摘要：随着城市交通的发展，地铁逐渐成为主要的公共交通工具。笔者研究了视觉智能技术在地铁电扶梯场景中的应用。该研究首先分析了电扶梯的运行特点、乘客行为和智能监测的需求。接着，论述了视觉智能技术的概述和其在电扶梯场景中的具体应用，包括系统组成、业务闭环和核心算法要求。这些应用旨在提高乘客的安全性、优化电扶梯的运营和增强系统的智慧化。

关键词：视觉智能技术；智慧地铁电扶梯；场景应用

1 视觉智能技术在电扶梯场景中的应用需求分析

1.1 电扶梯的运行特点

电扶梯作为一种垂直运输工具，其运行特点具有很高的连续性与稳定性，但同时也伴随着一系列的安全隐患。在地铁环境中，电扶梯需要适应巨大的人流高峰与低谷，这使得它的运行状态可能受到突发情况的影响。例如，当乘客突然阻塞电扶梯入口或存在不规范使用行为时，电扶梯可能出现堵塞、过载或者其他故障。此外，电扶梯的机械部分由于长时间的运行，也可能出现磨损、松动等情况，这都需要实时的监测与维护。

1.2 乘客的行为特征

地铁乘客的行为在电扶梯上展现出多样性与复杂性。常见的行为如正常站立、持物、拉行李，以及小孩子的活动行为等。但有时，也会出现一些不安全的行为，如乘客试图逆行、滑动扶梯边缘、停留在电扶梯出口不前行等。这些行为不仅增加了事故风险，而且可能导致电扶梯的运行故障。特别是在人流高峰时期，如不规范的使用行为可能导致电扶梯运行的不稳定，进而影响整体的地铁运营效率。

1.3 智能监测的需求

为确保电扶梯的安全运行和提高地铁的整体效率，智能监测系统的需求日益凸显。首先，我们需要一个能够实时检测电扶梯的工作状态、机械健康状况以及乘客的使用行为的系统。传统的CCTV监控虽然能够捕捉到一些不规范行为，但它们往往依赖于人工监视，无法实时响应。而视觉智能技术可以实现对乘客行为的自动识别与分析，及时发现可能的安全隐患，并能自动报警或与其他系统配合，实现快速的应急响应。此外，智能监测系统还可以为运维提供数据支持，如预测维护需求、统计使用状况等，进一步提高地铁的运营效率。

2 视觉智能技术概述

视觉智能技术是一门结合计算机视觉与人工智能的跨学科技术，旨在使机器模拟人类的视觉感知能力，从而对复杂的环境和场景进行感知、理解和决策。基于图像或视频数据，它使用先进的算法模型，如深度学习中的卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），进行高效的特征提取、目标检测、场景分割和识别。

此技术的核心在于“学习”。与传统的图像处理方法相比，视觉智能不仅仅是简单地识别图像中的模式或颜色，它还能“学习”识别复杂的对象、动态行为和细节特征。例如，它能够区分不同类型的物体，甚至在复杂的背景中识别微妙的行为变化。

在近年来，由于深度学习技术的迅猛发展，视觉智能技术在各种应用场景中都取得了显著的进步，例如自动驾驶、医疗图像分析、安全监控等。这些成果的背后，是大量的数据支持、高效的算法优化和强大的计算能力。对于特定的任务和场景，经过充分的训练，视觉智能技术已经可以达到甚至超过人类的准确率，为各行各业带来了巨大的变革和价值。

3 视觉智能技术在智慧地铁电扶梯场景中的应用

3.1 系统组成

（1）地铁站点

地铁站点作为整个智慧地铁电扶梯系统的前端，直接承担数据采集和初步处理的任务。这里部署的摄像头不仅用于普通的监控功能，更是视觉智能技术的数据源。高分辨率和高帧率的摄像头可以捕捉到乘客的细微动作，为后续的行为分析提供丰富的信息。此外，站点内还需部署相关的计算设备，对原始数据进行初步的处理，如目标检测、特征提取等，从而减轻中心服务器的计算负担。

（2）线路中心

线路中心是整个系统的大脑，负责处理从各地铁站点传输过来的数据。它拥有强大的计算能力，能够进行深度学习的模型训练和推理。对于每一个地铁站点发送来的初步处理数据，线路中心进一步对其进行分析，如乘客流量统计、异常行为识别等，并实时生成报告和预警。此外，线路中心还负责数据的存储和备份，确保历史数据的完整性和安全性，为未来的数据挖掘和优化提供基础。

