AI景区游客异常行为3D动态监测与安全预警系统

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   我需要开发一个AI景区游客异常行为监测与安全预警系统，帮助景区管理员实时监控游客行为，及时发现潜在安全风险并预警。
   
   系统交互细节：
   1. 数据采集：通过景区摄像头实时采集游客行为视频数据
   2. 行为分析：使用LLM文本生成能力分析游客行为模式，识别异常行为（如攀爬栏杆、拥挤推搡等）
   3. 3D场景重建：将异常行为区域在3D景区模型中动态标记，显示风险等级
   4. 预警生成：系统自动生成包含时间、地点、风险类型的预警信息
   5. 响应建议：根据风险等级提供相应的处置建议（如广播提醒、安保人员调度等）
   
   注意事项：系统需确保游客隐私保护，仅分析行为模式不存储个人身份信息，预警信息需简洁明确。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在做一个挺有意思的项目——为景区开发一套AI游客行为监测系统。这个系统能实时分析游客行为，发现异常情况及时预警，帮助管理员快速响应。下面记录下我的开发思路和关键实现点，希望能给类似需求的朋友一些参考。

1. 系统整体架构设计

这套系统主要分为四个核心模块：数据采集层、行为分析层、3D可视化层和预警响应层。每个模块既要独立运行，又要能无缝对接。我选择用微服务架构来实现，方便后期扩展。

1. 数据采集方案

2. 使用景区现有的监控摄像头网络作为数据源

3. 通过RTSP协议实时获取各区域的视频流
4. 对视频流进行抽帧处理，每秒提取2-3帧用于分析

5. 特别注意的是要在入口处设置隐私提示牌，告知监控用途

6. 行为分析实现

这里是最关键的部分，我尝试了多种AI模型组合：

• 先用YOLOv5检测画面中的所有人形目标
• 然后通过姿态估计算法提取每个人的骨骼关键点
• 将连续多帧的关键点数据输入到行为分类模型
• 最后用LLM对行为序列进行语义理解，判断是否异常

1. 异常行为定义

和景区管理方反复沟通后，我们确定了这些重点监测行为：

• 攀爬护栏或危险区域
• 人群过度聚集拥挤
• 奔跑推搡等危险动作
• 长时间滞留敏感区域

• 携带违禁物品

• 3D场景重建

为了让管理人员快速定位问题，我将景区地图做了3D建模：

• 使用无人机航拍建立基础模型
• 将监控点位坐标映射到模型上
• 实时用不同颜色标记异常区域

• 支持视角旋转和缩放查看细节

• 预警机制设计

预警分为三个级别，对应不同处理流程：

• 一级预警（黄色）：自动触发语音广播提醒
• 二级预警（橙色）：通知就近安保人员查看

• 三级预警（红色）：启动应急预案并上报管理部门

• 隐私保护措施

这是项目特别关注的方面，我们采取了这些保护措施：

• 所有人脸自动打码处理
• 不存储原始视频，只保留分析后的元数据
• 所有数据加密传输

• 设置严格的权限管理系统

• 开发难点突破

过程中遇到几个技术难点：

• 多摄像头数据同步问题：通过NTP时间服务器统一时间戳
• 复杂场景下的行为误判：增加了场景上下文分析模块

• 3D模型实时渲染性能：采用LOD技术动态调整细节层次

• 系统优化方向

后续计划继续优化：

• 加入游客流量预测功能
• 集成气象数据做综合风险评估
• 开发移动端预警推送
• 优化算法降低硬件需求

整个开发过程在InsCode(快马)平台上完成特别顺畅，它的在线编辑器和一键部署功能让我能快速验证想法。特别是3D可视化部分，直接部署后就能通过网页查看效果，不用折腾本地环境配置。对于需要快速落地的AI项目来说，这种开箱即用的体验真的很省心。

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   我需要开发一个AI景区游客异常行为监测与安全预警系统，帮助景区管理员实时监控游客行为，及时发现潜在安全风险并预警。
   
   系统交互细节：
   1. 数据采集：通过景区摄像头实时采集游客行为视频数据
   2. 行为分析：使用LLM文本生成能力分析游客行为模式，识别异常行为（如攀爬栏杆、拥挤推搡等）
   3. 3D场景重建：将异常行为区域在3D景区模型中动态标记，显示风险等级
   4. 预警生成：系统自动生成包含时间、地点、风险类型的预警信息
   5. 响应建议：根据风险等级提供相应的处置建议（如广播提醒、安保人员调度等）
   
   注意事项：系统需确保游客隐私保护，仅分析行为模式不存储个人身份信息，预警信息需简洁明确。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果