(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210248042.1 (22)申请日 2022.03.14 (71)申请人 中国铁道科 学研究院集团有限公司 地址 100081 北京市海淀区大柳树路2号 申请人 中国铁道科 学研究院集团有限公司 电子计算技术研究所 　 北京经纬信息技 术有限公司 (72)发明人 刘硕研　杨恩泽　刘玉鑫　赵诗淘　 徐春婕　李超　方凯　李宏　王静　 张煜山　李洵　赵敏　强万福　 丛红萍　陈瑞凤　张亚伟　 (74)专利代理 机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 专利代理师 陈新生(51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 40/10(2022.01) G06V 40/20(2022.01) G06V 10/25(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 铁路客运站旅客异常行为的监测方法及系 统 (57)摘要 本发明提供了一种铁路客运站旅客异常行 为的监测方法及系统， 通过读取铁路客运站内各 个位置的摄像头采集的数据， 对读取的数据进行 解码， 得到解码后的数据； 根据解码后的数据的 采集位置调用相应的算法； 通过算法对解码后数 据进行分析， 得到旅客行为的监测结果； 输出旅 客异常行为的监测结果。 采用各种智能识别算 法， 实时分析客运站内的摄像头数据， 从而对旅 客异常行为进行监测报警。 该方法通过相应的算 法可以对旅客行为进行全面、 精准及高效的监 测。 权利要求书2页 说明书11页 附图5页 CN 114782857 A 2022.07.22 CN 114782857 A 1.一种铁路客 运站旅客异常行为的监测方法， 其特 征在于， 包括： 读取铁路客运站内各个位置的摄像头采集的数据， 对读取的数据进行解码， 得到解码 后的数据； 根据所述 解码后的数据的采集 位置调用相应的算法； 通过所述算法对所述 解码后数据进行分析， 得到 旅客行为的监测结果； 输出旅客异常行为的监测结果。 2.根据权利要求1所述的铁路客运站旅客异常行为的监测方法， 其特征在于， 所述根据 所述解码后的数据的采集 位置调用相应的算法， 包括： 根据解码后的站台处第 一数据调用目标检测算法； 所述第 一数据为所述站台警戒线位 置的数据； 根据解码后的 电梯处数据调用所述目标检测算法、 目标跟踪算法、 姿势识别算法和改 进的骨架 识别算法； 根据解码后的站台处第二数据调用所述目标检测算法、 衣着识别算法和步态识别算 法； 所述第二数据为停靠在所述站台的列车端部的数据； 根据解码后的铁路客 运站内数据调用预设的人 数密度统计算法； 根据解码后的进站口、 出站口和售票处数据调用所述目标检测算法。 3.根据权利要求1所述的铁路客运站旅客异常行为的监测方法， 其特征在于， 所述通过 所述算法对所述数据进行分析， 得到 旅客行为的监测结果， 包括: 通过所述目标检测算法在所述解码后的站台处第 一数据中确定所述站台警戒线、 所述 旅客和/或列车， 基于判断所述旅客跨越所述站台警戒线的行为是否发生在列车停靠时， 得 到所述旅客是否存在越线行为的监测结果； 通过所述目标检测算法在所述解码后的电梯处数据中确定所述旅客， 通过所述目标跟 踪算法对所述旅客进 行追踪， 通过所述姿势识别算法和所述改进的骨架识别算法确定追踪 到的旅客在电梯上的行为， 得到所述旅客是否存在异常电梯行为的监测结果； 通过所述目标检测算法在所述解码后的站台处第 二数据中确定目标人物， 通过所述衣 着识别算法和所述步态识别算法将所述目标人物的衣着和 步姿与预设的数据库中的衣着 与步姿进行匹配， 得到所述旅客是否存在端部入侵行为的监测结果； 通过所述预设的人数密度统计算法在所述解码后的铁路客运站内数据中确定人头数 目， 得到所述铁路客 运站内旅客人 数密度是否超过第一阈值的监测结果； 通过所述目标检测算法在所述解码后的进站口、 出站口和售票处数据中确定所述旅客 的数目， 得到所述旅客 排队人数是否超过第二阈值的监测结果。 4.根据权利要求1所述的铁路客运站旅客异常行为的监测方法， 其特征在于， 所述输出 所述旅客异常行为的监测结果， 包括: 输出所述旅客存在越线行为的监测结果、 所述旅客存在异常电梯异行为的监测结果、 所述旅客存在端部入侵行为的监测结果、 所述铁路客运站内旅客人数密度超过第一阈值的 监测结果和/或所述旅客 排队人数超过第二阈值的监测结果。 5.根据权利要求1所述的铁路客运站旅客异常行为的监测方法， 其特征在于， 所述输出 旅客异常行为的监测结果之后， 还 包括： 根据所述旅客异常行为的监测结果发出对应等级的警报。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114782857 A 26.根据权利要求2所述的铁路客运站旅客异常行为的监测方法， 其特征在于， 所述改进 的骨架识别算法是通过设计的有向图神经网络对基于骨骼和关节构建的有向无环图进行 动作识别的算法； 所述设计的有向图神经网络是基于对有向无环图样本进行建模得到的； 所述预设的人数密度统计算法是基于特征点映射的回归模型构建的； 所述 回归模型是 基于全卷积神经网络对客 流密度图像进行 逐层认知并结合多尺度特 征融合得到的。 7.一种铁路客 运站旅客异常行为的监测系统， 其特 征在于， 包括： 视频解码模块， 用于读取铁路客运站内各个位置的摄像头采集的数据， 对读取的数据 进行解码， 得到解码后的数据； 算法接入模块， 用于接收所述解码后的数据， 对算法模块中对应的算法进行调用， 输出 旅客异常行为的监测结果； 所述算法模块， 用于通过所述算法对所述解码后数据进行分析， 得到旅客行为的监测 结果； 通讯传输模块， 用于在所述视频解码模块与所述算法模块之间传递通消息、 服务监听 和请求响应。 8.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运 行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～6任一项所 述的铁路客 运站旅客异常行为的监测方法的步骤。 9.一种非暂态计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机 程序被处理器执行时实现如权利要求1～6任一项所述的铁路客运站旅客异常行为的监测 方法的步骤。 10.一种计算机程序产品， 其上存储有可执行指令， 其特征在于， 该指令被处理器执行 时使处理器实现如权利要求1～6任一项所述的铁路客运站旅客异常行为的监测方法的步 骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114782857 A 3