通过分析地铁、商城等扶梯监控视频数据，利用人工智能技术，进行智能分析，将视频中大件行李、婴儿车以及跌倒行为进行智能检测，对相关行为进行提醒已经提前应急处理
（1）数据采集，通过rtsp对扶梯监控系统的上下摄像头进行拉流， 并可以分割为一帧一帧数据 ；（2）数据处理：对读取到的每一帧数据利用深度学习技术，进行分析，对婴儿车、大件行李、进行检测，对跌倒行为进行分析；（3）数据分析：对图像中的婴儿车、大件行李的检测结果进行分析，结合检测到的位置和扶梯相应的报警区域进行综合分析，进行语音播报予以提醒，对跌倒行为进行连续帧的分析，设定阈值，判定为跌倒行为，进行报警和扶梯急停的操作，对相关检测的发生时间和地点进行概率统计，计算事件发生的危险系数，公式为：事件危险指数=事件检测阈值*日期危险频率权重*时间危险频率权重*位置发生频率权重，做出报表分析；（4）数据应用：通过分析得出相关危险行为发生时间以及地点的规律，对重点日期和时间以及重点地点进行提前布控以及应急预案，可大大减少扶梯中的安全隐患事件的发生。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
事件 |
-- | -- |
检测阈值 |
-- | -- |
发生日期 |
-- | -- |
发生时间 |
-- | -- |
发生位置 |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 事件 | 2 |
| 检测阈值 | 0.88 |
| 发生日期 | 2021年1月1日 |
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