lotnisko
Lotniska to ruchliwe i dynamiczne miejsca, które wymagają systemów zapewniających bezpieczeństwo pasażerom, koordynację personelu i płynność operacji. Po pierwsze, terminale lotniskowe odnotowują duży ruch pieszych i szybki przepływ pasażerów. Po drugie, goszczą różnorodne grupy demograficzne, w tym osoby starsze, młodszych podróżnych, rodziny z dziećmi oraz osoby korzystające z urządzeń wspomagających poruszanie się. Po trzecie, działają pod ścisłymi przepisami dotyczącymi prywatności i muszą to robić, zapewniając jednocześnie skuteczny nadzór i pomoc. Na przykład upadki wśród osób starszych zdarzają się często w węzłach komunikacyjnych, a ryzyko wzrasta w godzinach szczytu. Przegląd literatury wskazuje, że mniej więcej 28–35% osób w wieku 65 lat i więcej upada każdego roku, dlatego osoby starsze lub osoby przechodzące przez terminale wymagają szczególnej uwagi (Wyzwania, problemy i trendy w systemach wykrywania upadków). Lotniska muszą koordynować zespoły ochrony, służby medyczne i obsługi naziemnej, gdy pasażer ma incydent. Zespoły ochrony i służby bezpieczeństwa muszą współpracować z medycznymi pierwszymi reagującymi. Zespoły obsługi naziemnej muszą wspierać dostęp i trasy dla noszy. Współdziałanie musi być szybkie. Gdy dochodzi do upadku, personel musi zlokalizować osobę, zabezpieczyć miejsce i udzielić pomocy. Czas ma znaczenie, a opóźnienia zwiększają ryzyko powikłań. Dla kontekstu, niektóre badania szacują, że nawet do 15% zdarzeń medycznych w węzłach transportowych jest związanych z upadkami, co podkreśla potrzebę monitorowania i szybkiej reakcji (Badania nad technologiami wykrywania i zapobiegania upadkom). CCTV i systemy nadzoru wideo dominują w terminalach i są już wykorzystywane do monitorowania przepływu pasażerów i bezpieczeństwa. Ponadto systemy, które uzupełniają wideo o czujniki, mogą poprawić świadomość sytuacyjną. Visionplatform.ai integruje CCTV w operacyjną sieć czujników, która wykrywa osoby i przesyła ustrukturyzowane zdarzenia do narzędzi operacyjnych. Takie podejście zmniejsza liczbę pominiętych incydentów i ułatwia koordynację między zespołami. Aby dowiedzieć się więcej o śledzeniu osób na lotniskach i o tym, jak kamery istniejące na miejscu mogą zostać wykorzystane poza bezpieczeństwem, zobacz nasze opracowanie o wykrywaniu osób na lotniskach, które wyjaśnia, jak istniejące kamery mogą zasilać zarówno bezpieczeństwo, jak i operacje.
czujnik
Nienachalnie instalowane opcje czujników dobrze sprawdzają się w warunkach lotniskowych, ponieważ większość podróżnych nie chce nosić urządzeń. Systemy wizyjne, radar i czujniki wbudowane w podłogę mają swoje zalety i wady. Systemy wizyjne wykorzystują kamery nadzoru lub kamery głębi i mogą uruchamiać zaawansowane analizy wideo. W praktyce modele wykrywania upadków oparte na wizyjności osiągnęły wysoką dokładność w kontrolowanych testach, a niektóre modele głębokiego uczenia odnotowują współczynniki wykrywania powyżej 90% (Przegląd systemów wykrywania upadków opartych na wizyjności). Wykrywanie oparte na radarze daje bezkontaktową i zachowującą prywatność alternatywę. Na przykład szerokopasmowe radary połączone z przetwarzaniem sygnału osiągały w badaniach dokładność do 97,1% (Przegląd wykrywania upadków z użyciem radaru). Czujniki wbudowane w podłogę mogą bezpośrednio wyczuwać uderzenie lub zmianę ciśnienia i eliminują część problemów z zasłonięciami. Jednak wymagają zmian infrastruktury. Urządzenia noszone i systemy wykrywania upadków oparte na noszonych urządzeniach są powszechne w opiece zdrowotnej i mogą wykorzystywać dane z akcelerometru smartfona lub urządzenia na nadgarstku. Lotniska jednak nie mogą wymagać, by każdy podróżny używał urządzeń noszonych, dlatego w terminalach koncentruje się na urządzeniach niewymagających noszenia.
