[0001] 本发明涉及交通站救援相关技术领域，尤其涉及一种山地轨道交通车站应急指挥救援系统及方法。

[0002] 山地轨道交通是一种适合山地特色的新制式轨道交通，具有占地小、运量大、舒适便捷的优点。由于山地轨道交通车站属于相对封闭狭窄的空间，在日常的运营过程中，短时间内特别是高峰期间大量乘客聚集于此，一旦发生突发事故，封闭狭窄的空间会造成人员伤亡、财产损失，造成社会负面影响。

[0003] 然而，现有技术的救援方式需要人员在现场人工收集所有的被困人员位置和情况信息，使得对救援工作进行指挥的部门在制定救援方案时的时间差较长，救援效率较低，另外在现场遇到局部建筑坍塌等救援路线受阻的情况时，无法及时通知各救援人员，导致不能及时通过合适的救援路线进行救援。

[0023] 下面结合附图和实施例对本申请作进一步说明。

[0024] 如图1所示的一种山地轨道交通车站应急指挥救援系统，包括指挥中心、n个在实施救援时分别由救援人员携带的移动救援子系统，应急指挥救援系统还包括与指挥中心实时通信的s个山地轨道交通车站均分别设置的应急导航定位子系统、基于图像识别的应急监控子系统、应急语音识别和对话子系统。

[0025] 指挥中心包括控制主机、编辑接口、指挥显示模块、指挥通信模块，控制主机存储有s个山地轨道交通车站的场景模型，场景模型包括对应的山地轨道交通车站的地图，具体地，地图为二维地图或三维地图。

[0026] n个移动救援子系统在实施救援时分别由各救援人员携带，移动救援子系统包括移动摄像模块、移动显示模块、移动通信模块。

[0027] 应急导航定位子系统包括多个室内直接定位模块、若干应急通道控制模块，以及一个第一收发模块，各山地轨道交通车站分别包括多个区域，具体地，每个区域对应一个房间的范围，或者说一个独立空间的范围，每个区域设有至少一个室内直接定位模块，山地轨道交通车站的各应急通道控制模块分别用于控制一个应急通道。

[0028] 具体地，室内直接定位模块采用以WIFI定位和蓝牙定位为主，RFID（射频识别）定位为辅的定位方式，WIFI、蓝牙定位是常见的在室内精度较高相对成熟定位手段，在人员未开启蓝牙或WIFI的情况下，通过将RFID芯片植入车票或工作证中的方式，也可实现定位。

[0029] 基于图像识别的应急监控子系统包括多个固定摄像模块，具体地，固定摄像模块和移动摄像模块均具有热成像功能，用于在光线不足时进行辅助，基于图像识别的应急监控子系统还包括一个第二收发模块，山地轨道交通车站的每个区域均设有包括至少两个固定摄像模块的图像识别阵列。

[0030] 应急语音识别和对话子系统包括多个收音模块、多个广播警报模块，以及一个第三收发模块，山地轨道交通车站的部分或全部区域分别设有包括至少两个收音模块的收音阵列，优选地，山地轨道交通车站的部分或全部区域分别设有一个广播警报模块，用于由指挥中心对被困人员进行沟通安抚情绪和教授自救措施，并指导仍有行动能力的被困人员通过最近的应急通道自行离开山地轨道交通车站。

