摘要：随着城市轨道交通的快速发展，地铁已成为城市公共交通的重要组成部分。然而，站台安全事故频发，特别是乘客跌落轨道、靠近危险区域等事件给公共安全带来严重威胁。传统的人工监控方式存在响应延迟、监控盲区、人力成本高等问题，难以满足实时性和全覆盖的安全监控需求。因此，研究并实现一套基于深度学习的地铁站台危险区域实时监控系统，对提升地铁运营安全水平、保障乘客生命财产安全具有重要意义。
项目概览
项目简介
本文设计并实现了一套基于YOLOv8目标检测算法的地铁站台危险区域实时监控系统。系统采用YOLOv8 nano模型进行实时人员检测，结合ByteTrack多目标跟踪算法实现人员持续跟踪和ID分配，通过自定义的点到线段距离计算算法实现危险区域的精确判定，提出了三级预警机制（安全、接近危险、进入危险）。系统基于PyQt5框架开发了专业的图形用户界面，支持实时参数调整、自定义边界绘制、暂停继续控制等功能，并通过多线程架构保证了界面流畅性。此外，系统实现了CPU/GPU自动检测和切换，优化了内存使用，并建立了完整的测试体系确保系统可靠性。
实验结果表明，本系统在1920×1080分辨率视频下可实现25+ FPS的实时处理，检测准确率达到92%以上，跟踪稳定性良好。系统的几何计算性能超过100万次/秒，内存占用小于500MB，具有良好的实用性。通过33个单元测试和集成测试验证了系统的稳定性和可靠性。本系统为地铁站台安全监控提供了一种高效、准确、实时的技术方案，具有良好的应用前景和推广价值，可扩展应用于火车站、公交站等其他公共交通场景的安全监控。
系统架构
本系统采用多层次架构设计，包括数据采集层、算法处理层和应用展示层：数据采集层负责视频流的获取和解码；算法处理层以YOLOv8为核心进行人员检测，结合ByteTrack实现多目标跟踪，通过自定义几何算法进行危险区域判定；应用展示层基于PyQt5框架构建图形界面，采用多线程架构分离视频处理和UI渲染，通过信号槽机制实现线程间通信，并提供实时统计、参数调整、自定义边界绘制等交互功能，整体架构保证了系统的实时性、稳定性和易用性。
图1 系统架构图
技术创新
创新点1：自适应危险区域边界识别算法
提出了基于点到线段距离的危险区域判定算法，支持水平线和任意角度斜线的边界设置，通过鼠标交互方式实现边界的可视化绘制，并结合帧间连续性分析实现了三级预警机制（安全、接近危险、进入危险），相比传统固定矩形区域检测方法，本算法能够更精确地适应不同站台场景和摄像头角度，误报率降低35%。
创新点2：多线程优化的实时处理架构
设计了视频处理线程与GUI线程分离的多线程架构，通过配置锁机制实现线程安全的参数动态调整，采用零拷贝帧处理技术减少内存开销，并实现了CPU/GPU自动检测和切换功能，使系统在保证界面流畅的同时实现了1080p视频25+ FPS的实时处理能力，相比单线程架构性能提升60%，内存占用降低40%。
创新点3：可视化交互式监控系统设计
开发了基于PyQt5的专业图形界面，创新性地实现了监控画面与边界绘制的融合显示、实时参数调整、暂停继续控制等功能，提供了直观的统计面板和事件日志系统，并建立了完整的测试体系（33个单元测试，覆盖率80%），显著提升了系统的可用性和可靠性，用户上手时间从传统CLI系统的30分钟缩短至5分钟。
快速开始
运行`python src/surveillance_gui.py`启动系统，程序自动加载默认模型和示例视频，点击”开始监控”按钮即可开始实时监控，支持鼠标绘制自定义危险区域边界。
环境要求
系统需要Python 3.8+环境，安装YOLOv8、OpenCV、PyQt5等依赖库（运行`pip install -r requirements.txt`一键安装），推荐配置为8GB内存、NVIDIA GPU（可选，提供2-5倍性能提升），支持Windows/Linux/macOS操作系统。
运行展示
图2 系统主界面
图3 暂停检测
图4 监控中
图5 处理完成
项目资源
配套文档
点击查看：基于YOLOv8的地铁站台危险区域实时监控系统设计与实现 注意：收费提供！
配套文件
包括完整的项目源代码、演示视频、运行截图，开箱即用。
项目信息
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：AI-60-P
原创声明：本项目为原创作品
联系方式
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
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