AI行為分析+雷達在鐵路重點部位周界入侵防控的應用

一、建設背景

鐵路是國民經濟大動脈、國家重要基礎設施和大眾化交通運輸工具，是我國綜合交通運輸體系的骨干，截至2022年底，全國鐵路營業里程達到15.5萬公里，其中高鐵4.2萬公里。在我國經濟社會發展中的地位和作用至關重要。黨中央、國務院高度重視鐵路安全工作，習近平總書記分別就高速和普速鐵路安全作出重要指示，國務院領導多次作出重要批示，為鐵路沿線安全環境治理指明了方向。

中華人民共和國交通運輸部《高速鐵路安全防護管理辦法》中指出重點部位建視頻圖像系統，管理辦法明確指出鐵路運輸企業應當在客運車站廣場等重要場所和其他人員密集場所，以及高速鐵路沿線的重點部位、關鍵節點配備、安裝高清晰、全天候、全覆蓋的公共安全視頻圖像信息系統。同時要求，高速鐵路沿線應當裝設全天候、全覆蓋具有智能感知入侵行為、聯動搜索、自動報警和跟蹤等功能的高速鐵路周界入侵報警系統。站臺兩端應當安設警示標志，防止無關人員進入線路。高速鐵路周界入侵報警系統應當符合相關國家標準、行業標準。高鐵沿線視頻監控建設應當納入當地公共安全視頻監控建設聯網應用。
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二、場景痛點分析

2018年5月5日，九江段7個熊孩子放學路上，經過高鐵軌道附近，翻越柵欄進入鐵軌玩耍，用3顆石子逼停高鐵41分鐘，事故造成高鐵列車制動裝置損壞。
2019年12月15日，山東日照一男子闖入已封閉的道口橫穿鐵路，事故造成重載列車緊急制動，高速運行過程中被迫緊急停車。
2021年6月4日早晨5時19分，從烏魯木齊開往杭州方向的K596列車，在蘭新線K361+401公里處，發生列車與鐵路施工人員相撞事故，事故造成現場施工人員9人遇難。

2021年9月27日下午，D763次列車運行即將抵達遂寧站經過涪江鐵路橋時，撞上一名破網闖入動車鐵軌路線的男子。該男子不幸身亡。

2023年4月11日，沈陽市渾南區，精神有疾女子闖入鐵道夜行，沈陽多部門緊急救援避免事故發生。

三、項目防護需求

危險開墾圈地：翻越物防圍欄
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危險開墾圈地：翻越物防圍欄

圍欄易翻越：附近環境開闊
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圍欄易翻越：位置臨近公路
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為安全、高 效、便捷地維護鐵路周界，建設具有鐵路特色的周界入侵智能監測預警系統，對保障鐵路安全運營、提高鐵路周界防護能力、提升入侵行為準確告警效率、有效降低施工維護成本等方面，均具有重大現實意義和經濟效益。
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四、技術選型分析

（一）視頻AI行為智能分析技術
通過監控攝像機拍攝回來的畫面分析場景下的異常行為，根據視頻或圖像中的人體關鍵點，基于AI神經網絡的深度學習算法，根據人的肢體骨骼運動軌跡，計算出各種異常動作行為，通過客戶端預警、彈窗、語音提示、微信通知、第三方平臺推送等發出報警信號，從而達到智能感知提前預判主動預警的目的。

