刘超越,刘璐璐

无人驾驶地铁系统因其高效、安全而日益普及，但站台乘客跌落事故仍是亟待解决的安全隐患。本研究设计了一套针对无人驾驶地铁站台的乘客跌落风险实时监测与预警系统，旨在通过智能视频分析技术，实现对站台边缘附近人员行为的精准监控和风险评估，及时发出警报以预防事故发生。系统结合深度学习算法与多传感器数据融合技术，提高了监测的准确性和响应速度。该系统能有效识别潜在危险情况，并及时通知相关管理人员采取措施，为无人驾驶地铁的安全运营提供了可靠保障。

无人驾驶地铁；乘客跌落；实时监测；预警系统；智能视频分析

[1] 王明,李华.基于深度学习的智能视频监控系统研究[J].计算机科学与技术学报,2023,38(5):110-117. [2] 赵敏,孙强.多传感器数据融合技术及其在安全监测中的应用[J].信息技术与网络安全杂志,2024,39(2):56-63. [3] 陈晓,刘洋.无人驾驶地铁系统中的风险管理与控制策略[J].城市轨道交通研究,2025,40(1):23-29.

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