一种轨道交通综合监控系统的制作方法

1.本发明涉及运务中心控制系统领域，特别涉及一种轨道交通综合监控系统。


背景技术：

2.目前的轨道交通监控系统功能单一，在使用中时常出现功能不能满足用户的使用需求或者不能及时的使用户得到信息，降低了用户的使用体验，而用户在这种情况下容易产生疏忽从而错过危险情况，使得监控只能作为事故后的证据。相比传统的监控系统，本发明能降低用户查看监控的人力成本，提高系统的工作效果，实现城市轨道交通运输的管理与控制一体化。


技术实现要素：

3.本发明所要解决的技术问题是如何系统化的监控管理轨道交通。
4.本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种轨道交通综合监控系统，包括云端服务器、管理工作站、1个或多个调度工作站、1个或多个播放控制器和1个或多个监控信息采集装置；所述云端服务器分别与所述管理工作站、每个所述调度工作站和每个所述监控信息采集装置连接；所述监控信息采集装置用于向所述云端服务器发送监控信息，所述云端服务器用于存储所述监控信息，所述管理工作站与每个所述调度工作站连接，每个所述播放控制器均与1个所述调度工作站连接，所述播放控制器用于向连接的所述调度工作站发送一级请求信息，所述调度工作站用于向所述管理工作站发送二级请求信息，所述管理工作站用于向所述云端服务器发送三级请求信息，所述云端服务器还用于根据所述三级请求信息和所述监控信息得到处理信息，并为所述处理信息随机生成专属动态密码，所述云端服务器还用于将所述专属动态密码发送到所述管理工作站，所述管理工作站内还用于录入权限信息，所述管理工作站还用于根据所述权限信息发送所述专属动态密码或者无权限错误信息到所述调度工作站，所述调度工作站还用于接收所述专属动态密码并发送到所述云端服务器，所述云端服务器还用于根据所述专属动态密码发送所述处理信息到对应的调度工作站，所述调度工作站还用于根据所述处理信息生成视频信息并发送到所述播放控制器，所述播放控制器还用于处理所述视频信息。
5.本发明的有益效果是：本方案设置了所述管理工作站和所述调度工作站，用户在使用时只需要设置1个所述管理工作站进行所述云端服务器的维护和设置，在各个小区域分别设置1个所述调度工作站，小区域内的所述调度工作站连接该小区域内设置的监控信息采集装置，这样设置后将一大块区域分成小区域分开管理，降低综合监控难度，又能在管理工作站综合统一地监控这一大块区域，解决了系统化的监控管理轨道交通的技术问题。
6.同时通过专属动态密码的连接，使得每个调度工作站只能得到符合自己权限信息的处理信息，不传输不属于自己权限范围内的处理信息，从而降低了网络占用率，使得完全接收包含监控信息的处理信息时间缩短，达到加快从发送一级请求信息到接收到视频信息的速度的目的。本方案中的处理信息为结合三级请求信息和监控信息的混合信息，播放控
制器不需要具备处理信息的解码功能，在调度工作站将处理信息还原成视频信息，每个调度工作站对应1和或多个播放控制器，降低对播放控制器的功能要求从而降低对播放控制器的投入成本。
7.在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
8.进一步，所述管理工作站包含基于神经网络的深度学习模型，所述管理工作站用于接收用户输入的事故图片并根据所述事故图片学习得到事故图像特征信息，所述管理工作站用于实时向所述云端服务器请求得到所述监控信息，所述管理工作站用于根据所述监控信息得到图像信息，将所述图像信息和所述事故图片特征信息比对，如果所述图像信息符合所述事故图片特征信息，则保存符合所述事故图片特征信息的所述图像信息并生成包含所述图像信息的警报信息，所述管理工作站还用于向所述调度工作站发送警报信息，所述播放控制器还用于接收并处理所述调度工作站发送的所述警报信息。
