智能视频监控系统在铁路系统中的应用

0 引言

铁路作为国家综合交通运输体系的骨干力量，其安全、高效、可靠运行直接关系到国民经济与社会秩序的稳定。近年来，随着高铁网络的密集化运营、普速铁路的持续改造以及城市轨道交通的快速发展，铁路系统的运行环境日益复杂，安全管理与运营调度面临前所未有的挑战。传统视频监控系统虽已广泛部署，但其功能局限于“录像回放”与“人工盯屏”，存在响应滞后、人力成本高、漏检误判率高等固有缺陷。在此背景下，以人工智能为核心驱动的智能视频监控系统应运而生，通过赋予摄像头“视觉感知”与“认知判断”能力，实现了对铁路运行全链条的智能感知与精准管控，成为推动铁路智能化转型的关键技术支撑。

1 研究背景

铁路系统的安全运行涉及车站、列车、线路、调度等多个环节，任何环节的异常都可能引发连锁反应。特别是在大型枢纽站，高峰时段瞬时客流可达数万人次，人员密集、流动性强，极易发生踩踏、走失、违禁品携带等安全事件。在列车运行过程中，乘客突发疾病、车厢内斗殴、车门异常开启等行为若不能及时发现，将严重威胁行车安全。此外，轨道、道岔、接触网等基础设施长期暴露在复杂自然环境中，疲劳裂纹、异物侵限、积雪覆冰等问题若依赖人工巡检，不仅效率低下，且难以实现全天候、全覆盖监测。因此，构建一套具备实时感知、智能分析、自动预警能力的视频监控系统，已成为铁路现代化管理的迫切需求。智能视频监控技术的成熟，特别是目标检测、行为识别、图像分割等算法在复杂场景下的鲁棒性提升，为解决上述难题提供了可行路径。

2 铁路中智能视频监控系统的应用

2.1 车站客流的监控

现代铁路车站不仅是交通枢纽，更是集商业、服务、应急于一体的复杂空间。智能视频监控系统通过在候车厅、进出站口、站台、换乘通道等关键区域部署高清智能摄像头，结合热力图分析、密度检测与轨迹追踪技术，实现了对客流的精细化管理。系统能够实时计算各区域的人流密度，当密度超过预设阈值时，自动触发拥堵预警，并联动广播系统进行疏导提示或调整闸机放行策略。更进一步，基于深度学习的行人重识别（Re-ID）技术可实现对特定人员（如走失儿童、可疑人员）的跨摄像头追踪，显著提升应急处置效率。例如，在春运等超大客流场景下，系统可动态生成客流疏散路径优化建议，辅助调度人员科学决策，有效预防踩踏等群死群伤事故的发生。此外，通过分析历史客流数据，系统还能为车站商业布局、服务设施配置提供数据支持，提升旅客出行体验。

2.2 列车内部安全的监控

列车车厢作为封闭移动空间，其内部安全监控长期依赖乘务员巡视，存在监管盲区与时效性不足的问题。智能视频监控系统通过在车厢内部署具备边缘计算能力的智能摄像头，实现了对车内异常行为的实时识别与干预。系统可精准识别吸烟、打架斗殴、乘客突发疾病倒地、车门异常开启、行李遗落等高风险行为。例如，当系统检测到乘客在禁烟区域点燃香烟时，可立即通过车载广播发出警告，并将告警信息推送至列车长手持终端，实现“秒级响应”。在应对突发疾病场景中，系统可通过姿态识别判断乘客是否晕厥，并结合生命体征辅助检测算法（如呼吸频率、面色变化分析），提升判断准确性，为紧急医疗救助争取宝贵时间。同时，系统具备隐私保护机制，如对非告警画面进行模糊化处理或本地加密存储，确保在提升安全性的同时兼顾乘客隐私权益。

2.3 轨道状态的监控

轨道基础设施的健康状态直接决定列车运行的安全性与舒适性。传统轨道巡检依赖人工徒步或轨道车搭载传感器，成本高、频率低、覆盖面有限。智能视频监控系统通过在列车车头、车底及沿线关键位置安装高清摄像设备，结合计算机视觉技术，实现了对轨道状态的自动化、高频次巡检。系统可自动识别钢轨表面裂纹、扣件松动或缺失、道床板结、异物侵限（如落石、动物）、接触网异常（如电弧、悬挂异物）等隐患。例如，利用高分辨率图像与深度学习分割模型，系统可精确提取钢轨轮廓，通过比对标准模板识别微小形变或损伤，其检测精度可达毫米级。对于异物侵限，系统通过背景建模与运动目标检测算法，可有效区分正常移动目标（如鸟类）与潜在威胁（如大型障碍物），减少误报率。检测结果可实时上传至运维管理平台，生成电子化巡检报告，指导维修人员精准作业，大幅提升运维效率与线路可用率。

3 铁路中智能视频监控系统的发展趋势

智能视频监控在铁路领域的应用正从单一功能模块向系统化、智能化平台演进。首先，多模态数据融合成为发展方向。系统不再局限于视频信息，而是与红外热成像、激光雷达、振动传感器、气象数据等多源信息深度融合，构建更加全面的环境感知模型。例如，在冬季，结合红外图像可有效识别轨道结冰区域；融合振动数据可提升对轨道结构疲劳损伤的判断能力。其次，边缘-云协同计算架构日益成熟。前端摄像头具备更强的边缘计算能力，可在本地完成初步分析与告警，降低网络带宽压力；后端云平台则负责大规模数据存储、深度学习模型训练与全局态势分析，实现资源的最优配置。再次，系统正向自主决策与闭环控制演进。未来的智能监控系统不仅能“看”和“报”，更能“控”——例如，当检测到站台拥挤时，自动调整列车到站时间或启动限流措施；当识别轨道严重缺陷时，自动触发列车限速或停运指令，形成“感知-分析-决策-执行”的完整闭环。最后，全生命周期管理理念被引入，系统通过长期积累的视觉数据，构建基础设施的“数字孪生”模型，实现对设备老化趋势的预测性维护，推动铁路运维从“故障后维修”向“预测性维护”转变。

4 结语

智能视频监控系统通过深度融合人工智能与铁路运营场景，已在车站客流管理、列车内部安全防护和轨道状态智能巡检等方面展现出卓越的技术优势与应用价值。其不仅显著提升了铁路系统的安全水平与应急响应能力，也优化了旅客服务体验并降低了运维成本。随着多模态感知、边缘智能与自主决策技术的持续突破，智能视频监控正逐步成为铁路智能化体系的核心神经中枢，为构建安全、高效、可靠的现代化铁路运输系统提供了坚实的技术支撑。

参考文献

[1] 面向 BIM 仿真的铁路视频监控系统视场模型研究[J]. 林云柯;谢伟;吴晓;胡水

友.铁路技术创新,2024(02)

[2] 基于 5G 网络架构的智能铁路视频监控系统研究[J]. 董玉圻;张立伟.交通世

界,2023(22)

[3] 铁路综合视频监控系统网络安全建设的研究[J]. 许辉.铁路通信信号工程技

术,2023(05)

[4] 基于嵌入式的铁路平交道口视频监控系统设计[J]. 梁懿.数字技术与应

用,2023(02)

[5] 铁路综合视频监控系统技术规范发展与解析[J]. 王昊.中国铁路,2023(02)