智慧监控系统在公交安全管控中的应用研究

引言

随着城市化进程加快，公交作为公众出行的重要方式，其安全问题备受关注。传统公交安全管控多依赖人工巡检与事后追溯，存在响应滞后、覆盖不全等局限，难以应对复杂多变的安全挑战。智慧监控系统的出现，打破了传统模式的壁垒，通过融合先进技术与管理理念，构建起全方位、智能化的安全管控体系。深入研究该系统在公交安全管控中的应用，对于提升公交安全管理水平、保障乘客生命财产安全具有重要意义。

一、智慧监控系统的技术架构

1.1 感知层技术组成

感知层是智慧监控系统获取信息的基础，由多种传感器和采集设备构成。其中，车载摄像头是核心设备之一，采用高清广角镜头，可实现 360 度无死角拍摄，清晰捕捉车内乘客动态、驾驶员操作行为以及车外道路状况。红外传感器则能在夜间或低光照环境下正常工作，确保监控的连续性。此外，GPS 定位模块实时采集车辆位置信息，速度传感器记录行驶速度，温湿度传感器监测车内环境，烟雾传感器和气体探测器可及时发现火灾隐患及有害气体泄漏，为后续的数据分析和安全预警提供全面、准确的原始数据。

1.2 网络层传输机制

网络层负责将感知层采集的数据高效、稳定地传输至数据处理中心，其传输机制直接影响系统的实时性和可靠性。目前，主要采用 4G/5G 无线网络与有线网络相结合的方式。4G/5G 网络具有覆盖范围广、传输速度快的特点，能够满足车辆移动过程中大量数据的实时传输需求，确保监控中心可以实时掌握车辆的动态信息。在公交场站等固定区域，则通过有线网络进行数据传输，不仅传输速度更快，而且稳定性更高，可有效避免无线网络可能出现的信号波动问题。同时，网络层还采用了数据加密和压缩技术，一方面防止数据在传输过程中被窃取或篡改，保障信息安全；另一方面减少数据传输量，提高传输效率，降低网络带宽压力。

二、智慧监控系统在公交安全管控中的应用场景

2.1 驾驶员行为规范管理

智慧监控系统在驾驶员行为规范管理方面发挥着重要作用。系统通过车载摄像头和传感器，实时监测驾驶员的操作行为，如是否接打手机、吸烟、不系安全带、长时间闭眼等。当识别到这些违规行为时，系统会立即发出语音提示，提醒驾驶员纠正错误操作。同时，将相关数据上传至监控中心，管理人员可通过后台系统对驾驶员的违规行为进行统计和分析，建立驾驶员行为评价体系。对于多次违规的驾驶员，进行针对性的培训和考核，提高驾驶员的安全意识和规范操作能力。此外，系统还能监测驾驶员的驾驶习惯，如急加速、急刹车、急转弯等，通过数据分析为驾驶员提供个性化的驾驶建议，帮助其养成良好的驾驶习惯，减少因人为操作不当引发的安全事故。

2.2 车内异常情况监测

车内异常情况监测是保障乘客安全的关键环节。智慧监控系统通过高清摄像头和智能分析算法，能够自动识别车内的异常行为，如乘客争吵、斗殴、盗窃等。一旦发现异常情况，系统会迅速向监控中心发出报警信号，并自动调取相关视频画面，方便管理人员及时了解现场情况，采取相应的处置措施，如通知附近的警力或公交调度人员前往处理。同时，系统还能监测车内的环境安全，当车内出现烟雾、温度异常升高或有害气体浓度超标等情况时，会立即报警并启动通风设备或灭火装置，防止事态进一步恶化。另外，对于乘客携带的危险物品，系统可通过图像识别技术进行初步检测，如发现疑似易燃易爆物品、管制刀具等，及时提醒驾驶员和乘务员进行核实和处理，杜绝危险物品上车。

2.3 道路及周边环境预警

智慧监控系统不仅关注车辆内部的安全，还能对道路及周边环境进行实时监测和预警。通过车载摄像头和 GPS 定位信息，结合电子地图和交通信息数据库，系统可以识别道路上的障碍物、交通事故、道路施工等情况，并提前向驾驶员发出预警，提醒其减速慢行或选择绕行路线。在恶劣天气条件下，如暴雨、大雪、大雾等，系统可根据气象数据和道路状况，向驾驶员提供安全驾驶建议，如降低车速、保持车距等。此外，系统还能监测公交站点的人员密集情况，当站点出现拥堵或异常情况时，及时通知调度中心调整车辆停靠方案，避免发生踩踏等安全事故。

三、智慧监控系统应用的优化路径

3.1 数据融合与共享机制完善

完善的数据融合与共享机制是提升智慧监控系统应用效果的重要途径。目前，公交系统中的监控数据、调度数据、票务数据等分散在不同的部门和系统中，难以实现有效整合。为此，需要建立统一的数据标准和接口规范，将各类数据进行标准化处理，确保数据的兼容性和一致性。同时，搭建数据共享平台，打破部门之间的数据壁垒，实现数据的实时共享和交换。例如，将监控系统采集的车辆运行数据与调度系统的车辆排班信息相结合，可优化调度方案；将乘客流量数据与安全监控数据融合，能更好地预测和防范拥挤带来的安全风险。此外，还应加强与公安、交通、气象等部门的数据合作，引入外部数据资源，丰富系统的数据维度，提高系统的分析和预警能力。

3.2 智能算法的迭代与升级

智能算法是智慧监控系统实现智能化分析和预警的核心，其性能直接影响系统的应用效果。随着技术的不断发展，需要持续对智能算法进行迭代与升级。一方面，针对系统在实际应用中出现的误报、漏报等问题，收集大量的实际案例数据，对算法进行训练和优化，提高算法的识别准确率。例如，通过增加不同光照、天气条件下的样本数据，提升图像识别算法对危险物品和异常行为的识别能力。另一方面，引入先进的人工智能技术，如深度学习、神经网络等，开发更加智能、高效的算法模型。例如，利用深度学习算法对驾驶员的疲劳状态进行更精准的识别和预测，提前发出预警。同时，还应根据公交安全管控的新需求和新场景，不断拓展算法的应用范围，如增加对新型危险物品的识别功能等。

四、结语

智慧监控系统在公交安全管控中的应用，极大地提升了公交运营的安全性和管理效率。通过构建完善的技术架构，实现了对公交运行全场景的实时监测和智能分析；在驾驶员行为管理、车内异常情况监测、道路环境预警等场景中发挥了重要作用，有效预防和减少了安全事故的发生。然而，该系统在应用过程中仍存在数据融合不足、算法精度有待提高、安全与隐私保护需加强等问题。通过完善数据融合与共享机制、迭代升级智能算法、强化安全与隐私保护措施等优化路径，可进一步提升系统的性能和应用效果。未来，随着技术的不断进步，智慧监控系统将在公交安全管控中发挥更大的作用，为公众打造更加安全、便捷的出行环境。

参考文献 ：

[1] 路咏梅 . 新能源电动公交车远程监控系统研究 [J]. 人民公交 ,2025,(06):11-13.

[2] 为什么上了很多系统公交距离智慧化运营总有一步之遥 ?[J]. 城市公共交通 ,2022,(03):96-97.

[3] 朱佳艳 , 盛逸 , 王奇龙 , 等 . 基于神经网络的智慧公交系统设计与开发 [J]. 无线互联科技 ,2022,19(23):27-29.