扶梯人员跌倒,逆行,入口拥堵识别报警系统

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一、扶梯安全现状
    随着社会的现代化和科技的不断发展，扶梯、电梯确实给人们带来了很多便捷，可是也给人们带来了很多的安全隐患，经常会出现以下安全事件：

   Ø 非规范乘梯：人员摔倒；人员逆行；人员拥堵；人员嬉戏；蹲坐电梯；攀爬扶手；

   Ø 危险物品：大件行李；婴儿车；电动自行车等……。
   针对出现的安全事件,我公司推出扶梯安全监测预警系统，采用公司IA智能分析识别预警系统。

二、系统功能

 系统设备实时检测电扶梯自身运行状态，检测电扶梯出入口及梯面上人员及物品的异常事件并告警，提示管理者及时干预或协助，可降低商场、地铁、火车站等场景电扶梯安全事故率，减少事故事件损失。
   在电扶梯部署科缔欧AI智能分析识别预警摄像机，获取电扶梯上及附近的画面，摄像机集成“电扶梯状态检测”、“电扶梯事件检测”、“人员拥堵检测”算法，分析电扶梯停止、逆行、人员跌倒、行李跌落、入口拥堵等各类事件，将原始数据和算法产生的分析数据传输至后台。侯车厅区域扶梯区域当旅客在扶梯摔倒时能够报警提示，可以及时处理；登乘扶梯人员携带较大行李跌落时，提示报警，实时统计扶梯上人员数量和密度，查过设置的警戒阀值时进行警告。实现对扶梯安全事件分析，实时预警周界区域内人员安全事件。当有扶梯产生人员安全事件可对其自动识别，即对其抓拍告警图片并现场联动语音告警，也可以将当时抓拍的告警图像传输到管理中心，在管理中心输出报警信号。

三、系统特点

系统采用机器视觉图像感知技术，通过人工智能深度学习技术，实现对人员逆行检测分析识别，在机器视觉图像景中，通过人体识别算法建立图像模型，完成自动检测识别人体，并能以视觉图像智能分析区分干扰物体。

系统基于海量数据的深度学习，检测实时视频中的人体目标逆行，并通过人体特征分析，准确的识别人体目标。通过对人体特征的深度学习，对视频中的目标进行检测，系统采用目前**的基于深度学习的目标检测算法。

 前端摄像机脱机使用，摄像机嵌入AI分析识别算法，支持联动语音告警，不需要连接到监控中心。