9.采用上述进一步方案的有益效果是通过用户针对此处容易发生的事故图片训练得到的事故图片特征信息，管理工作站实时将监控信息中的所有图像信息和事故图片特征信息进行比对，将包含符合事故图片特征信息的图像信息作为警报信息发送给用户，实现为每个地方定制的自动识别并提供警报的系统，降低人力的监控成本，提升监控效果。
10.进一步，所述监控信息采集装置包括轨道厅内监视器和轨道区监视器，所述基于神经网络的深度学习模型包括第一学习模型和第二学习模型，所述事故图片包括学习轨道厅内的事故图片和轨道的事故图片，所述第一学习模型用于学习所述轨道厅内的事故图片得到第一事故图片特征信息，所述第二学习模型用于学习所述轨道的事故图片得到第二事故图片特征信息，所述云端服务器还用于将从所述轨道区监视器得到的所述监控信息分类得到轨道厅监控信息和轨道区监控信息，所述管理工作站用于向所述云端服务器请求并接收所述轨道厅监控信息和所述轨道区监控信息，所述管理工作站还用于根据所述轨道厅监控信息得到轨道厅图片信息，所述管理工作站还用于根据所述轨道区监控信息得到轨道区图片信息，所述管理工作站还用于将所述轨道厅图片信息和所述第一事故图片特征信息进行比对，所述管理工作站还用于将所述轨道区图片信息和所述第二事故图片特征信息进行比对，所述第一事故图片特征信息和第二事故图片特征信息合并称为事故图片特征信息。
11.采用上述进一步方案的有益效果是分开训练的第一事故图片特征信息和第二事故图片特征信息都要少于事故图片特征信息，因此降低了比对时间，从而提升了效率，同时还避免了轨道区才能发生的事故报错到轨道厅内的视频信息，降低了错误发生率。
12.进一步，所述管理工作站还用于每过1小时，接收所述云端服务器中当前时间24小时到前25小时这一时间段的视频并压缩为压缩视频，所述管理工作站还用于在当前时间24小时到前25小时内产生过所述警报信息时，删除所述压缩视频，所述管理工作站还用于在当前时间24小时到前25小时内未产生过所述警报信息时，将所述压缩视频发送到所述云端服务器进行存储并删除所述云端服务器中与所述压缩视频对应时间段的所述视频信息。
13.采用上述进一步方案的有益效果是通过系统自动筛出无异常的视频时段，并降低视频大小留存备查，缓解云端服务器的存储压力，在有警报信息出现的时间段的视频信息更具有查看价值，因此原样保留方便用户查看。
14.进一步，所述监控信息采集装置还用于向所述云端服务器发送监控信息的同时发送监控装置编码信息，所述管理工作站还用于接收分配信息，所述分配信息包含所述监控
装置编码信息和所述调度站编码信息，所述管理工作站还用于从所述云端服务器处接收监控装置编码信息，所述管理工作站还用于在生成警报信息时，根据生成所述警报信息的监控信息所携带的所述监控装置编码信息，对应所述分配信息，将所述警报信息仅发送给在所述分配信息中与生成所述警报信息的监控信息所携带的所述监控装置编码信息所对应的调度站编码信息所代表的单个所述调度工作站。
15.采用上述进一步方案的有益效果是这样设置后管理工作站能够自动分配视频到对应小区域的调度工作站，降低用户的工作难度。
16.进一步，所述调度工作站还用于接收用户输入的语音信息并发送到所述播放控制器进行处理。
17.采用上述进一步方案的有益效果是这样设置后用户能够利用调度工作站对整个小区域进行广播。
18.进一步，所述处理信息和所述专属动态密码在生成后的半小时后自动删除。
19.采用上述进一步方案的有益效果是节省服务器的存储空间。
20.进一步，所述云端服务器还与用户的手机移动端连接，所述管理工作站还用于通过所述服务器向所述手机移动端发送所述警报信息。
21.采用上述进一步方案的有益效果是能够及时通知到用户处理该事件，例如在监控区域内的工作人员及时收到警报信息能够最快速度处理事故，降低损失。
