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摘要
随着城市化进程的加速与轨道交通网络规模的扩张，传统的依赖人工巡检与固定监控的安全管理模式，已难以满足全天候、高动态、全线路的运营安全需求-1-6。人工智能技术的深度融合，为轨道交通的数智化转型提供了核心动力，而高质量、场景化的专用数据集是训练与优化相关AI算法模型的基石-1。本文聚焦于轨道交通站厅、站台等公共区域内的特定目标——婴儿车与大件行李（行李箱），旨在系统性地构建一套科学、规范、可扩展的数据采集要求与实施方案。该方案不仅强调在真实运营环境下采集数据，更致力于通过覆盖目标样式的多样性、摄像机视角的全面性以及采集流程的标准化，为后续开发高精度的目标检测、行为分析及安全预警模型提供坚实的数据支撑，从而推动轨道交通安全管理从“被动响应”向“主动预警”与“智能管控”的范式转变-6。
关键词：轨道交通；数据采集；智能安全管理；婴儿车；大件行李；多模态数据；人工智能
1. 引言
轨道交通作为城市公共交通的主动脉，其安全、高效运行至关重要。站内客流密集、环境复杂，携带婴儿车、大件行李的乘客是其中的典型群体，其通行效率、停放位置及潜在的安全风险（如堵塞通道、紧急疏散障碍等）直接影响运营秩序与乘客体验-6。目前，大多数通用计算机视觉数据集缺乏对此类目标在特定轨道交通场景下的精细化覆盖-3。现有研究表明，针对特定领域（如轨道工程车辆、设施缺陷）定制化采集与标注的数据，能显著提升AI算法在复杂真实场景下的识别率与泛化能力-1。
因此，本研究旨在填补这一空白，提出一套面向轨道交通真实场景，以婴儿车和行李箱为核心采集对象的数据采集标准。本方案遵循“场景真实、样式多样、视角全面、标注精准、流程闭环”的原则，旨在构建一个高质量、高可用的专用数据集，为后续实现客流智能疏导、特殊乘客群体服务、潜在风险预警等高级AI应用奠定基础-6-9。
2. 数据采集总体设计
本数据采集方案以服务于轨道交通智能安全管理系统的AI模型训练与优化为最终目标。系统设计借鉴了业界先进的“数据采集-智能标注-场景化训练”全链路闭环理念，确保数据能有效转化为算法能力-1。
2.1 核心目标
采集并构建一个覆盖轨道交通典型室内外环境（如站厅、通道、站台、出入口）的婴儿车与行李箱视频数据集。该数据集需满足以下核心要求：
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真实性：所有数据必须在正在运营或高度仿真的轨道交通场景下采集，确保光照、客流密度、背景复杂度等环境因素符合实际。
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多样性：最大限度覆盖婴儿车和行李箱在样式、大小、颜色、状态（推行/静止/折叠）等方面的变化。
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多维性：通过固定监控与机动采集相结合的方式，获取目标的多视角、多尺度图像序列。
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规范性：制定统一的采集设备参数、数据格式与标注规范，确保数据的一致性与可用性。
2.2 系统架构
采集工作采用“固定监控网络+机动采集单元”相结合的混合架构。
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固定监控网络：利用或模拟车站既有高清视频监控系统，获取顶视、斜视等固定视角下的长时、连续数据流-4-6。此部分数据用于分析目标在固定区域的宏观行为模式与流量统计。
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机动采集单元：由配备高清摄像机的移动设备（如手持云台相机、安装于移动平台的相机）构成，用于主动、灵活地采集多角度、特写镜头及补充固定摄像头的盲区视角-8。机动单元可模拟乘客、工作人员等不同观察视点。
3. 数据采集的具体要求与流程
3.1 采集场景与环境
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主要场景：地铁/轻轨车站的站厅（安检口、售票机、闸机附近）、换乘通道、候车站台、出入口楼梯/电梯处。
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环境多样性：需覆盖不同时段（早高峰、平峰、晚高峰）、不同光照条件（白天自然光、夜间室内照明、逆光）及不同天气状况（针对出入口场景）-7-8。
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背景与干扰：场景应包含正常的乘客流动、广告牌、座椅、立柱等典型站内设施，以提升模型在复杂背景下的鲁棒性。
3.2 采集目标与样式要求
为达到“覆盖全面”的要求，需对婴儿车和行李箱进行细分类别采集，建议类别如下表所示：
表1：采集目标类别细分要求
| 目标大类 | 细分类别 | 具体样式与状态要求 |
|---|---|---|
| 婴儿车 | 传统折叠式 | 展开推行状态、半折叠手持状态、完全折叠状态。 |
| 多功能一体式 | 可转换为汽车安全座椅的款式，采集其不同形态。 | |
| 双胞胎/多胞胎车 | 并列式、前后式等大型婴儿车。 | |
| 轻便型伞车 | 强调其骨架纤细、布料材质的特点。 | |
| 智能电动婴儿车 | 如具备自动跟随功能的车型-2。 | |
