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基于Faster-RCNN的站台端部人员入侵检测研究
摘要：
随着现代化城市建设的发展，地铁站、火车站等高铁枢纽站已经成为都市交通主要的组成部分。然而在大量人群汇聚的站台上，时常发生一些不法分子利用人流密集、疏散困难的情况，对站台人员和广大乘客的安全造成威胁。因此，本文基于Faster-RCNN算法，提出一种站台端部人员入侵检测算法，以保障人员和车站安全。
关键词：Faster-RCNN；入侵检测；高铁枢纽站；站台安全；人员安保
一、引言
高铁枢纽站是机场、港口等重要交通枢纽站之一，是人们移动的重要出发点和通道。然而，站台上人流如织，存在人员拥挤、疏散不便等问题，极易引发安全隐患。一些不法分子利用人群密集的场合进行盗窃、拥挤、打斗等犯罪行为，给站台内的工作人员和广大乘客带来严重威胁。
因此，为了提高高铁枢纽站的安全性能和效率，并保护乘客和工作人员的安全，本文提出一种基于Faster-RCNN的站台端部人员入侵检测算法。该算法通过对站台入口、楼梯口等关键部位监测，实时检测并预警站台内出现的异常人员，确保站台内人员安全。
二、相关工作
随着计算机视觉领域的进步，各类图像识别和检测技术不断涌现。其中，深度学习属于一种基于神经网络的图像识别技术，并且已经被广泛应用于各种视觉任务。
在常规的目标检测方法中，RCNN是一种广泛应用的方法，但其速度较慢限制了其在实际应用中的广泛应用。为了解决RCNN的问题，Faster-RCNN提出了一种新的神经网络，使目标检测的速度获得了显著的提升。
据此，许多开发人员在Faster-RCNN基础上，提出了一些优化方法。例如，在Yolov2中使用了多尺度检测和锚点框来改进目标检测算法。SSD又使用了卷积神经网络来提升目标检测速度和精度。
三、站台端部人员入侵检测算法
本文利用Faster-RCNN算法进行站台端部人员入侵检测。该算法采取了一些改进，以提高人员检测精度。算法流程如下：
1.图像获取：高铁枢纽站的站台入口、楼梯口等干道处安装摄像头，获取站台图像。其中，每张图像包含多张照片，每张照片包含站台区域。
2.数据预处理：通过合适的数据结构把不同尺寸的图片输入到网络，提高模型的泛化能力。
3.特征提取：将每一帧图像从原始像素值转换成特定特征向量，以便用于计算人员特征。
4.区域候选框：选择出机器视觉所需要的候选目标区域。在本文中，我们主要在站台端部进行监测。
5.帧级边界框（BB）检测：该步骤是Faster-RCNN的主要特点，该算法通过RPN（RegionProposalNetwork）计算出多个BB，用于检测图像中的人员区域。
6.候选BB筛选：对候选BB进行筛选，排除一些无用BB。
7.帧级BB标定：利用推断计算生成目标框，然后将其与实际目标框比较，形成误差值，通过反向传播进行修正和优化以提高模型性能。
8.结果合并和返回：在当前帧结束时，将检测到的人员BB按标准文件格式保存在输出目录中。
四、实验结果
本文使用Caffe深度学习框架对算法进行模型训练，并将其运用到火车站、地铁站等高铁枢纽站的站台安保人员工作中，以验证算法的准确性与可行性。
实验结果表明，本文提出的基于Faster-RCNN的站台端部人员入侵检测算法精度较高，可有效监测到入侵人员。并且该算法能够处理大量的图像，并在短时间内完成检测，运行效率较高。
五、结论
本文提出了一种基于Faster-RCNN算法的站台端部人员入侵检测算法，该算法可有效监测到站台区域内出现的异常人员，并及时预警站台工作人员，保障站内安全，具有广泛的实际应用前景。未来，将会进一步优化该算法，提高模型的准确性与实时性，完善站台安全体系，确保高铁枢纽站的安全与发展。