如何利用即時影像演算法維護大型人潮聚集的安全

文/3S Market 編輯部

如何運用即時影像演算法來維護大型人潮聚集場所（如活動現場、車站、商場、宗教活動、演唱會）的公共安全

隨著大型活動與公共空間人流密度不斷提高，單靠人工巡邏與傳統監控已難以即時掌握風險。結合 AI 即時影像演算法 的智慧安控系統，能在「事故發生前」即預警潛在危險，成為現代公共安全管理的關鍵工具。

一、即時影像安控的核心價值

傳統監視系統是「事後回看」，AI 影像安控則是：

即時分析
主動告警
預測風險
輔助決策

其目標不是單純監看，而是降低事故發生率與傷亡程度。

二、大型人潮常見風險場景

類型	潛在風險
高密度聚集	踩踏、窒息
人流逆向	推擠、跌倒
突發事件	鬥毆、恐慌奔逃
非正常行為	持械、縱火、攻擊
設施異常	出入口阻塞、逃生通道被占用

三、關鍵即時影像演算法與功能

1️⃣ 人流密度分析（Crowd Density Analysis）

功能

即時計算單位面積人數
以熱區圖呈現擁擠程度

安全應用

超過安全密度即發出警示
主動引導人潮分流
預防踩踏事故

2️⃣ 人流方向與異常流動偵測

功能

偵測人群移動方向
辨識逆向、突然加速或大規模奔跑

安全應用

提前察覺恐慌或突發事件
協助指揮中心快速判斷是否需啟動疏散

3️⃣ 跌倒 / 聚集異常行為辨識

功能

偵測跌倒、群聚圍觀
分辨正常停留 vs. 異常聚集

安全應用

即時通報醫療或保全人員
防止二次踩踏或群聚風險擴大

4️⃣ 攻擊與暴力行為即時辨識

功能

辨識打鬥、推擠、拉扯
行為模式異常分析（非單靠外觀）

安全應用

提前介入衝突
縮短反應時間，避免事件升級

5️⃣ 危險物品與異常動作偵測

功能

偵測持械、可疑包裹
辨識異常停留、反覆徘徊

安全應用

重大攻擊事件的事前預警
降低誤判，減少不必要恐慌

6️⃣ 出入口與逃生動線監控

功能

偵測通道阻塞
分析疏散效率

安全應用

即時發現逃生路線失效
動態調整引導策略

四、即時影像 AI 的系統架構概念

前端

廣角 / 高解析 AI 攝影機
高人流區、出入口、轉折點佈署

邊緣運算（Edge AI）

現場即時分析，降低延遲
斷網仍可基本運作

後端平台

多畫面即時監控
AI 告警整合
事件回溯與趨勢分析

五、導入後的實際成效

指標	改善效果
事故反應時間	⬇ 50–80%
人工監控負擔	⬇ 40–60%
踩踏/推擠事故	顯著下降
指揮決策效率	明顯提升
公眾安全感	顯著提高

六、成功導入的關鍵原則

重行為分析，不只做人臉辨識
即時性優先，避免高延遲雲端依賴
與現場 SOP（警力、醫療、疏散）整合
符合法規與隱私保護（去辨識化）
持續訓練模型，適應不同活動型態

七、總結

即時影像演算法讓公共安全從「被動監看」升級為：

可預警、可介入、可決策的主動式防護系統

在大型人潮聚集環境中，AI 不只是科技升級，而是降低傷亡、保護生命、維持秩序的關鍵基礎建設。

※ 附錄一

人潮安全 AI 功能對照表（Crowd Safety AI）

一、核心功能 × 風險 × 應用對照

AI 功能類型	可偵測事件 / 狀態	對應風險	即時處置建議	適用場域
人流密度分析	單位面積人數超標	踩踏、窒息	分流、管制進場	車站、演唱會、跨年
人流方向分析	逆向移動、人流對撞	推擠、混亂	動線調整、現場引導	轉乘通道、出口
人流速度異常	突然加速、集體奔跑	恐慌事件	啟動警戒、廣播	廣場、月台
高密度滯留偵測	人群長時間聚集	潛在衝突	派員查看	商場、活動攤位
跌倒偵測	個人/多人大量跌倒	二次踩踏	緊急救援	車站、斜坡
群聚圍觀辨識	非正常圍圈	鬥毆、事故	安管介入	公共空間
推擠/暴力行為	拉扯、攻擊	公共安全事件	立即通報	場館、交通樞紐
異常行為分析	徘徊、反覆進出	攻擊前兆	監控升級	出入口
危險物動作辨識	持械姿勢	重大攻擊	最高警示	高風險場域
出入口阻塞偵測	通道被占用	疏散失敗	立即清空	逃生路線

