果,用于歷史數(shù)據(jù)查詢和模型訓練。

· 預(yù)警與響應(yīng)模塊:根據(jù)分析結(jié)果觸發(fā)預(yù)警,并通知相關(guān)人員。

3. 核心技術(shù)

3.1 AI分析引擎

· 人群密度分析:通過圖像識別技術(shù)計算月臺上的實時人數(shù),當人數(shù)超過安全閾值時發(fā)出預(yù)警。

· 進入黃線區(qū)域檢測:通過圖像識別算法檢測人員進入黃線區(qū)域異常行為時發(fā)出預(yù)警。

· 跌落行為檢測:通過圖像識別算法檢測人員跌落異常行為時發(fā)出預(yù)警。

· 打架行為檢測:通過圖像識別算法檢測有人打架異常行為時發(fā)出預(yù)警。

· 倒地行為檢測:通過圖像識別算法檢測有人倒地異常行為時發(fā)出預(yù)警。

· 吸煙行為檢測:通過圖像識別算法檢測有人吸煙異常行為時發(fā)出預(yù)警。

· 奔跑行為檢測:通過圖像識別算法檢測有人奔跑異常行為時發(fā)出預(yù)警。

· 踹安全門行為檢測:通過圖像識別算法檢測有人踹安全門異常行為時發(fā)出預(yù)警。

· 煙火檢測:通過圖像識別算法檢測煙火時發(fā)出預(yù)警。

· 動物檢測:通過圖像識別算法檢測動物入侵(貓、狗、蛇、老鼠)時發(fā)出預(yù)警。

· 拉橫幅檢測:通過圖像識別算法檢測有人拉橫幅時發(fā)出預(yù)警。

· 入侵檢測:通過圖像識別算法檢測有人非法侵入重點區(qū)域的行為時發(fā)出預(yù)警。

· 遺留物檢測:通過圖像識別算法檢測有遺留物(如打包箱、背包、行李箱、瓶子、拉圾包)出現(xiàn)在布控區(qū)域內(nèi)時發(fā)出預(yù)警。

3.2 數(shù)據(jù)處理與存儲

· 實時數(shù)據(jù)流處理:采用流處理技術(shù),確保視頻數(shù)據(jù)的實時分析。

· 數(shù)據(jù)壓縮與存儲優(yōu)化:對視頻數(shù)據(jù)進行壓縮,減少存儲空間需求,同時保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。

· 歷史數(shù)據(jù)分析:利用歷史數(shù)據(jù)對AI模型進行持續(xù)優(yōu)化,提高準確率。

地鐵月臺AI視頻分析預(yù)警系統(tǒng)方案

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