[发明专利]铁路客运站旅客异常行为的监测方法及系统

说明书

本发明提供了一种铁路客运站旅客异常行为的监测方法及系统，通过读取铁路客运站内各个位置的摄像头采集的数据，对读取的数据进行解码，得到解码后的数据；根据解码后的数据的采集位置调用相应的算法；通过算法对解码后数据进行分析，得到旅客行为的监测结果；输出旅客异常行为的监测结果。采用各种智能识别算法，实时分析客运站内的摄像头数据，从而对旅客异常行为进行监测报警。该方法通过相应的算法可以对旅客行为进行全面、精准及高效的监测。

技术领域

本发明涉及铁路客运领域，尤其涉及一种铁路客运站旅客异常行为的监测方法及系统。

背景技术

由于高铁具有运行速度快且乘车环境好的特点，已成为公众日常出行的首选，如何更好地管理铁路客运站已成为提升铁路出行的服务质量的重点之一。

目前管理铁路客运站主要通过视频监控的方式进行，现有的视频主要依靠人工，这样不仅很难全面实时监控，而且报警响应时间长，误报和漏报率高，监视系统已基本丧失应有的预警能力，成为一种提供事后取证录像的工具；而且，随着车站列车到发数量和旅客乘降人数的明显增加，传统依靠人工盯控的防控模式，已无法实现人员的高效利用和站台端部、站台越线、扶梯异常等的安全管理，极易造成非正常入侵站台边界和越界进入站区线路的安全事故。

发明内容

本发明提供一种铁路客运站旅客异常行为的监测方法及系统，用以解决现有技术监控的误报率高以及监控效率低的缺陷，可以提升监控的准确度和效率。

第一方面，本发明提供了一种铁路客运站旅客异常行为的监测方法，包括：读取铁路客运站内各个位置的摄像头采集的数据，对读取的数据进行解码，得到解码后的数据；根据所述解码后的数据的采集位置调用相应的算法；通过所述算法对所述解码后数据进行分析，得到旅客行为的监测结果；输出旅客异常行为的监测结果。

进一步地，所述根据所述解码后的数据的采集位置调用相应的算法，包括：根据解码后的站台处第一数据调用目标检测算法；所述第一数据为所述站台警戒线位置的数据；根据解码后的电梯处数据调用所述目标检测算法、目标跟踪算法、姿势识别算法和改进的骨架识别算法；根据解码后的站台处第二数据调用所述目标检测算法、衣着识别算法和步态识别算法；所述第二数据为停靠在所述站台的列车端部的数据；根据解码后的铁路客运站内数据调用预设的人数密度统计算法；根据解码后的进站口、出站口和售票处数据调用所述目标检测算法。

进一步地，所述通过所述算法对所述数据进行分析，得到旅客行为的监测结果，包括:通过所述目标检测算法在所述解码后的站台处第一数据中确定所述站台警戒线、所述旅客和/或列车，基于判断所述旅客跨越所述站台警戒线的行为是否发生在列车停靠时，得到所述旅客是否存在越线行为的监测结果；通过所述目标检测算法在所述解码后的电梯处数据中确定所述旅客，通过所述目标跟踪算法对所述旅客进行追踪，通过所述姿势识别算法和所述改进的骨架识别算法确定追踪到的旅客在电梯上的行为，得到所述旅客是否存在异常电梯行为的监测结果；通过所述目标检测算法在所述解码后的站台处第二数据中确定目标人物，通过所述衣着识别算法和所述步态识别算法将所述目标人物的衣着和步姿与预设的数据库中的衣着与步姿进行匹配，得到所述旅客是否存在端部入侵行为的监测结果；通过所述预设的人数密度统计算法在所述解码后的铁路客运站内数据中确定人头数目，得到所述铁路客运站内旅客人数密度是否超过第一阈值的监测结果；通过所述目标检测算法在所述解码后的进站口、出站口和售票处数据中确定所述旅客的数目，得到所述旅客排队人数是否超过第二阈值的监测结果。

进一步地，所述输出所述旅客异常行为的监测结果，包括:输出所述旅客存在越线行为的监测结果、所述旅客存在异常电梯异行为的监测结果、所述旅客存在端部入侵行为的监测结果、所述铁路客运站内旅客人数密度的监测结果和/或所述旅客排队人数的监测结果。

进一步地，所述输出旅客异常行为的监测结果之后，还包括：根据所述旅客异常行为的监测结果发出对应等级的警报。