人工智能助力铁路行业加强铁路安全。

随着高铁网络的完善，火车已经成为人们长途旅行的首选交通工具。近年来，铁路车站的出发量不断增加，车站的客流也越来越密集。为了保证乘客的人身安全，铁路平台划定了安全白线，限制乘客在乘坐火车前靠近铁路平台边缘。然而，由于各种原因，乘客坠落平台的事故仍然时有发生，甚至有些乘客为了方便直接从一个平台穿越铁轨到其他平台，这对他们的生命安全和铁路行车安全构成了极大的威胁。

因此，铁路平台的安全保护需求主要包括两个方面:一是监控是否有人穿越铁轨到其他平台；二是监控候车过程中是否有人越线靠近平台边缘。目前大部分铁路平台的安全防护措施主要是人防和物防，技术防护措施应用较少，主要集中在监控铁路平台越线的情况上，大致可以分为两类:射击技术和视频监控技术。

射击技术在铁路平台上设置红外射击装置或激光射击装置，当红外或激光被遮挡时会发生报警；射击技术结构简单，部署方便，报警实时性强，但容易受到干扰，无法区分入侵目标的类别，误报较多。此外，射击装置安装在平台上时，无法监控人员穿越铁轨。

视频监控技术在铁路平台上设置摄像头，收集平台上的实时图像数据，用目标识别技术判断是否有人员入侵。然而，其准确性和实时性受目标识别技术的影响很大。传统的目标识别技术精度不高，容易出现误报。而且目标识别耗时过多，很难保证报警的实时性。如果采集帧进行处理，很容易错过人员入侵的图像。

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