一、具体需求
1、异常行为检测：实时识别顾客跌倒、奔跑、争执等行为，快速报警并通知安保人员。
2、人群密度监控：监测拥挤区域的人流密度，及时预警以防踩踏事故。
3、紧急事件广播：在危险发生时，触发现场广播或发送提醒，指引人员撤离或疏散。
二、解决方案
1、部署行为识别算法：实时检测顾客跌倒、争执、奔跑等危险动作，并结合报警系统及时通知安保人员处理。
2、集成人群密度分析技术：利用高精度密度估算算法，实时监测人群分布，预警高风险区域，提前疏导人群，防止踩踏事件发生。
3、实现实时报警与紧急广播联动：当系统检测到异常情况时，自动触发现场广播系统，指导顾客快速撤离或提醒周围人员注意安全。
三、技术实现
1、行为识别算法：采用先进的深度学习模型（如YOLOv7、OpenPose），对监控视频中顾客的行为进行实时分析和分类。具体检测内容包括跌倒、争执、奔跑等异常行为。这些模型能够通过大量数据训练，确保在多种场景中均能保持高精度识别。
2、实时报警系统：将检测结果与现场报警系统联动。一旦识别出异常行为，即可触发现场广播或通知相关人员。
3、人群密度监控：利用密度估算算法，对场景中人群分布进行实时分析。当检测到某一区域的人流密度超过安全阈值时，系统将自动发出警报，提示管理者进行疏导。
4、多传感器融合：结合视频、声音传感器等多种数据源（如尖叫声、玻璃破碎声），进一步提升事件分类的准确性，减少误报。
四、核心技术
1、行为检测模型：采用YOLOv8、OpenPose等技术，支持多种场景下的精准行为检测。
2、密度估算算法：结合多通道摄像头，分析视频中的人群密度分布，提供动态风险评估。
3、实时报警系统：基于边缘计算和物联网技术，保障毫秒级响应和联动处理。