[0031] 如图2 图7所示，采用山地轨道交通车站应急指挥救援系统的一种山地轨道交通~车站应急指挥救援方法，按以下步骤操作：
S100：当一个山地轨道交通车站发生紧急情况时，所述山地轨道交通车站通过应急导航定位子系统的各个室内直接定位模块采集被困人员定位，并分别将采集到的各个区域的各个被困人员的直接定位坐标发送到指挥中心，具体地，通过第一收发模块发送，通过指挥通信模块接收，然后控制主机对各个被困人员的直接定位坐标进行解析，在所述山地轨道交通车站的场景模型中分别生成各个被困人员实例，被困人员实例包括以下变量：被困人员ID、所在区域、定位坐标，其中被困人员ID为自动生成的正整数，在本实施例中，被困人员ID由1开始依次计数；
S200：在发生紧急情况的山地轨道交通车站的基于图像识别的应急监控子系统中，各区域的图像识别阵列对区域内的被困人员进行识别，将各区域中分别对通过S100步骤未发现的被困人员在场景模型中补充被困人员实例，并对每个被困人员进行危急等级判断，包括：
S210：获取发生紧急情况的山地轨道交通车站的区域数量a，具体地，区域数量a预先存储于指挥中心的控制主机；
S220：设置i=1；
S230：第i个区域的图像识别阵列在区域内获取图像并发送到指挥中心，具体地，通过第二收发模块发送，通过指挥通信模块接收；
S240：指挥中心通过获取的图像分离出分别对应每个被困人员的多张图像，通过识别每个被困人员被多个固定摄像模块拍摄的图像中的位置，计算出b个被困人员的图像定位坐标，具体地，图像识别阵列的多个固定摄像模块从不同角度同时捕捉空间中的物体图像，通过比较和分析这些图像中的共同特征，利用三角测量法等算法来计算被困人员的空间位置，这是一种现有常见的通过多图像进行定位的方式；
S250：将b个被困人员的图像定位坐标与S210所述山地轨道交通车站的场景模型中第i个区域已有的p个被困人员实例的定位坐标进行遍历比对，对在S240中识别出的且不存在与图像定位坐标相匹配的被困人员实例中定位坐标的被困人员，补充生成若干新的被困人员实例，S250包括：
S251：获取S210所述山地轨道交通车站的场景模型中的第i个区域内已有的被困人员实例数量p；
S252：设置j=1；
S253：判断已有的p个被困人员实例中是否存在与S240中识别到的第j个被困人员的图像定位坐标的距离小于预设误差w的定位坐标的被困人员实例，若是，则直接执行S255，若否，则先执行S254然后再执行S255；
S254：在场景模型中生成一个新的被困人员实例，所述被困人员实例的定位坐标采用图像定位坐标；
S255：判断是否j=b，若是，则S250结束，若否，则j=j+1，再重新执行S253；
S260：判断是否i=a，若是，则执行S270，若否，则i=i+1，再重新执行S230；
S270：经过补充后，在场景模型中包括q个被困人员实例，指挥中心通过被困人员实例对应的每个被困人员的图像分别计算危急等级，并将危急等级添加到被困人员实例，具体地，先在控制主机上训练危急等级视觉判断模型，在本实施例中，所述危急等级视觉判断模型为采用YOLO框架以百万级的人员特征图片作为训练集，进行训练得出的模型，通过该模型将被困人员的危急等级分为三个级别：无法行动、需协助行动、可自行行动，判定为无法行动的危急等级的被困人员为倒地伤员，判定为需协助行动的危急等级的被困人员为老人、儿童、孕妇，其他被困人员判定为可自行行动的危急等级，以某次救援为例，车站内分别有这三种危急等级的被困人员若干，则可自行行动的被困人员通过广播警报模块的提示，自行离开，对于另外两类被困人员，救援人员按照先易后难的原则，先救助需协助行动的被困人员，再救助无法行动的被困人员；
S300：在发生紧急情况的山地轨道交通车站的应急语音识别和对话子系统中，各收音阵列对所在区域内收集被困人员声音，并且将声音分离为若干被困人员的单独声源，再将所述声源分别进行声源定位，各区域中分别对通过S100步骤和通过S200步骤均未发现的被困人员在场景模型中补充被困人员实例，并对每个被困人员进行危急等级判断，包括：
S310：获取发生紧急情况的山地轨道交通车站中具有收音阵列的区域数量c，具体地，具有收音阵列的区域数量c预先存储于指挥中心的控制主机；
S320：设置x=1；
S330：第x个区域的收音阵列在区域内获取声音片段并发送到指挥中心，具体地，通过第三收发模块发送，通过指挥通信模块接收；
S340：指挥中心通过获取的声音片段进行分离，得到分别对应若干个被困人员的单独声源，通过识别每个单独声源，对所述每个被困人员进行声源定位，计算出d个被困人员的声音定位坐标，具体地，通过收音阵列的多个收音模块，对于声源分离，采用现有的语音模型，如基于深度学习的模型（如Wave‑U‑Net、Conv‑TasNet等），能够利用大量标记好的数据集进行训练，从而具备从混合信号中分离出不同声源的能力。这些模型能够识别并分离出叠加在一起的多种声音，为后续的声源定位提供基础，对于声源定位，采用多重信号分类、基于旋转不变技术的信号参数估计等成熟技术，通过对阵列接收信号的协方差矩阵进行分解，构造空间谱，从而确定声源方向，这些方式适用于多个声源的情况，且具有较高的测向精度与分辨率；
S350：将d个被困人员的声音定位坐标与S310所述山地轨道交通车站的场景模型中第x个区域已有的q个被困人员实例的定位坐标进行遍历比对，对在S340中识别出的且不存在与声音定位坐标相匹配的被困人员实例中定位坐标的被困人员，补充生成若干新的被困人员实例，S350包括：
S351：获取S310所述山地轨道交通车站的场景模型中的第x个区域内已有的被困人员实例数量q；
S352：设置y=1；
S353：判断已有的q个被困人员实例中是否存在与S340中识别到的第y个被困人员的声音定位坐标的距离小于预设误差w的定位坐标的被困人员实例，若是，则直接执行S355，若否，则先执行S354然后再执行S355；
S354：在场景模型中生成一个新的被困人员实例，所述被困人员实例的定位坐标采用声音定位坐标；
S355：判断是否y=d，若是，则S350结束，若否，则y=y+1，再重新执行S353；
S360：判断是否x=c，若是，则执行S370，若否，则x=x+1，再重新执行S330；
S370：经过补充后，在场景模型中包括k个被困人员实例，具体地，在S350中补充的(k‑q)个被困人员实例的危急等级变量暂时空，待救援人员抵达后，通过其携带的移动救援子系统的移动摄像模块，通过图像来判断这(k‑q)个被困人员的危急等级，图像识别方式如S270中所述的具体方式相同；
S400：指挥中心的控制主机将发生紧急情况的山地轨道交通车站的场景模型转换为可视数据，在指挥显示模块进行显示，并通过各被困人员的定位坐标将各被困人员实例均转换为可视化数据，在指挥显示模块上的各预定位置进行显示；
S500：指挥中心接收a组救援路径指令，每组救援路径指令分别包括指示救援人员对S400所述山地轨道交通车站的a个区域中一个区域的被困人员进行救援的多条救援路径，在本实施例中，对每个区域提供三条救援路径，具体地，该步所指的接收救援路径指令，为指挥人员通过编辑接口对救援路径进行编辑；
S600：指挥中心的控制主机将S500所述的所有救援路径转换为可视数据，显示于指挥显示模块，指挥中心与所有移动救援子系统进行通信，当各救援人员到达S400所述山地轨道交通车站后，移动救援子系统分别向指挥中心发送入场反馈，指挥中心在场景模型中添加救援人员实例，救援人员实例包括救援人员ID、所在区域、定位坐标，其中救援人员ID为自动生成的正整数，救援人员自带定位器，因此所在区域、定位坐标可直接得到，并实时更新并同步到指挥中心，同时移动摄像模块启动，实时进行录像并将录像传输到指挥中心，并且在救援人员入场时，指挥中心将指挥显示模块的显示内容同步通信到移动救援子系统的移动显示模块，具体地，通过指挥通信模块和移动通信模块进行通信；
S700：当救援人员选择进行救援的区域后，若在救援时发现所述区域的每条救援路径均出现障碍，例如有物体坍塌，导致无法通过，则在救援人员上报指挥中心后，指挥中心的控制主机在救援人员选定的救援路径的障碍位置添加排障标记，并在指挥显示模块和所有移动救援子系统的移动显示模块显示排障标记，当障碍移除后，指挥中心和移动救援子系统删除所述排障标记，然后执行S800，若在救援时发现所述区域至少有一条救援路径无障碍，则直接执行S800；
S800：在发生紧急情况的山地轨道交通车站中，S700通过多名救援人员执行多次，直到所述的山地轨道交通车站的所有可被救援的被困人员得到救援并离开山地轨道交通车站，指挥中心判定救援完成，具体地，该步中的可被救援的被困人员排除了已被救援人员确认死亡的人员，人员遗体不属于救援范围，一般需要等待后续的专门遗体处理团队进行处理。