| 行李箱 | 硬壳箱 | 亮面与磨砂面；20寸登机箱、28寸及以上托运箱。 |
| 软壳箱/布箱 | 带有扩展层、捆绑带等特征。 | |
| 拉杆箱 | 两轮与万向四轮；拉杆处于拉出和收回状态。 | |
| 非典型箱包 | 超大尺寸的行李袋、高尔夫球包、乐器箱等-3。 |
3.3 采集设备与参数
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分辨率：不低于1280×720像素（标清），优先采用1920×1080像素（全高清）或更高，以保证目标在画面中有足够的像素细节供算法学习-4-7。
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帧率：不低于15 fps，以保证目标运动的连续性。对于快速推行或经过的场景，建议采用25 fps或30 fps。
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视角与构图：需系统性地覆盖以下视角，确保目标在画面中的占比从全身到局部特写不等，但目标整体需完整位于画面内。
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固定监控视角：顶视（俯角约15-30度）、斜侧视（适用于走廊、闸机通道）-4。
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机动采集视角：平视（模拟乘客视角）、低角度仰视、高角度俯视、正面、侧面、背面、45度角。
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特写视角：对车轮、刹车装置、折叠关节、行李标签等关键部位进行特写拍摄，有助于模型学习判别性特征。
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表2：多视角采集规划示例
| 视角类型 | 安装高度/方式 | 主要目的 | 模拟场景 |
|---|---|---|---|
| 高空顶视 | 天花吊装，高度3-4米 | 客流计数、轨迹跟踪、区域拥堵分析 | 站厅中央、闸机上方 |
| 通道斜视 | 墙壁侧装，俯角15°±5°-4 | 检测通行行为、目标分类 | 换乘通道、站台边缘 |
| 行人平视 | 机动手持，高度1.5-1.7米 | 获取真实场景下的外观特征、交互行为 | 乘客跟随视角 |
| 设备低视 | 机动低置，高度0.5-0.8米 | 捕捉车轮、底盘结构、地面接触情况 | 安全检查、障碍识别 |
3.4 数据量规划
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第一阶段：遵循“先覆盖后深耕”原则。初步目标为采集不少于100段有效视频，涵盖婴儿车和行李箱两个大类。每段视频时长建议在15秒至2分钟之间，需包含目标的出现、移动和消失的完整片段。
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后期扩展：根据初期模型训练结果，针对识别率较低的特定细分类别（如折叠状态的特定婴儿车）、极端场景（如极端拥挤、强逆光）或罕见行为进行针对性补充采集。
4. 数据处理与存储方案
4.1 数据处理流程
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数据脱敏：对所有视频中清晰可辨的人脸、车牌等个人隐私信息进行模糊化处理，符合数据安全与伦理规范-6。
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数据标注：采用专业的标注工具（如LabelImg、CVAT）对图像或视频帧中的婴儿车和行李箱进行标注。
4.2 数据存储与管理
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原始数据存储：采集的原始视频数据量巨大，应采用高可靠、可扩展的云存储或企业级NAS进行集中存储。可参考Azure Blob Storage等方案，其适合存储流式数据与海量媒体文件-5。
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元数据与标注数据管理：建立数据库（如使用ClickHouse等高性能列式数据库）管理标注结果、数据来源、场景描述等元数据-10。这便于快速检索、版本控制和数据集划分（训练集/验证集/测试集）。
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数据处理流水线：理想情况下，应构建自动化或半自动化的数据管道，实现从原始视频上传、自动提帧、分发标注到结果入库的流程化管理，提升数据生产效率-1-5。
5. 结论与展望
本文系统论述了面向轨道交通智能安全管理应用的婴儿车与行李箱数据采集专项要求。方案强调在真实场景下，通过系统规划目标样式、摄像机视角和采集流程，获取高质量、多样化的基础数据。该数据集将直接服务于目标检测、客流分析、风险预警等AI模型的训练与优化，是构建类似温州轨道交通智能巡检平台那样的“数据采集-智能标注-场景化训练”全链路能力闭环的关键起点-1。
未来，随着采集数据的不断丰富和模型能力的提升，可进一步拓展数据采集的维度：
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