22.进一步，云端服务器还用于在接收到用户的手机移动端的访问请求后，对存储的监控信息进行安全性识别，所述安全性识别逻辑如下：将监控信息处理为视频信息，并利用帧间差分法对视频信息进行要素识别，然后根据预设的要素识别规则选取若干张特征图片；所述要素识别规则为将一张图像按照预设区域进行分割，形成若干分割的人体图像和建筑图像，根据相邻帧的人体图像和建筑图像内要素更改情况的按照预设的权重计算该张图像要素更改评分，根据要素更改评分排序得到若干张特征图片；对特征图片进行人体姿态识别，对特征图片中的每个人体进行边缘识别得到人体边缘信息，然后根据人体边缘信息的重合情况得到相邻的人体之间的相对距离，统计所有相对距离得到平均人体间距；然后对特征图片中的建筑图像进行边缘识别得到建筑物边缘信息，若建筑物边缘信息变化超过阈值，且平均人体间距小于阈值，则将所有的特征图片发送至发出访问请求的手机移动终端，并生成紧急呼叫信息发送至调度工作站；调度工作站还用于在接收到紧急呼叫信息后发出紧急警报；若平均人体间距大于阈值，则仅将所有特征图片发送至手机移动终端。
23.本方案中，增加了平均人体间距这一概念进行补充识别。在正常时，人群通常三五聚集，或者存在一些个体距离群体较远，保持一个安全的社交距离。即便是非常拥挤时，人群也会保持一个相对安全的社交距离。只有是出现紧急情况时，人群才会人挤人(严重甚至出现踩踏情况)，无视社交距离。因此，本实施例中通过对平均社交距离的识别，能够较为准确的识别出是否发生意外情况，从而保证识别突发情况的准确性，也能够减少误报的情况。
附图说明
24.图1为本发明轨道交通综合监控系统的实施例的框架示意图。
具体实施方式
25.以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
26.实施例1
27.基本如附图1所示：本实施例中轨道交通综合监控系统，如图1所示，包括云端服务器、管理工作站、1个或多个调度工作站、1个或多个播放控制器和1个或多个监控信息采集装置；云端服务器分别与管理工作站、每个调度工作站和每个监控信息采集装置连接；监控信息采集装置用于向云端服务器发送监控信息，云端服务器用于存储监控信息，管理工作站与每个调度工作站连接，每个播放控制器均与1个调度工作站连接，播放控制器用于向连接的调度工作站发送一级请求信息，调度工作站用于向管理工作站发送二级请求信息，管理工作站用于向云端服务器发送三级请求信息，云端服务器还用于根据三级请求信息和监控信息得到处理信息，并为处理信息随机生成专属动态密码，云端服务器还用于将专属动态密码发送到管理工作站，管理工作站内还用于录入权限信息，管理工作站还用于根据权限信息发送专属动态密码或者无权限错误信息到调度工作站，调度工作站还用于接收专属动态密码并发送到云端服务器，云端服务器还用于根据专属动态密码发送处理信息到对应的调度工作站，调度工作站还用于根据处理信息生成视频信息并发送到播放控制器，播放控制器还用于处理视频信息。
28.本发明的有益效果是：本方案设置了管理工作站和调度工作站，用户在使用时只需要设置1个管理工作站进行云端服务器的维护和设置，在各个小区域分别设置1个调度工作站，小区域内的调度工作站连接该小区域内设置的监控信息采集装置，这样设置后将一大块区域分成小区域分开管理，降低综合监控难度，又能在管理工作站综合统一地监控这一大块区域，解决了系统化的监控管理轨道交通的技术问题。
29.同时通过专属动态密码的连接，使得每个调度工作站只能得到符合自己权限信息的处理信息，不传输不属于自己权限范围内的处理信息，从而降低了网络占用率，使得完全接收包含监控信息的处理信息时间缩短，达到加快从发送一级请求信息到接收到视频信息的速度的目的。本方案中的处理信息为结合三级请求信息和监控信息的混合信息，播放控制器不需要具备处理信息的解码功能，在调度工作站将处理信息还原成视频信息，每个调度工作站对应1和或多个播放控制器，降低对播放控制器的功能要求从而降低对播放控制器的投入成本。