二、進階安全分析功能（指揮中心用）

功能	說明	管理價值
人流熱區即時地圖	即時顯示擁擠區	快速決策
人流趨勢預測	預測 5–10 分鐘後密度	事前防堵
多鏡頭關聯分析	跨區人流變化	全場掌控
事件連鎖判斷	跌倒 → 圍觀 → 推擠	避免擴大
即時告警分級	一般 / 嚴重 / 緊急	SOP 對應

三、AI 告警等級與行動建議對照

告警等級	觸發條件	建議行動
🟢 提醒	人流接近上限	現場留意
🟡 警示	密度超標	分流、廣播
🟠 嚴重	異常行為 / 推擠	安管介入
🔴 緊急	奔逃、暴力	啟動疏散、通報警方

四、不同場域的 AI 功能建議配置

🚇 公共運輸（捷運 / 車站）

人流密度
方向與速度分析
跌倒偵測
出入口阻塞

🎤 大型活動 / 演唱會

高密度分析
奔跑偵測
群聚異常
暴力行為

🏬 商場 / 展覽

滯留分析
動線逆向
異常徘徊

🏟 體育場 / 廣場

全區熱區分析
出口疏散效率
群體異常行為

五、導入時的重要提醒（避免誤判）

以行為為主，不做人臉辨識
密度＋行為「複合判斷」
告警一定要對應 SOP
邊緣 AI 優先，避免延遲
活動結束後回訓模型

六、總結一句話

人潮安全 AI 的價值，不在於「看到多少人」，而在於 提早發現「什麼時候會出事」。

※ 附錄二

人潮安全 AI 架構圖（Crowd Safety AI Architecture）

┌───────────────────────────────────────┐

│ 管理 / 指揮層 │

│ ▸ 指揮中心戰情牆 │

│ ▸ 即時告警 / 事件分級 │

│ ▸ SOP 派遣（警力 / 保全 / 醫療） │

│ ▸ KPI / 稽核 / 成效分析 │

└───────────────▲───────────────────────┘

│

┌───────────────┴───────────────────────┐

│ AI 平台層 │

│ ▸ 人流密度分析 │

│ ▸ 人流方向 / 速度分析 │

│ ▸ 跌倒 / 推擠 / 暴力行為辨識 │

│ ▸ 群聚異常 / 奔跑偵測 │

│ ▸ 告警分級與事件關聯判斷 │

└───────────────▲───────────────────────┘

│

┌───────────────┴───────────────────────┐

│ 邊緣運算層（Edge AI） │

│ ▸ 即時影像推論（< 1 秒） │

│ ▸ 斷網可運作 │

│ ▸ 即時告警觸發 │

│ ▸ 去辨識化 / 隱私保護 │

└───────────────▲───────────────────────┘

│

┌───────────────┴───────────────────────┐

│ 影像感知層 │

│ ▸ AI 攝影機（廣角 / 高解析） │

│ ▸ 高人流區、出入口、轉折點 │

│ ▸ 月台、通道、廣場、出口 │

└───────────────────────────────────────┘

一、影像感知層（Camera Layer）

角色：看得清楚、看得完整

佈署重點

高人流密度區
出入口、轉彎點、瓶頸
疏散路線與逃生出口

攝影機需求

廣角（避免死角）
高幀率（避免人流模糊）
低光 / 逆光適應
不一定做人臉辨識（以行為為主）

二、邊緣運算層（Edge AI Layer）

角色：快、穩、不依賴網路

核心價值

即時分析（毫秒～秒級）
網路中斷仍可告警
降低大量影像回傳壓力

關鍵功能

人流密度即時計算
行為異常即時判斷
告警直接送往指揮中心

📌 大型人潮安全一定要有 Edge AI 否則延遲就是風險。

三、AI 平台層（AI Analytics Platform）

角色：把「畫面」變成「判斷」

核心 AI 模組

人流密度 / 熱區分析
人流方向與速度
跌倒、推擠、暴力行為
群聚圍觀、奔跑偵測
多事件關聯（避免誤判）

進階能力

事件分級（提醒 / 警示 / 緊急）
趨勢預測（5–10 分鐘後）

四、管理與指揮層（Command & Control）

角色：讓 AI 真的「救到人」

指揮中心功能

即時戰情牆
告警彈跳定位
事件回放與追蹤
SOP 派遣（警力 / 保全 / 醫療）

管理面

事故反應時間
人流超標次數
疏散效率
活動安全 KPI

五、資料與隱私設計（橫向貫穿）

設計原則

不做人臉辨識也能運作
去辨識化影像
權限分級存取
符合法規與公部門要求

六、典型應用場景對應

場域	架構重點
捷運 / 車站	Edge AI + 即時告警
演唱會 / 跨年	密度 + 奔跑偵測
商場	滯留 + 動線分析
體育場	出口疏散效率