一、現狀概述

 1、站臺出入口現狀

   隨著社會的現代化和科技的不斷發展，火車出行人數不斷增加，火車出站口也給站臺管理者帶來了很多的安全隱患。

   出站大門處設一名客運員進行出站驗票作業時，當大量旅客密集出站時，出站口客運員不能同時兼顧人工出站口和出站閘機。

 2、扶梯安全現狀
   隨著社會的現代化和科技的不斷發展，扶梯、電梯確實給人們帶來了很多便捷，可是也給人們帶來了很多的安全隱患，經常會出現以下安全事件：

? 非規范乘梯：人員摔倒；人員逆行；人員擁堵；人員嬉戲；蹲坐電梯；攀爬扶手；

? 危險物品：大件行李；嬰兒車；電動自行車等……。

3、高鐵站人群密度現狀

 車站售票廳或者候車室都是屬于人員流動量非常大的場所， 容易出現人群擁擠而產生的安全事故。

  針對出現的安全事件,我公司推出高鐵站智能監測預警系統，采用公司AI智能分析識別預警系統，支持站臺兩端旅客穿越預警、站臺排隊越黃線預警、出站口人員逆行報警系統、扶梯人員跌倒和行李跌落預警和候車廳人員密度監測預警等功能。

二、系統功能

  系統設備實時檢測高鐵出站口人員逆行預警，提示管理者及時阻止，可降低火車站安全事故。
  在出站口梯部署科締歐AI智能分析識別預警攝像機，獲取出站及附近的畫面，攝像機集成算法，分析旅客逆行等各類事件，將原始數據和算法產生的分析數據傳輸至后臺。當有旅客從出站口進入時，能立即進行提示報警，出站口客運員立即制止，防止旅客從出站口進入。實現對旅客逆行安全事件分析，實時預警周界區域內人員逆行事件。當有旅客逆行可對其自動識別，即對其抓拍告警圖片并現場聯動語音告警，也可以將當時抓拍的告警圖像傳輸到管理中心，在管理中心輸出報警信號。

  系統設備實時檢測電扶梯自身運行狀態，同時檢測電扶梯出入口及梯面上人員及物品的異常事件并告警，提示管理者及時干預或協助，可降低商場、地鐵、火車站等場景電扶梯安全事故率，減少事故事件損失。
  在電扶梯部署科締歐AI智能分析識別預警攝像機，獲取電扶梯上及附近的畫面，攝像機集成“電扶梯狀態檢測”、“電扶梯事件檢測”、“人員擁堵檢測”算法，分析電扶梯停止、逆行、人員跌倒、行李跌落、入口擁堵等各類事件，將原始數據和算法產生的分析數據傳輸至后臺。侯車廳區域扶梯區域當旅客在扶梯摔倒時能夠報警提示，可以及時處理；登乘扶梯人員攜帶較大行李跌落時，提示報警，實時統計扶梯上人員數量和密度，查過設置的警戒閥值時進行警告。實現對扶梯安全事件分析，實時預警周界區域內人員安全事件。當有扶梯產生人員安全事件可對其自動識別，即對其抓拍告警圖片并現場聯動語音告警，也可以將當時抓拍的告警圖像傳輸到管理中心，在管理中心輸出報警信號。

      火車站售票廳或者候車室都是屬于人員流動量非常大的場所，車站統計客流量對于售票廳、候車室的進出人數以及售票處排隊人數的統計，連接車站的大型顯示屏，可以使排隊人數一目了解，讓有需要購票的人員可以選擇合適的隊列，有效的進行擁堵人群分流。當區域內人群密度達到系統預定閥值后，系統會立即觸發報警，立即觸發報警，通知車站管理人員做出應對措施。系統將引導車站管理者合理控制站臺、站廳等重點場所的客流承載量。

四、系統特點

  系統采用機器視覺圖像感知技術，通過人工智能深度學習技術，實現對人員逆行檢測分析識別，在機器視覺圖像景中，通過人體識別算法建立圖像模型，完成自動檢測識別人體，并能以視覺圖像智能分析精確區分干擾物體。

  系統基于海量數據的深度學習，檢測實時視頻中的人體目標逆行，并通過人體特征分析，準確的識別人體目標。通過對人體特征的深度學習，對視頻中的目標進行檢測，系統采用目前先進的基于深度學習的目標檢測算法。

  前端攝像機脫機使用，攝像機嵌入AI分析識別算法，同時支持聯動語音告警，不需要連接到監控中心。