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毕业设计题目：基于AI视频分析的景区客流风险预警系统

1. 系统概述

1.1 建设背景

• 景区安全管理面临客流激增挑战

• 传统人工监控存在响应滞后问题

• 智慧旅游发展的必然要求

1.2 系统定位

• 实时客流态势感知平台

• 风险智能预警决策系统

• 应急指挥辅助系统

2. 系统架构

2.1 感知层

• 高清视频监控网络（4K智能摄像头）

• 热成像测温设备

• 人脸识别闸机数据

• 无人机巡检系统（可选）

2.2 边缘计算层

• 智能分析盒子（GPU加速）

• 视频结构化处理

• 本地实时分析

2.3 平台层

• 视频分析引擎

• 风险预警模型

• 数据可视化平台

• 应急指挥系统

2.4 应用层

• 客流监测应用

• 预警处置应用

• 决策分析应用

• 移动巡查应用

3. 核心功能模块

3.1 智能分析模块

• 实时人数统计（区域/出入口）

• 密度热力图生成

• 人员行为分析（聚集/奔跑/跌倒）

• 异常事件检测（打架/遗留物）

3.2 风险评估模块

• 拥挤指数计算模型

• 踩踏风险预测

• 疫情传播风险评估

• 设施负荷分析

3.3 预警处置模块

• 多级预警机制（黄/橙/红）

• 自动预警信息推送

• 应急预案匹配

• 处置流程跟踪

3.4 决策支持模块

• 客流趋势预测

• 分流方案模拟

• 资源调度建议

• 历史案例库

4. 关键技术方案

4.1 视频分析技术

• 深度学习目标检测（YOLO系列）

• 多目标跟踪算法（DeepSORT）

• 行为识别模型（3D CNN）

• 小目标检测优化

4.2 大数据技术

• 时空数据分析

• 多源数据融合

• 实时流计算

• 分布式存储

4.3 预警模型技术

• 风险量化指标体系

• 多因子加权评估

• 动态阈值调整

• 预测模型（LSTM）

5. 系统实现方案

5.1 硬件部署

• 摄像头布点规划（重点区域全覆盖）

• 边缘计算节点部署

• 指挥中心大屏建设

• 应急广播系统联动

5.2 软件架构

• 微服务架构

• 容器化部署

• 分布式计算框架

• 多租户管理

5.3 接口设计

• 视频接入协议（GB/T28181）

• 数据共享接口（RESTful）

• 第三方系统对接

• 移动端API

6. 系统特色

6.1 技术创新

• 多算法融合分析

• 动态风险建模

• 虚实结合仿真

• 自适应学习

6.2 应用创新

• 分级响应机制

• 预案数字化管理

• 游客体验优化

• 运营效率提升

7. 实施保障

7.1 数据安全

• 视频脱敏处理

• 加密传输存储

• 访问权限控制

• 合规性管理

7.2 系统可靠性

• 双机热备

• 负载均衡

• 断网续传

• 灾备恢复

8. 预期效益

8.1 安全效益

• 重大事故发生率降低70%

• 应急响应时间缩短80%

• 预警准确率≥90%

8.2 管理效益

• 管理成本降低40%

• 游客满意度提升30%

• 品牌形象提升

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