Czynniki związane z wdrożeniem mają znaczenie. Planowanie pokrycia musi uwzględniać kąty kamer, martwe strefy i zasłonięcia spowodowane tłumami i bagażem. Warunki oświetleniowe różnią się przy bramkach, na halach i w strefach kontroli bezpieczeństwa, więc algorytmy muszą radzić sobie z cieniami, odblaskami i oświetleniem nocnym. W przypadku radaru metalowe konstrukcje i aktywny sprzęt mogą powodować interferencje. W przypadku wizyjnych rozwiązań kwestie prywatności wymagają strategii zmniejszających rozpoznawalność obrazu i równoważących bezpieczeństwo z ochroną danych. Na przykład przetwarzanie na miejscu, na krawędzi (edge) usuwa surowe wideo z chmury zewnętrznej i ogranicza ekspozycję danych. Nasza platforma wspiera wdrożenia on‑prem i na krawędzi, dzięki czemu operatorzy mogą posiadać własne modele i dane oraz spełniać wymogi RODO i rozporządzenia UE dotyczącego AI. Krótko mówiąc, wybór czujnika musi odpowiadać układowi terminalu, wzorcom przepływu pasażerów i zasadom prywatności oraz integrować się z istniejącymi VMS i kamerami. Aby zapoznać się z opcjami skoncentrowanymi na edge dla analityki bezpieczeństwa, zobacz naszą stronę o platformie brzegowej wykrywania bezpieczeństwa AI.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
wykrywanie upadków
Podstawowe podejścia do wykrywania upadków obejmują proste wyzwalacze oparte na progach oraz bardziej zaawansowane klasyfikatory i modele głębokie. Metody progowe obserwują przyspieszenie, orientację lub nagłe zmiany pozycji i wyzwalają alarm, gdy wartości przekroczą ustalone limity. Progi dobrze sprawdzają się w urządzeniach noszonych i niektórych czujnikach podłogowych. Często jednak błędnie klasyfikują normalne czynności jako upadki i mają trudności w zatłoczonych warunkach. Wykrywanie upadków oparte na uczeniu maszynowym i głębokim wykorzystuje ekstrakcję cech i klasyfikatory, aby poprawić odporność. W oparciu o obrazy badacze proponowali system wykrywania upadków oparty na sieciach konwolucyjnych. Na przykład modele głębokiego uczenia i podejścia oparte na głębokich sieciach neuronowych zostały opracowane do klasyfikacji upadków w nagraniach wideo, a sieci CNN były wykorzystywane do nauki wzorców przestrzennych i czasowych z sekwencji wideo przedstawiających upadki w pracach naukowych prezentowanych na renomowanych konferencjach, takich jak Międzynarodowa Konferencja o Widzeniu Maszynowym (Systemy wykrywania upadków ludzi oparte na widzeniu przy użyciu głębokiego uczenia). Wykrywanie upadków z użyciem kamery i danych głębi może osiągnąć wysokie wskaźniki trafnych wykryć i pozwala wykrywać upadki bez konieczności używania urządzeń noszonych. Jednak systemy oparte na kamerach muszą radzić sobie z wieloma osobami i zasłonięciami oraz rozróżniać, czy osoba upadła, czy po prostu usiadła. Badacze używają zbiorów danych z upadkami i specjalnych podziałów zbiorów detekcyjnych do trenowania modeli, a także zwiększają dane treningowe syntetycznymi próbkami i różnymi ujęciami pod kątem różnych punktów widzenia. W niektórych badaniach czułość i specyficzność wahały się szeroko. Systemy oparte na czujnikach raportowały czułość od 85% do 98% i specyficzność powyżej 90% w przeglądach (Przegląd systemów wykrywania upadków opartych na czujnikach). Taki poziom wydajności sugeruje, że wiele upadków można wykryć niezawodnie, gdy systemy są dopasowane do środowiska.
