随着城市轨道交通客流量持续攀升，地铁拥挤踩踏风险已成为运营安全的重要威胁。传统的人工监控方式在面对突发性大客流时往往响应滞后，亟需智能化解决方案提供实时预警。
行业痛点：人工监控的三大瓶颈
• 实时性不足：人工盯屏易产生视觉疲劳，难以7×24小时保持高效监测
• 准确性受限：依靠经验判断客流密度，缺乏量化标准
• 响应滞后：事件发生后才能启动应急预案，错过最佳处置时机
智能预警解决方案的技术突破
基于深度学习的地铁拥挤踩踏风险预警系统，采用多维度AI视频分析技术：
1. 高精度客流统计
- 采用YOLOv5算法实现95%以上的人员检测精度
- 支持双向客流统计和区域密度热力图生成
2. 智能行为识别
- 跌倒检测：通过姿态估计算法识别异常行为
- 滞留监测：自动识别长时间停留的可疑物品
3. 多级预警机制
- 根据客流密度自动触发蓝/黄/红三级预警
- 与广播、闸机等设备智能联动
典型应用场景
场景一：大客流预警
• 实时监测站台/闸机口人流密度
• 预测客流聚集趋势
• 自动触发限流措施
场景二：突发事件处置
• 快速识别跌倒、推挤等异常行为
• 精确定位事件发生位置
• 联动应急广播和人员调度
系统核心优势
• 开放API接口：支持与既有安防平台无缝对接
• 边缘计算架构：降低网络带宽需求，提升响应速度
• 多品牌兼容：适配主流监控摄像机型号
• 定制化服务：根据站点特征调整算法参数
创造三重价值
1. 安全价值：将风险识别时间从分钟级缩短至秒级
2. 运营价值：优化人力配置，降低管理成本
3. 社会价值：提升乘客出行安全感，改善城市形象
这套具备实战价值的AI视频分析解决方案，正在助力多个城市轨道交通系统实现从被动应对到主动预防的转变。立即扫描网站右下角的二维码或拨打联系电话，我们的解决方案专家将为您提供一对一免费咨询，助您快速解决业务难题！