基于视频智能识别技术的铁路客站旅客异常行为监控预警技术研究

需求的背景和应用场景

在铁路客站的日常运营管理工作中，确保旅客的安全与高效流动是至关重要的。尤其在遇到突发事件如火灾、恐怖袭击、大规模旅客滞留等紧急情况时，如何快速、安全、高效地对旅客进行疏散、引导和救助，成为了铁路客站管理的一大挑战。目前，大多数铁路客站依赖于视频监控系统进行现场监控，但由于站内视频监控数据量庞大，监控人员往往难以实时发现并处理所有异常情况，存在错检、漏检的风险。同时，长时间的高强度监控工作也容易导致监控人员疲劳，进而影响其判断的准确性。因此，提高铁路客站视频监控系统的自动化、智能化水平，实现对旅客异常行为的及时、准确监控与预警，对于提升铁路客站的安全管理水平和应急响应能力具有重要意义。

要解决的关键技术问题

本技术需求旨在研究基于视频智能识别技术的铁路客站旅客异常行为监控预警技术，需解决以下关键技术问题：

1. 视频数据高效处理与分析技术：针对铁路客站海量视频监控数据，研发高效的数据处理与分析算法，实现视频数据的快速解析与异常行为识别。
2. 旅客异常行为识别算法：结合深度学习、计算机视觉等技术，开发能够准确识别旅客异常行为（如奔跑、摔倒、聚集等）的智能识别算法，提高监控系统的准确性和灵敏度。
3. 实时预警与响应机制：构建实时预警系统，当识别到旅客异常行为时，能够立即触发预警信号，并自动或半自动地启动相应的应急响应流程。
4. 系统集成与兼容性：确保该技术能够与现有的铁路客站视频监控系统和应急管理系统无缝集成，实现数据的共享与协同工作。

效果要求

该技术需求预期实现的效益和竞争优势如下：

• 提高监控效率与准确性：通过智能识别技术，实现对旅客异常行为的快速、准确识别，大幅降低错检、漏检率，提高监控效率。
• 降低监控人员工作强度：自动化、智能化的监控系统能够减轻监控人员的工作负担，提高其工作效率和准确性，降低人为因素导致的安全风险。
• 提升应急响应能力：实时预警与响应机制能够确保在突发事件发生时，铁路客站能够迅速、有效地采取应对措施，保护旅客安全，减少损失。
• 创新技术应用：该技术需求属于集成创新类型，通过融合新一代信息技术中的深度学习、计算机视觉等前沿技术，为铁路客站的安全管理提供新的技术解决方案，具有显著的创新性和应用价值。