30.在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
31.可选的，在一些其他实施例中，管理工作站包含基于神经网络的深度学习模型，管理工作站用于接收用户输入的事故图片并根据事故图片学习得到事故图像特征信息，管理工作站用于实时向云端服务器请求得到监控信息，管理工作站用于根据监控信息得到图像信息，具体的，可以将监控信息每5秒保存为一张图像信息，将图像信息和事故图片特征信息比对，如果图像信息符合事故图片特征信息，则保存符合事故图片特征信息的图像信息并生成包含图像信息的警报信息，管理工作站还用于向调度工作站发送警报信息，播放控制器还用于接收并处理调度工作站发送的警报信息。
32.采用上述进一步方案的有益效果是通过用户针对此处容易发生的事故图片训练得到的事故图片特征信息，管理工作站实时将监控信息中的所有图像信息和事故图片特征
信息进行比对，将包含符合事故图片特征信息的图像信息作为警报信息发送给用户，实现为每个地方定制的自动识别并提供警报的系统，降低人力的监控成本，提升监控效果。
33.可选的，在一些其他实施例中，监控信息采集装置包括轨道厅内监视器和轨道区监视器，基于神经网络的深度学习模型包括第一学习模型和第二学习模型，事故图片包括学习轨道厅内的事故图片和轨道的事故图片，第一学习模型用于学习轨道厅内的事故图片得到第一事故图片特征信息，第二学习模型用于学习轨道的事故图片得到第二事故图片特征信息，云端服务器还用于将从轨道区监视器得到的监控信息分类得到轨道厅监控信息和轨道区监控信息，管理工作站用于向云端服务器请求并接收轨道厅监控信息和轨道区监控信息，管理工作站还用于根据轨道厅监控信息得到轨道厅图片信息，管理工作站还用于根据轨道区监控信息得到轨道区图片信息，具体的，可以根据轨道厅监控信息和轨道区监控信息每5秒截取一次图像得到轨道厅图片信息和轨道区图片信息，管理工作站还用于将轨道厅图片信息和第一事故图片特征信息进行比对，管理工作站还用于将轨道区图片信息和第二事故图片特征信息进行比对，第一事故图片特征信息和第二事故图片特征信息合并称为事故图片特征信息。
34.采用上述进一步方案的有益效果是分开训练的第一事故图片特征信息和第二事故图片特征信息都要少于事故图片特征信息，因此降低了比对时间，从而提升了效率，同时还避免了轨道区发生的事故报错到轨道厅内的视频信息，降低了错误发生率。
35.可选的，在一些其他实施例中，管理工作站还用于每过1小时，接收云端服务器中当前时间24小时到前25小时这一时间段的视频并压缩为压缩视频，管理工作站还用于在当前时间24小时到前25小时内产生过警报信息时，删除压缩视频，管理工作站还用于在当前时间24小时到前25小时内未产生过警报信息时，将压缩视频发送到云端服务器进行存储并删除云端服务器中与压缩视频对应时间段的视频信息。
36.采用上述进一步方案的有益效果是通过系统自动筛出无异常的视频时段，并降低视频大小留存备查，缓解云端服务器的存储压力，在有警报信息出现的时间段的视频信息更具有查看价值，因此原样保留方便用户查看。
37.可选的，在一些其他实施例中，监控信息采集装置还用于向云端服务器发送监控信息的同时发送监控装置编码信息，管理工作站还用于接收分配信息，分配信息包含监控装置编码信息和调度站编码信息，管理工作站还用于从云端服务器处接收监控装置编码信息，管理工作站还用于在生成警报信息时，根据生成警报信息的监控信息所携带的监控装置编码信息，对应分配信息，将警报信息仅发送给在分配信息中与生成警报信息的监控信息所携带的监控装置编码信息所对应的调度站编码信息所代表的单个调度工作站。
38.采用上述进一步方案的有益效果是这样设置后管理工作站能够自动分配视频到对应小区域的调度工作站，降低用户的工作难度。
