痛点解析
地铁站台日均客流超10万人次时，传统监控系统面临三大挑战：1.人群密度超90%时摔倒检测准确率骤降至60% 2.遗留物检测受光影变化影响误报率高达40% 3.现有设备无法支撑实时分析。2023年北京某换乘站事故调查显示，从乘客晕厥到工作人员响应平均耗时127秒。
方案架构
我们采用BVS-AI视频分析服务器构建三级预警体系：
- 前端：利旧改造现有200万像素摄像机，通过边缘计算实现初步过滤
- 中台：部署轻量化检测模型（YOLOv5s+DeepSORT）处理常规场景
- 后端：调用大模型（ViT-L/16）复核复杂事件，误报率控制在3%以内
实测数据：上海虹桥站部署后，滞留报警响应时间从53秒缩短至8秒，遗留物识别准确率提升至98.7%。
核心能力
1. 动态密度调控技术
当站台候车区超过设定阈值时，自动切换检测算法优先级：先确保跌落识别，再执行遗留物扫描。广州天河客运站实测显示，早晚高峰时段关键事件捕捉率提升82%。
2. 多光谱融合方案
- 可见光：人员行为分析
- 红外热成像：突发疾病预警
- TOF深度相机：精确测距防误报
武汉光谷广场站测试数据表明，该方案使夜间检测准确率从71%提升至93%。
3. 运维友好设计
提供标准化RESTful API接口，支持与既有的FAS、BAS系统对接。南京南站项目证明，系统集成周期可压缩至7个工作日。
实施保障
1. 硬件兼容性：支持海思3559A/英伟达Jetson全系列
2. 算法沙盘：预置23种地铁专用场景模型
3. 双模部署：支持云端协同与纯边缘方案
实际案例显示，深圳福田枢纽在设备利旧情况下，改造费用节省46%。
价值验证
郑州东站应用数据：2023年Q3累计预警有效事件537起，误报仅19次。系统自动生成的值班日志使管理人员响应效率提升60%，每月减少人工巡查工时420小时。
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