地鐵月臺AI視頻分析預警系統方案
1. 系統概述
本方案旨在設計一套基于人工智能技術的視頻分析預警系統，用于實時監控地鐵月臺的安全狀況。系統通過分析視頻流，能夠及時發現潛在的安全隱患，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、進入黃線區域、煙火、打砸、拉橫幅、動物入侵等事件進行AI視頻發析，并立即向控制中心和現場工作人員發出預警，從而有效預防和減少地鐵運營中的安全事故發生。通過先進的AI技術，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、便捷的出行環境。
2. 系統架構
2.1 硬件組成
· 高清攝像頭：安裝于地鐵月臺的各個關鍵位置，用于實時捕捉視頻畫面。
· AI視頻分析設備：安裝在地鐵站內，用于實時處理本站內的攝像頭視頻數據，減少對中心服務器的依賴，將報警事件上傳到中心服務器。
· 中央服務器：用于存儲歷史數據、系統管理和預警事件接處理。
· 預警顯示與廣播系統：用于向乘客和工作人員發出預警信息。
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。
· 數據存儲模塊：存儲視頻數據和分析結果，用于歷史數據查詢和模型訓練。
· 預警與響應模塊：根據分析結果觸發預警，并通知相關人員。
3. 核心技術
3.1 AI分析引擎
· 人群密度分析：通過圖像識別技術計算月臺上的實時人數，當人數超過安全閾值時發出預警。
· 進入黃線區域檢測：通過圖像識別算法檢測人員進入黃線區域異常行為時發出預警。
· 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出預警。
· 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出預警。
· 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出預警。
· 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出預警。
· 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出預警。
· 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出預警。
· 煙火檢測:通過圖像識別算法檢測煙火時發出預警。
· 動物檢測:通過圖像識別算法檢測動物入侵(貓、狗、蛇、老鼠)時發出預警。
· 拉橫幅檢測:通過圖像識別算法檢測有人拉橫幅時發出預警。
· 入侵檢測：通過圖像識別算法檢測有人非法侵入重點區域的行為時發出預警。
· 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)出現在布控區域內時發出預警。
3.2 數據處理與存儲
· 實時數據流處理：采用流處理技術，確保視頻數據的實時分析。
· 數據壓縮與存儲優化：對視頻數據進行壓縮，減少存儲空間需求，同時保證數據質量。
· 歷史數據分析：利用歷史數據對AI模型進行持續優化，提高準確率。
