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(jìn)入黃線區(qū)域、煙火、打砸、拉橫幅、動物入侵等事件進(jìn)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(jìn)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(fù)責(zé)接收和處理來自攝像頭的視頻流。

· AI分析引擎：基于深度學(xué)習(xí)算法，對視頻流進(jìn)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(xùn)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(dāng)人數(shù)超過安全閾值時發(fā)出預(yù)警。

· 進(jìn)入黃線區(qū)域檢測：通過圖像識別算法檢測人員進(jìn)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(jìn)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(jìn)行持續(xù)優(yōu)化，提高準(zhǔn)確率。