39.可选的，在一些其他实施例中，调度工作站还用于接收用户输入的语音信息并发送到播放控制器进行处理。
40.采用上述进一步方案的有益效果是这样设置后用户能够利用调度工作站对整个小区域进行广播。
41.可选的，在一些其他实施例中，处理信息和专属动态密码在生成后的半小时后自动删除。
42.采用上述进一步方案的有益效果是节省服务器的存储空间。
43.可选的，在一些其他实施例中，云端服务器还与用户的手机移动端连接，管理工作站还用于通过服务器向手机移动端发送警报信息。
44.采用上述进一步方案的有益效果是能够及时通知到用户处理该事件，例如在监控区域内的工作人员及时收到警报信息能够最快速度处理事故，降低损失。
45.实施例2
46.与实施例1相比，不同之处仅在于，云端服务器还用于在接收到用户的手机移动端的访问请求后，对存储的监控信息进行安全性识别。即用户在通过手机移动端进行远程查看时，由于数据传输速率限制，直接展示高清的监控信息，容易浪费手机移动端的数据流量(即运营商提供的资费)。因此，本实施例中是在用户通过手机移动端进行访问时，云端服务器进行安全性识别。并且本实施例中云端服务器也不是所有时刻都在进行安全性识别，这是因为监控视频信息一直是通过调度工作站在进行展示的(即存在相关的信息通路对监控视频信息进行处理)。如果一直由云端服务器进行识别，会造成云端服务器的运行压力过大。
47.所述安全性识别逻辑如下：将监控信息处理为视频信息，并利用帧间差分法对视频信息进行要素识别，然后根据预设的要素识别规则选取若干张特征图片。安全性识别的具体逻辑是通过帧间差分法识别出监控视频信息中发生变化的地方。但是如果是轨道交通的站内，则会存在较多的人流信息，这个会造成干扰。因此，需要通过预设的要素识别规则进行识别。
48.所述要素识别规则为将一张图像按照预设区域进行分割，形成若干分割的人体图像和建筑图像。具体是拍摄一张无人的场景，然后将场景中的建筑物通过人工手动标注出来。当然这样也存在在实际使用过程中，人体图像覆盖到建筑图像中的情况，但是此步骤主要是进行分割，这样的额方式已经能够将后续所需要的要素提取出来了。
49.根据相邻帧的人体图像和建筑图像内要素更改情况的按照预设的权重计算该张图像要素更改评分，根据要素更改评分排序得到若干张特征图片。此方法是具体生成特征图片的逻辑，将图片中的建筑物和人体分别的切割出来。然后分别赋予权重，如人体图像的改变为10％，建筑图像的改变为90％。然后根据人体图像或者建筑图像改变的大小或者面积(像素点的数量)以及改变的速度(是否紧急突发情况，如建筑物倒塌)进行评分，这个逻辑可以根据实际情况进行赋予。然后根据评分排序生成三张特征图片(方便用户进行直接查看)。
50.对特征图片进行人体姿态识别，对特征图片中的每个人体进行边缘识别得到人体边缘信息，然后根据人体边缘信息的重合情况得到相邻的人体之间的相对距离(像素距离+透视关系，透视关系可以通过人体与地面的接触位置获知)，统计所有相对距离得到平均人体间距；然后对特征图片中的建筑图像进行边缘识别得到建筑物边缘信息，若建筑物边缘信息变化超过阈值，且平均人体间距小于阈值(例如，本实施例中确定的是3cm)，则将所有的特征图片发送至发出访问请求的手机移动终端，并生成紧急呼叫信息发送至调度工作站；若平均人体间距大于阈值，则仅将所有特征图片发送至手机移动终端。特征图片的选取是为了减少云端服务器与手机移动终端的数据传输量。但是在特征图片中对于人体图像的识别权重占比非常低(主要是人群的行为复杂，无法准确的识别到群体行为)。
51.因此在本实施例中，增加了平均人体间距这一概念进行补充识别。在正常时，人群通常三五聚集，或者存在一些个体距离群体较远，保持一个安全的社交距离。即便是非常拥挤时，人群也会保持一个相对安全的社交距离。只有是出现紧急情况时，人群才会人挤人(严重甚至出现踩踏情况)，无视社交距离。因此，本实施例中通过对平均社交距离的识别，能够较为准确的识别出是否发生意外情况，从而保证识别突发情况的准确性，也能够减少误报的情况。