Projektanci muszą również zarządzać typami upadków i czynnościami życia codziennego, które naśladują upadki. Prawidłowa klasyfikacja upadku wymaga kontekstu. Na przykład personel podnoszący bagaż lub dziecko nagle siadające mogą wyglądać jak upadek. Proces wykrywania może wykorzystywać wygładzanie czasowe, estymację pozy i modele aktywności, aby zmniejszyć liczbę fałszywych alarmów. Niektóre zespoły proponowały system wykrywania upadków, który łączy radar z wideo, by zmniejszyć niejednoznaczność. W praktyce operacje lotniskowe potrzebują detektorów, które rozróżniają rutynowe ruchy pasażerów od zdarzeń będących upadkiem i które powiadamiają tylko o prawdopodobnych sytuacjach awaryjnych. Dla przykładowych zastosowań analityki wideo używanej do wykrywania incydentów na infrastrukturze ruchomej zobacz nasze opracowanie dotyczące wykrywania incydentów na schodach ruchomych kamerami, które zawiera wnioski możliwe do przeniesienia na obszary przy bramkach i taśmy bagażowe.
dostępność danych
Dane operacyjne są kluczowe dla budowy i działania systemów wykrywania upadków. Źródła obejmują strumienie CCTV, logi bramek boardingowych, śledzenie Wi‑Fi i BLE oraz sieci czujników. Archiwa nadzoru wideo dostarczają długoterminowych nagrań i wspierają trening modeli, ewaluację oraz przegląd po incydencie. Zespoły używają kolekcji zbiorów danych dotyczących upadków i specjalnie przygotowanych podziałów danych detekcyjnych do trenowania klasyfikatorów. Wykorzystują też oznakowane wideo z upadkami i dane uzupełnione w celu uczenia się rzadkich zdarzeń. Na lotniskach dane pochodzą także z systemów operacyjnych. Na przykład logi boardingu i przypisania bramek ujawniają, gdzie i kiedy występują największe natężenia pasażerów. Łącząc te zapisy ze znacznikami czasowymi kamer, pomaga to identyfikować okresy wysokiego ryzyka. Wykrywanie upadków w czasie rzeczywistym jest niezbędne, gdy każda sekunda ma znaczenie, dlatego potoki danych muszą obsługiwać dostarczanie o niskiej latencji. Przetwarzanie na krawędzi często obsługuje wstępne wnioskowanie, aby zmniejszyć opóźnienia i uniknąć przesyłania dużych strumieni wideo poza miejsce. Jednocześnie przetwarzanie w chmurze może wspierać analitykę zagregowaną, ciągłe uczenie i aktualizacje modeli. Zatem podejście hybrydowe często wygrywa: wnioskowanie na krawędzi dla alertów oraz przesyłanie zanonimizowanych cech lub zdarzeń do chmury w celu poprawy modeli i analiz.
Prywatność i ochrona danych kształtują sposób wykorzystania zbiorów danych. Na podstawie RODO lotniska muszą anonimizować dane osobowe, ograniczać dostęp i dokumentować przetwarzanie. Na przykład anonimizacja, kontrola dostępu oparta na rolach i dzienniki audytu pomagają chronić tożsamości przy jednoczesnym umożliwieniu wykrywania incydentów. Wykorzystywanie zbiorów detekcyjnych do treningu powinno preferować lokalne, kontrolowane przez klienta zbiory danych, tak aby surowe nagrania nigdy nie opuszczały terenu. Nasza platforma kładzie nacisk na trening kontrolowany przez klienta i budowanie modeli on‑prem oraz dostarcza audytowalne dzienniki zdarzeń dla zgodności. Ponadto przy treningu modeli zespoły muszą oceniać równowagę zbioru danych pod kątem wieku, typów sylwetek i ubioru. To zmniejsza uprzedzenia wobec osób starszych i poprawia wykrywanie w różnych grupach demograficznych. Badacze zalecają udostępnianie metodologii i zanonimizowanych benchmarków tam, gdzie jest to dozwolone. Dla metod, zobacz przeglądy literatury, które podsumowują podejścia sensorowe i wideo oraz podają odniesienia do zbiorów danych i najlepszych praktyk (Metody wykrywania upadków: przegląd literatury).
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
powiadomienie
Skuteczny przepływ powiadomień przechodzi od wykrycia do reakcji i musi ograniczać ruch fałszywych alarmów. Gdy wykryty zostanie upadek, system powinien wygenerować jasne powiadomienie o wykryciu upadku i skierować to zdarzenie do właściwych zespołów. Typowe kierowanie obejmuje ochronę, zespoły medyczne i agentów przy bramce. Wiadomości alertu mogą zawierać migawkę, znacznik czasowy, lokalizację i wskaźniki ufności. Aby uniknąć niepotrzebnych zakłóceń, załogi mogą stosować krok weryfikacji, który przesyła krótki klip lub podgląd na żywo do operatora na miejscu. Zaawansowane systemy wykrywają kontekst i zmniejszają liczbę fałszywych alarmów, stosując adaptacyjne progi i algorytmy uwzględniające kontekst. Na przykład algorytmy mogą obniżać czułość podczas załadunku bagażu, jeśli wiele osób się pochyla. Innym razem mogą zwiększać czułość przy bramkach wejściowych, gdy w kolejce stoją osoby starsze. Strategie te redukują fałszywe alarmy, zachowując wysoką skuteczność wykrywania prawdziwych zdarzeń.
