扶梯人员跌倒检测从实验室走向规模化应用，为公共场所安全提供坚实保障

扶梯人员跌倒检测是保障公共场所安全的重要技术，近年来通过多学科融合实现了显著突破。以下从技术方案、核心算法、系统架构、行业标准及实际应用等方面进行综合分析：

一、核心检测技术方案

1. AI 视觉检测

算法原理：基于深度学习的人体姿态估计与行为识别，通过分析视频流中的人体骨骼关键点（如髋关节、膝关节角度变化）、运动轨迹及姿态异常（如快速下降、水平位移）判断跌倒事件。例如，SwinT-YOLOX 模型通过融合 Swin Transformer 的全局特征提取能力与 YOLOX 的实时检测优势，在自建扶梯数据库中实现了 95.92% 的检测精度和 24.08 帧 / 秒的处理速度。

部署方式：通过边缘计算设备（如 TSINGSEE 青犀 AI 智能分析网关 V4）实时处理摄像头数据，支持 40 + 种 AI 算法并行运行，可联动语音告警与紧急制动系统。

优势：检测范围广、信息丰富，可同时识别逆行、攀爬等多种危险行为；支持历史数据回溯与统计分析。

挑战：复杂光照（如强光反射、夜间低光）、局部遮挡（如行李、人群）可能影响精度；需平衡隐私保护与监控需求。

2. 振动信号分析

技术路径：在扶梯梯级踏面部署振动传感器，采集垂直方向振动信号，通过时域特征（一阶导数、波形因子）与频域特征（傅立叶变换）识别跌倒事件。例如，专利技术通过建立正常运行的振动阈值模型，当实时信号超过阈值时触发报警。

核心指标：振动传感器频响范围需覆盖 0.1-1000Hz，抗冲击能力≥2000g，以适应高频振动与突发冲击。

优势：不受光照影响，对微小振动敏感；可区分物品跌落与人员跌倒。

局限：无法定位具体人员，需与视觉检测结合实现精准响应。

3. 红外激光对射

工作机制：在梯级两侧围裙板安装红外激光对射阵列，当人体遮挡激光束时触发信号变化。例如，专利技术通过 N 组传感器实时监测人体轮廓，识别异常姿态并切断急停回路。

成本优势：单套系统成本约数千元，适合预算有限场景。

不足：易受环境光干扰，对低矮物体（如儿童）或快速动作可能漏检。

4. 多模态融合检测

技术整合：结合视觉、振动、红外等多源数据，通过特征级或决策级融合提升鲁棒性。例如，视觉算法提供姿态信息，振动信号验证事件真实性，降低误报率。

典型案例：某智慧交通项目通过视觉大模型二次复核，将烟火误报率从 29.4% 降至 3.9%，边坡塌方识别率提升至 99.8%。

二、关键算法与模型优化

轻量化模型设计：针对边缘设备算力限制，采用知识蒸馏、模型剪枝等技术压缩模型体积。例如，YOLOv5s-tiny 模型在保持 90% 精度的同时，推理速度提升 3 倍。

时空特征融合：结合 3D 卷积（C3D）或时空图神经网络（ST-GCN）捕捉跌倒过程的时序特征，避免单帧误判。

异常行为预训练：使用大规模公开数据集（如 UR Fall Dataset）进行预训练，再针对扶梯场景微调，减少标注成本。

三、系统架构与联动响应

1. 硬件层

传感器配置：高清摄像头（1080P 以上）、振动传感器（如 PCB 333B30）、红外对射模块（如 OPB704）。

边缘计算单元：需支持 GPU 加速（如 NVIDIA Jetson AGX Orin），满足实时处理需求。

2. 软件层

算法部署：采用 Docker 容器化技术，支持跨平台迁移与远程更新。

数据管理：通过消息队列（如 RabbitMQ）实现传感器数据与视频流的异步处理，降低系统延迟。

3. 响应机制

分级告警：一级告警（疑似跌倒）触发本地声光提示；二级告警（确认事件）联动扶梯急停（响应时间≤0.3 秒）并通知管理平台。

应急处置：与电梯物联网平台（如 T-TZSB 002-2025 标准）对接，自动生成工单并推送至运维人员。

四、行业标准与合规要求

国内标准：

T/CEA 7029.1-2024：规定视觉识别系统需检测跌倒、逆行等 18 类危险行为，响应时间≤1 秒，误报率≤0.1%。

T-TZSB 002-2025：要求智能运维系统集成振动监测、视频分析与故障预警，支持预防性维护。

国际标准：

EN 115-1:2017：规定扶手带速度偏差≤±2%，制动距离≤1.2 米，需通过 CE 认证。

ISO 4344:2020：梯级链破断载荷≥60kN，需定期进行疲劳测试。

隐私保护：

动态遮挡技术：通过知识图谱识别敏感区域（如人脸），实时模糊化处理。

数据加密：采用 AES-256 对存储视频加密，传输过程使用 TLS 1.3 协议。

五、成本与效益分析

部署成本：

高端方案：AI 视觉 + 振动检测 + 边缘计算，单台扶梯约 3-5 万元。

基础方案：红外对射 + 本地告警，成本约 0.5-1 万元。

长期效益：

减少事故损失：据统计，及时响应可降低 80% 的二次伤害风险。

运维优化：智能运维系统可提前 3-6 个月预测部件故障，减少停机时间 40% 以上。

六、典型应用场景

商场 / 地铁站：采用多模态融合方案，覆盖高人流、复杂光照环境，支持 7×24 小时监测。

医院 / 养老院：重点检测老年人跌倒，联动医护呼叫系统，响应时间需≤10 秒。

工厂 / 工地：结合安全帽检测与跌倒预警，降低工伤事故率。

七、未来发展趋势

更精准的模型：

视觉大模型：如 CLIP、DALL-E，提升复杂场景下的语义理解能力，减少误报。

自监督学习：利用无标注数据持续优化模型，降低对人工标注的依赖。

新型传感器：

毫米波雷达：检测人体微动，弥补视觉遮挡缺陷。

柔性压力传感器：集成于梯级表面，实时监测压力分布变化。

跨设备协同：

5G+MEC：实现多扶梯数据集中管理，支持区域级风险预警。

数字孪生：构建扶梯虚拟模型，模拟事故场景并优化检测策略。

八、实施建议

需求分析：根据场所人流量、环境复杂度选择适配方案，如地铁优先考虑低延迟的边缘计算，养老院侧重隐私保护与紧急响应。

合规设计：严格遵循 GB 16899、EN 115 等标准，确保系统通过型式检验与认证。

持续优化：定期更新算法模型（如每季度一次），收集真实跌倒案例以提升泛化能力。

用户培训：对运维人员进行系统操作与应急处置培训，确保响应流程顺畅。

通过综合应用 AI、传感器融合与边缘计算技术，扶梯跌倒检测系统已从实验室走向规模化应用，未来将向更智能、更可靠、更人性化的方向发展，为公共场所安全提供坚实保障。