52.调度工作站还用于在接收到紧急呼叫信息后发出紧急警报。这样能够进行多维度的报警，提醒相关人员及时进行处理。
53.具体使用时，本方案在用户(用户，更多的可能是领导抽查)提出访问请求时，云端服务器对相关的数据进行处理，生成具有代表性的特征图片，保证访问的流畅度。并且在这个过程中，还对特征图片进行进一步的风险分析(与神经网络模型不一样的方式)，并且采用图像分隔以及人体间距识别的方式，减少人群拥挤带来的干扰，在数据处理能力有限的情况下，更加准确的识别出异常情况，减少误报的情况。
54.以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种轨道交通综合监控系统，包括，其特征在于：包括云端服务器、管理工作站、1个或多个调度工作站、1个或多个播放控制器和1个或多个监控信息采集装置；所述云端服务器分别与所述管理工作站、每个所述调度工作站和每个所述监控信息采集装置连接；所述监控信息采集装置用于向所述云端服务器发送监控信息，所述云端服务器用于存储所述监控信息，所述管理工作站与每个所述调度工作站连接，每个所述播放控制器均与1个所述调度工作站连接，所述播放控制器用于向连接的所述调度工作站发送一级请求信息，所述调度工作站用于向所述管理工作站发送二级请求信息，所述管理工作站用于向所述云端服务器发送三级请求信息，所述云端服务器还用于根据所述三级请求信息和所述监控信息得到处理信息，并为所述处理信息随机生成专属动态密码，所述云端服务器还用于将所述专属动态密码发送到所述管理工作站，所述管理工作站内还用于录入权限信息，所述管理工作站还用于根据所述权限信息发送所述专属动态密码或者无权限错误信息到所述调度工作站，所述调度工作站还用于接收所述专属动态密码并发送到所述云端服务器，所述云端服务器还用于根据所述专属动态密码发送所述处理信息到对应的调度工作站，所述调度工作站还用于根据所述处理信息生成视频信息并发送到所述播放视频控制器，所述播放控制器还用于处理所述视频信息。2.根据权利要求1所述的轨道交通综合监控系统，其特征在于：所述管理工作站包含基于神经网络的深度学习模型，所述管理工作站用于接收用户输入的事故图片并根据所述事故图片学习得到事故图像特征信息，所述管理工作站用于实时向所述云端服务器请求得到所述监控信息，所述管理工作站用于根据所述监控信息得到图像信息，将所述图像信息和所述事故图片特征信息比对，如果所述图像信息符合所述事故图片特征信息，则保存符合所述事故图片特征信息的所述图像信息并生成包含所述图像信息的警报信息，所述管理工作站还用于向所述调度工作站发送警报信息，所述播放控制器还用于接收并处理所述调度工作站发送的所述警报信息。3.根据权利要求2所述的轨道交通综合监控系统，其特征在于：所述监控信息采集装置包括轨道厅内监视器和轨道区监视器，所述基于神经网络的深度学习模型包括第一学习模型和第二学习模型，所述事故图片包括学习轨道厅内的事故图片和轨道的事故图片，所述第一学习模型用于学习所述轨道厅内的事故图片得到第一事故图片特征信息，所述第二学习模型用于学习所述轨道的事故图片得到第二事故图片特征信息，所述云端服务器还用于将从所述轨道区监视器得到的所述监控信息分类得到轨道厅监控信息和轨道区监控信息，所述管理工作站用于向所述云端服务器请求并接收所述轨道厅监控信息和所述轨道区监控信息，所述管理工作站还用于根据所述轨道厅监控信息得到轨道厅图片信息，所述管理工作站还用于根据所述轨道区监控信息得到轨道区图片信息，所述管理工作站还用于将所述轨道厅图片信息和所述第一事故图片特征信息进行比对，所述管理工作站还用于将所述轨道区图片信息和所述第二事故图片特征信息进行比对，所述第一事故图片特征信息和第二事故图片特征信息合并称为事故图片特征信息。4.根据权利要求1所述的轨道交通综合监控系统，其特征在于：所述管理工作站还用于每过1小时，接收所述云端服务器中当前时间24小时到前25小时这一时间段的视频并压缩为压缩视频，所述管理工作站还用于在当前时间24小时到前25小时内产生过所述警报信息时，删除所述压缩视频，所述管理工作站还用于在当前时间24小时到前25小时内未产生过