Projektanci muszą także zdecydować, jak rozprzestrzeniają się alerty. Niektóre lotniska chcą integrować powiadomienia o upadkach z pulpitami bezpieczeństwa, a inne wolą przesyłać je do systemów pagingowych medycznych lub systemów zarządzania incydentami. Potok może wykrywać upadki i wysyłać powiadomienia za pomocą MQTT lub webhooków, aby operacje i pierwsi reagujący mogli działać szybko. Integracja z istniejącymi systemami operacyjnymi lotniska zapewnia, że każde powiadomienie staje się zadaniem operacyjnym, co skraca czas dotarcia pomocy. Projekt wiadomości alertu też ma znaczenie. Najlepiej sprawdza się zwięzłe powiadomienie, które podaje numer bramki, poziom ufności i zalecaną akcję. Ponadto śledzenie zdarzenia upadku po początkowym alertie pomaga w dalszych działaniach, rejestrowaniu incydentów i raportowaniu statystycznym. Aby zmniejszyć hałas i pomóc operatorom, systemy muszą uczyć się z upływem czasu, które scenariusze generują fałszywe alarmy i dostosowywać ustawienia. Wreszcie, szkolenie personelu w rozpoznawaniu powiadomień i prawidłowej reakcji jest równie ważne jak sama technologia wykrywania.
napędzane przez AI
Rozwiązania oparte na AI łączące wiele czujników poprawiają niezawodność w zatłoczonych terminalach. Łączenie wizyjności, radaru i dźwięku zwiększa szansę wykrycia upadku i zmniejsza błędną klasyfikację. Na przykład użycie wielu modalności pomaga, gdy upadek nastąpi za bagażem lub gdy wiele osób nachodzi na siebie. System wykrywania upadków wykorzystujący wieloczujnikową fuzję może skorelować nagłą sygnaturę radarową z wizualnym załamaniem pozycji i dźwiękowym odgłosem uderzenia, aby potwierdzić zdarzenie. Projektanci systemów stosują uczenie maszynowe i głębokie, aby ważyć każdą modalność w zależności od kontekstu. W zatłoczonych bramkach radar może być bardziej odporny, a w cichszych obszarach wizyjność może dostarczyć dodatkowych szczegółów. Wykorzystanie uczenia maszynowego do fuzji czujników umożliwia adaptacyjne ocenianie ufności i wspiera analitykę predykcyjną identyfikującą strefy i okresy podwyższonego ryzyka.
Modele predykcyjne mogą analizować dane historyczne, aby wskazać miejsca zagrożenia. Mogą prognozować szczytowe okresy upadków podczas intensywnych fal boardingu i rekomendować alokację zasobów, aby skrócić czas reakcji. Zespoły proponowały system wykrywania upadków wykorzystujący wskaźniki predykcyjne do wstępnego przydzielenia zespołów medycznych. W literaturze wiele artykułów opisujących te systemy pojawia się w materiałach konferencyjnych i publikacjach IEEE, a niektóre w materiałach Międzynarodowej Konferencji o Widzeniu Maszynowym i innych międzynarodowych konferencjach informatycznych. Ta praca naukowa informuje praktyczne wdrożenia i pokazuje, że upadki można wykrywać za pomocą rurkowych procesów opartych na uczeniu. Po stronie inżynierii skalowalne architektury chmurowe wraz z wnioskowaniem na krawędzi umożliwiają ciągłe uczenie przy jednoczesnym poszanowaniu zarządzania danymi. Na przykład systemy mogą przeprowadzać inferencję na urządzeniu, a następnie wysyłać zanonimizowane cechy zdarzeń do centralnego serwera treningowego, gdzie modele są aktualizowane i ponownie wdrażane lokalnie.
