智慧安防在地鐵中的應用與展望

陳芬蘭

（蘭州市軌道交通有限公司，甘肅蘭州 730030）

1.地鐵安防系統現狀

我國在地鐵建設中，高度重視安防系統建設，目前地鐵安防系統主要包括視頻監控、門禁以及報警3個部分，隨著人工智能的發展，在現有地鐵建設中對安防系統技術也進行了進一步提高和完善，主要有綜合監控、設施設備監控、火災報警、列車視頻監控、屏蔽門、門禁、電子巡邏、無線通信等系統，并在車站等重要場所配備了警察、保安、安檢、巡邏隊及安全專職管理人員。

在安防系統建設方面，目前地鐵一般會建立安防管理網絡，成立應急指揮中心，制定安全生產責任制。如：建立包括領導層、決策層、執行層和公司級、部門級、中心級、班組級、個人級三層五級的安防管理網絡。主要會在技防、物防、人防等方面加強管理及投入。技防主要是通過引進出入口目標識別與控制技術、報警信息傳輸技術，依靠安裝攝像頭、人臉識別系統等手段進行安全防范工作，達到預防損失和預防犯罪的目的。物防主要依靠X射線等安全檢查設備對各車站進站重點區域進行安全防范工作，達到提前預防恐怖事件發生或將事態擴大的目的。人防主要是全線各站根據實際情況配置安保、安檢、專職巡邏隊、列車安全員等。雖然地鐵建設在安防領域的智能化在不斷增強，但是這些安防系統各自功能單一，系統分散，沒有經大數據、人工智能等技術進行處理或者集成，無法提供更加便捷和有效的安防，隨著科技的發展，地鐵安防的重要性日益突出，這就要求在新技術推動下建立整體智能化安防。

2.智慧安防新技術探討

在數字化、網絡化、智能化的安防技術發展進程中，智慧安防建設和應用領域涉及的行業越來越多，需要跨越部門、區域界限，而智慧安防主要涉及的新技術主要有人工智能、大數據、云存儲以及5G、物聯網技術等[1-2]。

2.1 人工智能

人工智能旨在研究開發用于模擬和擴展人智能機器的新技術，人工智能研究的主要領域包括自然語音理解、專家系統、機器學習、模式識別、計算機視覺、數據挖掘與智能控制等方面。人工智能發展至今，已經應用于人們生活中的各行各業，對地鐵安防方面應用最為廣泛的技術有計算機視覺，用機器代替人的視覺，對目標進行識別、檢測、跟蹤；智能門禁系統，包括各車站門禁及閘機系統，在出入口安裝讀卡器，已授權的智能門禁卡才可以在限定的區域以及時間內刷卡通過；智能報警系統，有防火、防漏氣等報警系統；智能安檢系統，將X線安檢機引入安防領域后極大地提高了安檢速度并有效避免了很多安全隱患。

2.2 大數據

21世紀，移動互聯、電子商務、社交網絡等使得互聯網技術得到了極大發展，同時也使各種數據急劇膨脹，正是這種科技的發展使人類步入了大數據時代。大數據是指超出了傳統軟件工具在獲取、存儲、分析其內容的數據集合，具有數據量大、傳輸速度快、種類多等特點。大數據是在信息化發展進程中的寶貴財富，大數據已經廣泛的應用于金融、工業生產、人工智能開發、機器學習、民生服務、安防領域等各行各業中。政府通過大數據分析可實現政治、經濟、軍事等要素以前無法預測的事務，能夠指導國家作出較為精準的決策，提高政府管理能力。對于安防系統，通過大數據分析，可很好的分析各時段、各車站、各區域的人流量、環境狀況、傳感器值等各種安防數據，通過分析可以提出更加合理的經濟、便攜的管理方案。

2.3 5G、物聯網技術

5G技術的發展來源于互聯網技術的發展，5G網絡使安防視頻數據量呈倍數增長，也讓監控視頻圖像更加高清。同時，物聯網技術的發展讓可用終端數量急劇增長，物聯網是通過射頻識別技術將電子物品與互聯網按照相關協議連接起來，實現電子物品的智能化管理。物聯網可根據用戶范圍不同分為專用物聯網和公用物聯網兩類[3]，專用物聯網是為滿足企業或者個人提供的專業有針對性的物聯網，公用物聯網是為滿足大眾生活需要而提供的物聯網網絡。例如在安防領域中給門鈴、電視、報警設備等通過網絡接口進行移動數據通信，從而使這些數據與互聯網相連，實現數據的網絡共享。