[0032] 优选地，在S100 S300中，可能仍存在通过这几个步骤中的方式仍然未检测到的被~困人员，那么在执行S700的过程中，救援人员自行向指挥中心进行上报。

[0033] 进一步优选地，由于在进行救援时，救援人员自身也可能被困，因此在执行S600~S700时，还同时执行以下步骤：
指挥中心以预设的时间间隔t向各所有救援人员的移动救援子系统发出状态反馈指令，要求各救援人员通过移动救援子系统发出状态正常反馈；
当出现以下两种情况中的至少一种时，判定为所述一名或多名救援人员被困：指挥中心收到由被困的一名或多名救援人员的移动救援子系统主动发出的被困信息，或指挥中心在预定次数m的时间间隔t内未收到所述一名或多名救援人员的移动救援子系统发出的状态正常反馈；
在发生紧急情况的山地轨道交通车站的场景模型中，指挥中心的控制主机将各被困的救援人员对应的救援人员实例转换为被困人员实例，删除救援人员ID，生成被困人员ID，同时，指挥中心停止向被困的救援人员的移动救援子系统发出状态反馈指令；
对由救援人员实例转换的各个被困人员实例，通过被困人员实例中包含的所在区域变量，获取各被困的救援人员的所在区域，通过所述区域的图像识别阵列获取图像，然后基于图像识别的应急监控子系统将图像发送到指挥中心，指挥中心的控制主机通过所述被困的救援人员的定位坐标找出所述被困的救援人员，并分离出所述被困的救援人员的图像，计算危急等级，并将危急等级添加到所述被困人员实例。

[0034] 以上仅为本申请列举的部分实施例，并不用于限制本申请。