英國研究人員開發了一種利用人工智能技術的列車監控系統，能夠實時追蹤乘客人數，這項技術將有助於鐵路運營商減少擁擠情況，並更有效地利用可用的車廂空間。該系統是通過拉夫堡大學的計算機科學家與鐵路技術公司 TrainFX 的合作開發而成。根據項目團隊的説法，這項技術能夠估算單個列車車廂的擁擠程度，即使在高峯通勤時段和挑戰性的光照條件下也能正常運作。開發者表示，該系統可以為鐵路運營商提供更準確的乘客佔用數據，使其能夠更好地管理乘客流量，進而改善旅行體驗。
列車監控系統提升乘客體驗
解決長期困擾的鐵路問題，擁擠始終是鐵路網絡面臨的最持久挑戰之一，尤其是在高峯時段服務中。乘客經常遇到擁擠的車廂，而同一列火車的其他部分卻相對空曠。造成這種失衡的原因之一是運營商經常依賴延遲、不完整或手動收集的乘客數據，這限制了他們實時作出反應的能力。根據大學網站的詳細説明，研究團隊創建了一個監控平台，利用深度感知攝像頭和車載 AI 處理技術，估算列車上的乘客人數和移動模式，以解決這一問題。
與傳統的閉路電視系統不同，這項技術並不捕捉標準的視頻畫面，而是僅記錄深度信息，從而實現無需識別個別乘客的擁擠監控。
根據拉夫堡大學人工智能及計算機視覺專家、項目首席研究員李百華教授的説法，該系統在設計時兼顧了功能性和隱私性。他在大學發布的聲明中表示：「通過在車載系統上處理乘客流量數據，並使用關注隱私的深度成像技術，該系統能夠為運營商和乘客提供實時的車廂佔用情況洞察。」
AI 技術將改變鐵路運營模式
AI 直接在車上處理數據，這項技術已整合進 TrainFX 的智能乘客信息系統（Smart-PIS），使佔用數據能夠在列車上直接處理，而非發送至其他地方進行分析。這種方法可以減少通信延遲，同時使實時佔用信息能夠與列車運營商和車站員工分享。研究團隊表示，這些數據可以支持一系列運營改進，包括更有效的排班、擁擠管理及長期服務規劃。未來，乘客自己可能能夠在登車前訪問實時佔用信息，幫助他們識別不太擁擠的車廂，並更均勻地分佈在列車上。
隨著全球鐵路運營商探索數碼工具以改善乘客體驗並最大化網絡容量，而不一定增加服務頻率，實時擁擠信息變得越來越重要。根據拉夫堡大學的説法，已有多台攝像頭原型安裝並在 TrainFX 的模擬鐵路環境中進行測試。該系統監控乘客在列車門口及車廂內的移動，研究人員報告稱在測試過程中達到了高準確性和可靠性。該項目目前已達到可以開始實地鐵路試驗的階段。TrainFX 表示，正在與列車運營商合作，評估該技術在真實乘客環境中的應用。
這一倡議通過知識轉移夥伴關係（KTP）獲得資金支持，這是一項由英國研究與創新機構支持的計劃，旨在將大學與企業連接起來，以商業化研究並開發實用解決方案。該項目的潛力已經吸引了行業的關注。今年早些時候，這一基於 AI 的監控平台在 2026 年英國中部製造獎中榮獲年度 AI 技術創新獎。對於面臨日益增長的乘客需求和改善服務質量壓力的鐵路運營商來説，提供準確實時佔用信息的技術將成為使通勤旅程更加高效、可預測和舒適的重要工具。
