智慧车站解决方案

随着国内城市轨道交通建设的快速发展,各大城市的轨道交通建设及运营线路已初具规模。地铁车站作为地铁的关键节点，是地铁服务水平、管理水平、智能化水平的直接体现。随着巨量客流带来车站客运业务的巨大压力，当前车站客运业务人工处理为主，缺乏集成程度高、规范统一的智能化技术手段，当前线网客流不断攀升，单站客运服务压力日趋严峻。传统的自动化系统因建设阶段不同相互间较为孤立，业务执行需要操作多个终端。同时车站员工需要高频次在多区域执行人工巡检，并大量使用纸质台账和公告，智能化程度亟待提升。与此同时，随着工业4.0、物联网等前沿技术的快速发展及移动应用的快速普及，乘客需求也在不断变化和拓展，信息获取的便利性、多样性，导向信息的及时性、准确性，乘坐体验的丰富性和多元性，被越来越多的市民所关注。为此有必要从提高车站智慧水平、提高车站运营效率和效益、改善乘客用户体验的角度出发，依托更多的先进技术手段，通过智慧车站系统的建设，使车站能够为地铁日常运营提供更为高效的工作方式，更加优质的乘客自助服务以及更加智能的辅助决策。

本项目旨在面向更高的客服需求和运营管理需求，利用人工智能、大数据、视频分析、语音处理等多种新一代的信息技术，提升传统车站管理系统的技术水平，全面降低人工服务强度和操作频次，部署智能服务设备，建设智慧车站管理系统，实现车站的自动化感知、智能化诊断、自动化运行、集成化展示、自主化服务、无人化作业等内容，提升城市地铁的优质服务能力、运营管理能力和系统的智能化水平，增强用户体验感，减轻运营人员压力。

服务内容：

当前在轨道交通系统中，利用前沿技术去解决目前车站存在的安全隐患、运营管理隐患问题，为轨道交通建设提供智能化、便民化、安全可控化的解决方案是本次智慧车站建设的根本目的。

整个系统最核心的关键是进行人体行为监测分析，对乘客行为是否安全及违规进行重点关注，同时，实现整个车站安全环节的管控， 利用对乘客行为及客流量的分析，将数据统一汇总至各上层监管平台，以实现轨道交通车站的智慧化、可控化。

本系统为图像识别系统，重点解决的问题及定义如下：

1.管理车站内人员逃票行为

   对逃票人员进行闸机尾随和下钻通过闸机的逃票行为进行分析检测报警，旨在解决目前人员逃票行为的报警，实时进行告警，通知安保人员对违法违规人员进行现场处理。

2.分析车站内客流拥堵情况

   对场景内客流数量进行点人头统计，同时生成客流密度热度图，直观展示地铁客流态势，旨在解决：

  （1）地铁高峰时间段及节假日时间段，突发客流增多，上层业务平台对地铁客流引导及疏散工作提供数据支撑。

  （2）使车辆排班部门及时获取站点客流信息从而进行合理车辆调度排班的问题。

  （3）为宁波轨道交通站点规划提供基础客流数据支撑。

3.预测车站内未来一周/月客流趋势

4.精准统计站内商铺、换乘通道、出入口人数

5.实时检测、预警扶梯拥堵、逆行、停止等异常

   站内扶梯由于机械故障或其他原因导致的突然逆行，旨在解决自动扶梯突发故障逆行，引起安全事故时能够及时主动告警。

6.控制车站内旅客打架斗殴纠纷

7.及时发现车站内乘客摔倒情况

   站内各通道（客流密集处）人员摔倒的行为检测主动预警、扶梯人员摔倒的行为检测主动预警，旨在解决人员由于摔倒事件引起的安全事故主动告警，第一时间提示站内值守人员进行救援和客流疏散。

8.严格控制陌生人闯入禁入区域

   检测是否有目标进入指定的检测区域或者入侵检测线，旨在解决：

  （1）逃票人员利用车站站厅非封闭式特性，翻越护栏逃票的行为的主动报警提示；

  （2）人员越界入侵轨道的违法或自杀行为、防止人员意外摔入轨道引起的安全事故的主动报警提示；

  （3）部分车站楼梯定向而人员逆行的行为检测主动提示报警，降低高峰时间由于逆行客流对冲导致的摔倒、踩踏等安全事故隐患的问题。

9.实时检测陌生人员站内来回徘徊的异常行为

10.站内大场景环境一览无余

 通过最新全景拼接技术，解决站内大场景下需要跨多个摄像机才能跟踪看清找到目标的问题。

11.实时检测站厅、站台乘客剧烈奔跑的异常行为

    检测车站站内、站台内是否有人员进行剧烈奔跑、快速移动等异常的行为，并进行弹窗告警，通知运维管理人员关注该异常行为，采取相应措施行动。

12.实时分析站厅、站台区域异常物品遗留事件

   检测是否有物体遗留在指定的检测区域内，旨在解决乘客物品丢失或恐怖事件遗留可疑包裹的主动报警提示。 

13.针对车站围栏隔栏传物等行为进行预警

   主要针对地铁围栏，防止隔栏传物，翻越围栏等行为，并进行主动报警提示。

14.一键式自动化关站时对卷帘门进出人员预警防夹

   车站防盗卷帘门关闭夹伤人员的检测主动防范，旨在解决人员在卷帘门进行一键关闭下放卷帘时强行闯入引起的卷帘门夹人安全问题。 

15.与其他业务系统结合、联动、应用等功能

   结合综合监控、火灾报警、集中告警等系统进行数据推送、弹窗预警、视频联动等应用。 

...... 

方案优势：

  1.顶尖算法，让智能更精准

采用深度学习技术，在基础研发方面，连续获得了人脸识别，场景识别，文本检测与识别，目标检测与识别，目标分割等多个领域的全球榜单第一名。建立了由2000多张各类GPU卡组成的大华计算中心，定制了AI训练平台管理系统，为深度学习的训练和数据管理提供支撑。智能分析算法业内领先，客流/逃票/扶梯异常的检测准确率均超过95%以上，且抗环境干扰能力强，完全达到实战应用水平；

  2.多系统联动，轻松管理运维

利用物联网、视频智能分析技术，实现车站态势全息感知，将设备状态与报警等自动化数据（生产网）和智能视频、运营管理、设备维保、客运服务等信息化数据（管理网）深度融合。

通过大数据、人工智能进行挖掘分析、综合利用，实现车站工况的三维可视化，向调度、车站运营、客运服务、设备维保等各级工班人员提供符合其岗位要求的、简洁高效的、管家式、场景化的操作界面。

运营场景包括了车站运行模式（大客流/普通客流）自动切换、自动开关站、设备自动巡检、设备管家及故障率统计分析、可视化单兵作业、客服机器人等智能化功能，实现了设备管理自动化、检修智能化、乘客服务自助化。

  3.打击逃票，提升车站运营价值

依托先进的AI智能分析技术，通过计算机深度学习，构建上万种逃票模型，对逃票人员进行闸机尾随和下钻通过闸机的逃票行为进行分析检测报警，解决因乘客逃票而对地铁集团造成的经济损失、恶劣影响，以及其他一些不必要的纠纷；同时结合当下热门的人脸识别技术，获取逃票人员身份信息，通过数据建模生成逃票人员库，当未来该逃票人员再次进入地铁车站范围时，可实时告知站内管理人员对其行为进行预警跟踪，提供一个和谐良好的地铁乘坐环境。