在车站、机场、银行等大型交通枢纽，每日数以万计的人流涌动，既考验着运营方的管理效率，也直接关乎公共安全与服务质量。传统人工统计成本高、误差大，单一传感器易受环境干扰（如强光、遮挡），而传统视频分析方案则面临隐私合规风险。万服智能客流量统计系统，以“多模态感知+隐私保护+实时预警”为核心，为交通枢纽提供全场景、高精度的流量管理方案。

一、技术突破：多模态融合，99.9%精准识别

系统采用“AI视觉+毫米波雷达+Wi-Fi探针”三重感知技术，突破单一技术局限：

• AI视觉：基于AI深度学习目标检测算法，精准区分成人、儿童、行李等对象，即使在高密度人流（如早晚高峰地铁口）中，仍能保持99.5%以上的识别准确率；
• 毫米波雷达：通过非接触式测距，实时监测人群密度与移动速度，弥补视觉盲区（如夜间、低光照环境）；
• Wi-Fi探针：匿名采集设备信号，统计“过站未进站”人群比例，辅助分析枢纽辐射范围。

系统采用数据脱敏与本地化处理存储，确保符合《个人信息保护法》要求。

二、场景覆盖：从流量监测到应急决策的全链路支持

1. 动态运力调度：实时统计进站口、安检区、候车厅客流量，联动闸机、电梯等设备自动调节通行效率。例如，某国际机场部署后，T3航站楼早高峰安检排队时长从25分钟缩短至8分钟，旅客满意度提升31%；
2. 安全风险预警：通过人群密度热力图与移动趋势预测，提前30分钟预警踩踏、滞留等风险。某高铁站曾因系统预警及时启动分流预案，避免了一场可能发生的拥挤事故；
3. 商业价值挖掘：结合客流时空分布数据，优化商铺布局与广告投放。某地铁枢纽分析发现，晚高峰时段，2号线换乘通道的“即食食品”销售转化率是其他区域的2.8倍，据此调整招商策略后，非票收入增长18%。

三、实战案例：30天效率提升40%的枢纽改造

某省会城市高铁站部署万服系统后，通过以下策略实现运营升级：

• 智能排班：根据每日客流波动（早6-9点、晚17-20点为高峰），动态调整安检员、保洁员数量，人力成本降低22%；
• 应急演练优化：模拟系统预警的“突发大客流”场景，验证分流通道承载能力，将应急响应时间从15分钟压缩至5分钟；
• 无障碍服务：通过儿童、老人识别模型，自动推送无障碍通道引导信息至旅客手机，特殊群体服务满意度达98%。