[发明专利]一种基于声音识别的地铁站台安全监测方法

说明书

本发明公开了一种基于声音识别的地铁站台安全监测方法，主要涉及数据业务技术领域；所述声音采集步骤包括步骤：S11、在站台不同区域安装声音采集装置；S12、利用声音采集装置实时采集周围的声音；S13、过滤掉声音采集装置所采集的声音中的地铁站播报的声音后，将过滤后的声音发送至声音识别步骤；声音识别步骤包括步骤：S21、建立正常声音数据集；S22、建立异常呼救声音数据集；S23、搭建具有呼救语音识别模型的声音识别器；S24、训练呼救语音识别模型；S25、利用声音识别器识别声音采集装置传输的声音；本发明解决了摄像头有遮挡、画质差、视频死角导致的识别不准确的问题，安装、维护成本更低。

技术领域

本发明涉及数据业务技术领域，具体是一种基于声音识别的地铁站台安全监测方法。

背景技术

地铁出行作为城市中低成本高效率且舒适性安全性很高的出行方式，是普通出行民众的首选交通工具，正因为许多民众出行都会选择乘坐地铁，所以地铁列车是人流密集的公众聚集场所，尤其是上班早晚高峰、节假日民众外出游玩、恶劣天气影响其他出行方式、春运等时候均会导致地铁站人数众多，一旦发生爆炸、毒气、火灾、踩踏等突发事件，将会造成群死群伤或重大损失，严重影响社会秩序和稳定。

如何对地铁站台人员的危险状态进行及时有效的识别，已成为公共交通安全的一个主要问题，在这个问题里，预测地铁站的人流量和识别乘客危险状态行为成为关键，若能根据预测出来的地铁站人流量进行合理的调度，当发生踩踏、拥挤、地铁门缝隙夹人时能及时有效的识别并通知地铁相关工作人员，那将使得公共交通变得更加安全。

目前，对地铁站台人员的危险状态进行检测的方法主要有三种，在实际运用过程中均存在着一些问题。

第一种方法是通过在地铁站台门上安装半球形摄像头，对地铁门间隙进行拍摄，当地铁门间隙有异物时对其进行识别，以防止有人员夹在地铁门间隙发生危险，但该方法依赖于摄像头拍摄的图像质量，地铁轨道带有静电，对尘土的吸附能力较强，所以地铁轨道空间里的尘土较多且无法及时清理，摄像头是凸起物更容易被灰尘覆盖，被尘土遮挡的摄像头对异物识别准确率影响很大，需要较多的人力成本对其定时进行清理；且摄像头的凸起形状对于地铁活塞风的流出起到了的阻碍作用，会加大地铁车辆运行的能量损耗；此外，应用场景有限，不能检测到地铁门外的人员危险事件；

第二种方法是采用压力、激光等传感器对地铁门之间的缝隙进行检测，地铁门有异常压力或激光传感器发现地铁门缝隙有异物时发出报警，但压力传感器对地铁门改造较多，当遇到没有全封闭地铁门的站台时作用不大；激光传感器准确性较差，且激光头容易被灰尘覆盖，影响准确率；也存在着应用场景有限，不能检测到地铁门外的人员危险事件的问题；

第三种方法是通过地铁站台内的摄像头、闸门检测等方法对入站人群数量进行统计，通过限制人流量来预防踩踏和潜在危险事件的发生，该方法只能减小危险事件发生的概率，不能识别危险事件的发生，且无法对突发事件进行预防。

发明内容

本发明目的在于解决现有技术中存在的问题，提供一种基于声音识别的地铁站台安全监测方法，它不仅可以对列车与站台门缝隙之间的危险事件(夹人)进行识别，也可以对轨道列车内和站台上的危险事件进行识别，解决了摄像头有遮挡、画质差、视频死角导致的识别不准确的问题，安装、维护成本更低。

本发明为实现上述目的，通过以下技术方案实现：

一种基于声音识别的地铁站台安全监测方法，包括声音采集步骤和声音识别步骤，

所述声音采集步骤包括步骤：

S11、在站台不同区域安装声音采集装置，每个声音采集装置都有位置标记；

S12、利用声音采集装置实时采集周围的声音；

S13、过滤掉声音采集装置所采集的声音中的地铁站播报的声音后，将过滤后的声音发送至声音识别步骤；