2.4 云存儲技術

云存儲中的云來源于互聯網技術，由于云有種虛無感，在科技發展的時代，為了代表后端難以看見的數據，就產生了云這一概念。云存儲技術將數據存在公用的存儲空間中，使得數據存儲和共享的難題迎刃而解，在諸多行業中應用也更加廣泛。而智慧城市的提出使得云存儲技術在安防領域的應用將成為重要的發展趨勢。云存儲技術應用于安防領域即形成了云安防，在安防領域中，通過物聯網技術將視頻監控數據、射頻識別數據、門禁數據、報警數據利用云存儲技術可實現跨地區、大規模數據交換，這些功能迫切需求云存儲技術在安防領域的快速應用。

3.智慧安防在地鐵中的應用與展望

隨著各項新技術的不斷發展，使得安防領域的智能化程度不斷增強，而智慧安防在地鐵建設和運行中體現得也越來越廣泛，歸納總結主要有以下兩個方面的應用。

3.1 計算機視覺技術

計算機視覺就是賦予計算機或者機器類似于人類視覺的一種技術，主要利用人工智能、數據存儲與分析等技術對視頻圖像進行分析處理，并理解視頻畫面中的內容。目前地鐵安防的視頻監控已經實現了數字化、網絡化，但是地鐵客流量大、監控點位多，僅僅依靠人力提取、分析視頻監控中的數據難度大，也無法實時對突發情況作出反應，同時大量監控視頻數據需要很大空間存儲，事后再進行調取分析。計算機視覺技術應用地鐵安防視頻監控后，不僅可以對視頻圖像進行增強還可以智能提取、分析視頻中關鍵有用信息，使得在突發事件下視頻監控能夠自動預警。

計算機視覺技術的逐漸滲透必將會加快安防領域的智能化發展，目前該技術在地鐵安防領域中的發展還面臨艱巨挑戰。一是如何將計算機視覺技術與人工智能算法、大數據、云存儲、5G技術等完美結合，克服現有技術的缺點。二是如何將實時視頻數據進行分析、提取和預警。

3.2 生物特征識別技術

生物特征識別技術是指對人體的生理特征或者行為特征進行采集，從而達到對人體身份進行判斷識別的技術，主要有生理特性信號的采集、存儲和識別3個方面，人體生理特征主要有面部特征、指紋、視網膜、虹膜、聲音信息、步態、靜脈信號等。生物特征識別技術在安防領域中的應用，也較傳統刷卡、密碼等安防技術具有更高的智能化，門禁系統是生物特征識別技術在安防領域最基本的應用領域之一，傳統的電子門禁系統主要是通過刷卡方式，而生物特征識別技術的發展，使門禁系統應用方式更加智能靈活，例如現有的指紋識別、人臉識別以及聲音識別技術等。其中人臉識別技術是最直觀、最自然的識別技術，在安防領域中的應用具有以下優點：一是非接觸，不需要人體與采集系統接觸，只需要對準攝像頭即可實現；二是識別速度較快，當進行人臉識別時，只需要1s～3s即可完成，不會給人帶來任何不適感；三是應用領域廣泛，人臉識別在視頻監控中可對視頻圖像進行提取和識別，進一步提高安防地智慧性。今后聲音采集識別也將會逐漸得到推廣，由于在疫情、環境等特殊情況，必須帶口罩進行安檢，若將口罩等遮擋物取下，這不利用于疫情防控，而通過聲音識別數據庫的采集，智能語音識別算法的開發，門禁安檢系統只需說出幾個字就能進行人體信息匹配。

4.結語

隨著智慧城市的發展，越來越多的城市建立了地鐵這一新型軌道交通，使得人們的生活更加便利，隨之而來的即是嚴峻的安全形勢，這對安防領域提出了迫切需求，傳統的視頻監控系統、門禁系統、報警系統的單一化安防已經不能滿足安防領域的發展，本文首先從地鐵安防系統現狀出發，分析了現有地鐵安防系統的特點，對現有的智慧安防新技術進行了綜述和探討，最后將智慧安防新技術今后在地鐵安防中的應用進行了展望。