（3）通信网络

通信网络是地铁站点与线路中心之间的纽带，负责数据的高速、稳定传输。在智慧地铁电扶梯场景中，数据量巨大，尤其是视频数据，对传输速度和稳定性有很高的要求。因此，采用的网络技术必须确保低延迟、高带宽，同时保证数据的安全性，避免被拦截或篡改。近年来，随着5G和高速光纤网络技术的普及，为智慧地铁电扶梯系统的实时数据传输提供了强大的支持。

3.2 业务闭环

业务闭环描述了视觉智能技术在智慧地铁电扶梯场景中应用的完整过程，从数据采集到实际应用，并确保每一步的实施都能为下一步提供反馈和优化，形成一个持续改进的环境。

（1）数据采集与预处理

一切始于地铁站点上的摄像头和传感器，这些设备不间断地捕捉乘客的行为和电扶梯的运行状态。这些原始数据首先在站点进行预处理，如目标定位、特征提取等，然后经由高速通信网络传输至线路中心。

（2）数据分析与模型训练

在线路中心，预处理的数据进一步被分析和处理。深度学习模型在这里进行训练，利用大量历史数据识别和学习乘客行为模式和电扶梯的运行特点。这些模型的目的是识别可能的安全隐患、预测电扶梯的维护需求和统计乘客流量。

（3）实时应用与响应

一旦模型被训练完毕，它们被用于实时监测和分析。例如，当系统检测到可能的安全隐患，如乘客的不规范行为或电扶梯的异常运行，它会立即发出预警，允许地铁工作人员迅速作出反应。

（4）反馈与优化

实时应用的结果不仅仅是终点。它们被记录并作为新的数据输入到系统中，为模型提供更多的训练数据。此外，地铁工作人员和运维团队也可以基于这些结果提供反馈，指出系统的潜在改进之处。这样，整个业务闭环确保了持续的优化和自我修正，使得视觉智能技术在智慧地铁电扶梯场景中的应用越来越精确和高效。

3.3 算法要求

（1）结构化分析算法

结构化分析算法在智慧地铁电扶梯场景中的作用是对输入的图像或视频数据进行结构化提取，将复杂的场景信息转化为有组织的数据形式。这种算法需要对电扶梯及其周围的物理结构有深入的了解，如电扶梯的各部分构件、安全标识的位置和乘客的普遍站位方式等。通过对这些结构化信息的快速识别和提取，算法可以为后续的行为分析提供清晰、准确的上下文环境。例如，它能够区分电扶梯上行和下行的方向，识别电梯是否在运行或停止，或者检测到特定区域是否存在异常物体，为后续的行为分析提供基础数据。

（2）行为分析算法

行为分析算法更加关注于乘客在电扶梯上的实际行为。它需要具备高度的动态识别能力，能够在瞬息万变的场景中，迅速捕捉并解读乘客的行为模式。这包括但不限于：识别乘客的进出电扶梯的流向、检测是否有乘客堵塞电扶梯出口、警告那些可能导致安全隐患的行为，如乘客跑动、打闹或携带大型行李等。此外，行为分析算法还需要能够预测某些行为的可能后果，例如，如果一个乘客在电扶梯上突然停下或改变方向，算法应该能预测到可能会导致其他乘客的碰撞或堵塞，并提前发出预警。这需要算法具备一定的预测性和适应性，能够在实时场景中持续学习和优化。

4 结语

通过对视觉智能技术在智慧地铁电扶梯场景中的应用进行深入探讨，笔者认为该技术为地铁电扶梯的运营和维护带来了巨大的变革。其中，结构化分析算法和行为分析算法作为系统的核心，成功地将复杂的场景信息转化为有组织的数据，进而对乘客行为进行高效分析。站点、线路中心与通信网络共同构建了一个完整的业务闭环，保障数据的实时传输和处理。随着技术的持续优化，我们预期未来的智慧地铁电扶梯将更加智能、安全，为乘客提供更加舒适的出行体验。这一进步不仅体现在技术上，更在于其为城市交通带来的更高效、更人性化的服务理念。

参考文献：

[1]周迪，复杂场景下视觉智能感知关键技术研究及应用. 浙江省，浙江宇视科技有限公司，2021-09-09.

[2]顾庆琪.基于视觉智能技术的智慧地铁电扶梯场景应用研究[J].城市建设理论研究（电子版），2022（32）：112-114.