所述警报信息时，将所述压缩视频发送到所述云端服务器进行存储并删除所述云端服务器中与所述压缩视频对应时间段的所述视频信息。5.根据权利要求1所述的轨道交通综合监控系统，其特征在于：所述监控信息采集装置还用于向所述云端服务器发送监控信息的同时发送监控装置编码信息，所述管理工作站还用于接收分配信息，所述分配信息包含所述监控装置编码信息和所述调度站编码信息，所述管理工作站还用于从所述云端服务器处接收监控装置编码信息，所述管理工作站还用于在生成警报信息时，根据生成所述警报信息的监控信息所携带的所述监控装置编码信息，对应所述分配信息，将所述警报信息仅发送给在所述分配信息中与生成所述警报信息的监控信息所携带的所述监控装置编码信息所对应的调度站编码信息所代表的单个所述调度工作站。6.根据权利要求1所述的轨道交通综合监控系统，其特征在于：所述调度工作站还用于接收用户输入的语音信息并发送到所述播放控制器进行处理。7.根据权利要求1所述的轨道交通综合监控系统，其特征在于：所述处理信息和所述专属动态密码在生成后的半小时后自动删除。8.根据权利要求1所述的轨道交通综合监控系统，其特征在于：所述云端服务器还与用户的手机移动端连接，所述管理工作站还用于通过所述云端服务器向所述手机移动端发送所述警报信息。9.根据权利要求8所述的轨道交通综合监控系统，其特征在于：云端服务器还用于在接收到用户的手机移动端的访问请求后，对存储的监控信息进行安全性识别，所述安全性识别逻辑如下：将监控信息处理为视频信息，并利用帧间差分法对视频信息进行要素识别，然后根据预设的要素识别规则选取若干张特征图片；所述要素识别规则为将一张图像按照预设区域进行分割，形成若干分割的人体图像和建筑图像，根据相邻帧的人体图像和建筑图像内要素更改情况的按照预设的权重计算该张图像要素更改评分，根据要素更改评分排序得到若干张特征图片；对特征图片进行人体姿态识别，对特征图片中的每个人体进行边缘识别得到人体边缘信息，然后根据人体边缘信息的重合情况得到相邻的人体之间的相对距离，统计所有相对距离得到平均人体间距；然后对特征图片中的建筑图像进行边缘识别得到建筑物边缘信息，若建筑物边缘信息变化超过阈值，且平均人体间距小于阈值，则将所有的特征图片发送至发出访问请求的手机移动终端，并生成紧急呼叫信息发送至调度工作站；调度工作站还用于在接收到紧急呼叫信息后发出紧急警报；若平均人体间距大于阈值，则仅将所有特征图片发送至手机移动终端。

技术总结
本发明涉及一种轨道交通综合监控系统，涉及运务中心控制系统领域。包括云端服务器、管理工作站、1个或多个调度工作站、1个或多个播放控制器和1个或多个监控信息采集装置；所述云端服务器分别与所述管理工作站、每个所述调度工作站和每个所述监控信息采集装置连接；所述监控信息采集装置用于向所述云端服务器发送监控信息，所述云端服务器用于存储所述监控信息，所述管理工作站与每个所述调度工作站连接，每个所述播放控制器均与1个所述调度工作站连接，所述播放控制器用于向连接的所述调度工作站发送一级请求信息。本方案解决了如何系统化的监控管理轨道交通的技术问题，适用于轨道交通的系统化监控。道交通的系统化监控。道交通的系统化监控。


技术研发人员：胡吉 富坚 陈鹏 李文龙
受保护的技术使用者：成都西交聚联科技有限公司
技术研发日：2023.03.21
技术公布日：2023/6/26