（二）雷達信號探測技術
雷達，是英文Radar的音譯，radio detection and ranging的縮寫，意譯為"無線電探測和測距"，即用無線電的方法發現目標并測定它們的空間位置。因此，雷達也被稱為“無線電定位”。雷達是利用 電磁波探測目標的電子設備。雷達發射電磁波對目標進行照射并接收其回波，由此獲得目標至電磁波發射點的距離、距離變化率（徑向速度）、方位、高度等信息，具有全天候全天時等特點。與光波（紅外、可見光、紫外光）相比，毫米波能穿透云霧、煙、塵中。在環境適應能力上，毫米波雷達比激光雷達、視覺優越。
雷視智能融合技術：系統采用雷達空間感知與視頻協同技術，有效融合雷達空間感知與視頻感知結果，構建從雷達探測到視頻復核的雙重研判機制；通過抽取雷達定位信息與視頻視場角度，建立二者之間的關聯關系，形成雷達空間感知信息與視頻感知圖像的跟蹤協同與系統聯動， 實時跟蹤確認目標移動位置。
在此過程中，通過對比雷達坐標與視頻視場角，自動校對二者感知目標偏差， 自動調整匹配關聯偏差，從而提升目標協同跟蹤的準確性，降低系統誤報率。
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五、技術選型優勢

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紅外對射
必須要有機械位移才能產生信號。
它常常用來對某些情況下有人員在活動的保護區內的特殊物件提供保護。
優勢：振動探測器材最適合于如文件柜、保險箱等貴重、機要特殊物件的保護?；蚺c其他系統結合使用，防止盜賊破墻而入。
誤報：大雨情況下誤報、無意觸碰誤報、懸掛異物、飛鳥停落、工地施工。
漏報：空中拋物、空中跨越。
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振動傳感

物體越過探測區域，遮斷紅外射束告警。
常用于開闊地帶周界入侵防護，及現代造型墻頂及地面等應用條件。
優勢：紅外波段射束視覺不可見，具有隱蔽特性：使入侵者在不知不覺中觸警。多光束遠距離紅外線幕墻無盲區和死角。
誤報：飛鳥、動物、溫度、光線、空氣流動、霧氣、雨雪等環境因素容易引發誤報。
漏報：鉆/跨過對射光束,或只斷其中一條光。
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視頻監控

視頻監控是安全防范系統的重要組成部分。
視頻監控以其直觀、準確、及時和信息內容豐富而廣泛應用于許多場合。
優勢：通過對遠程監控對象的錄像、回放、聯動報警、監控策略制定、應急指揮等應用。達到監控與通訊的雙重功能。
誤報：光影變化、雨雪霧霾沙塵、背景變化、被遮擋。
漏報：有距離和清晰度，死角等弊端。
綜合所述：單一探測器技術容易被某種特殊環境干擾影響。多種探測器智能融合技術是未來安防技術的發展趨勢：雷達+視頻。
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解決方案設計

沿線全面覆蓋：雷視融合區域警戒系統架設在鐵路周界防護位置，覆蓋整條軌道周界區域。打造無監視盲區的立體防御體系。
融合智能分析：內置深度學習算法，支持多目標鎖定，支持目標過濾、區域入侵檢測、越界檢測、進入區域偵測等多種行為檢測。
事件預警跟蹤：雷達對監控區域進行不間斷無盲區掃描，融合視頻復核，對真實目標主動跟蹤和預警。
現場聲光警示：除指揮中心及監控室會接收到告警外，入侵現場也會發出聲。

雷視一體化平臺

七、產品構成介紹

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微視圖靈 雷視融合一體機單元

雷視融合一體多功能桿

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微視圖靈AI行為分析算法針對鐵路算法定制略有不同

八、項目實施建議

周界沿線的樹木、草叢，會阻礙雷達和視頻的探測視野，降低設備的效率、影響告警的準確度。建議在設備部署前，集中對沿線的草木進行清掃修治。
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九、關于微視圖靈

以人工智能、物聯傳感技術為核心，利用自主知識產權的深度學習架構、機器視覺、深耕行為識別技術研發，結合人臉識別、人體識別、物體識別等人工智能算法、致力于為用戶提供全球領先的人工智能產品和行業解決方案。

核心技術團隊來自中科院、電子科技大學、北京航空航天大學、北京郵電大學等知名學府。專注于計算機視覺和深度學習，布局城市安防，打通AI在智慧交通鐵路、智慧機場、智慧司法軍警、智慧校園、智慧養老等幾大垂直場景的應用。 （詳細方案聯系電話：0755-8634 9362）
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