Patrząc w przyszłość, integracja z IoT i urządzeniami mobilnymi otwiera nowe możliwości. Systemy mogą łączyć analitykę kamerową z telemetrią ze smartwózków inwalidzkich lub ze smartfonami noszonymi przez personel. Ponadto podejścia ciągłego uczenia pozwalają modelom adaptować się do sezonowych zmian odzieży, nowych rozmieszczeń kamer i ewoluujących zachowań pasażerów. Dla lotnisk, które potrzebują niestandardowych klas lub treningu na miejscu, rozwiązania pozwalające zespołom używać nagrań z ich VMS do treningu są niezbędne. Visionplatform.ai wspiera ten proces, umożliwiając klientom wybór modelu, ulepszanie go danymi z lokalizacji lub budowę nowego modelu od podstaw, dzięki czemu wdrożenia pozostają zgodne z RODO i użyteczne operacyjnie. Krótko mówiąc, AI umożliwia robustne wykrywanie upadków oparte na zintegrowanych sygnałach i pomaga przesunąć lotniska z reaktywnego modelu zarządzania bezpieczeństwem do modelu proaktywnego.
Najczęściej zadawane pytania
Jak częste są upadki na lotniskach i w węzłach komunikacyjnych?
Upadki stanowią istotne źródło zdarzeń medycznych w węzłach komunikacyjnych, a niektóre badania szacują, że nawet do 15% wezwań medycznych w takich miejscach jest związanych z upadkami (Badania). Ponadto osoby starsze upadają częściej, a lotniska często notują wyższe ryzyko podczas szczytowego przepływu pasażerów.
Które czujniki najlepiej sprawdzają się w wykrywaniu upadków na lotniskach?
Nie ma jednego najlepszego czujnika. Wizyjność, radar i czujniki podłogowe oferują różne korzyści. Radar może zachować prywatność, wizyjność dostarcza bogatego kontekstu, a czujniki podłogowe wykrywają uderzenie bezpośrednio.
Czy system może wykrywać upadki bez urządzeń noszonych?
Tak. Systemy oparte na wizyjności i radarze eliminują potrzebę urządzeń noszonych, które podróżni często zapominają. Takie systemy mogą wykrywać upadki przy użyciu nienachalnych czujników i analityki.
Jak w wykrywaniach upadków radzi się z prywatnością?
Lotniska muszą anonimizować dane, stosować kontrole dostępu i przechowywać surowe nagrania lokalnie, jeśli to możliwe. Przetwarzanie na krawędzi i audytowalne dzienniki pomagają spełnić wymagania RODO.
Jakiej dokładności mogą oczekiwać operatorzy od nowoczesnych systemów?
Raportowana dokładność zależy od czujnika i środowiska. Modele wizyjne wykazały w testach wskaźniki wykrywania >90%, a badania radarowe odnotowały dokładność do 97,1% (Wizyjność) (Radar). Wydajność w rzeczywistych warunkach zależy od dopasowania i strojenia do konkretnego miejsca.
Jak systemy unikają fałszywych alarmów i powiadomień?
Systemy redukują szumy dzięki algorytmom uwzględniającym kontekst, adaptacyjnym progom oraz krokom weryfikacji. Mogą także łączyć wiele czujników, aby potwierdzić zdarzenie przed powiadomieniem personelu.
Jak szybko lotnisko może zareagować po wykryciu upadku?
Dzięki wnioskowaniu na miejscu (on‑prem edge) i zintegrowanemu powiadamianiu, reakcja może rozpocząć się w ciągu kilku sekund. Integracja z systemami operacyjnymi i jasne procedury dodatkowo skracają łączny czas udzielenia pomocy.
Jaką rolę odgrywa AI w wykrywaniu upadków?
AI umożliwia fuzję czujników, analitykę predykcyjną i ciągłe uczenie. Pomaga w klasyfikacji aktywności i rozróżnianiu upadków od normalnych ruchów oraz wspiera skalowalne wdrożenia.
Czy istnieją publiczne zbiory danych do trenowania modeli wykrywania upadków?
Tak, badacze publikują kolekcje zbiorów danych dotyczących upadków i zasoby zbiorów detekcyjnych, ale lotniska często tworzą też lokalne zbiory danych. Lokalnie zanonimizowane dane poprawiają dopasowanie modelu do konkretnego terminalu.
Jak lotniska mogą integrować alerty o upadkach z istniejącymi systemami?
Alerty można wysyłać przez MQTT, webhooki lub integracje z VMS do narzędzi bezpieczeństwa, medycznych i operacyjnych. Wprowadzanie ustrukturyzowanych zdarzeń do pulpitów operacyjnych pomaga zespołom działać i śledzić incydenty w czasie.
