英國研發AI列車監測系統 深度感測攝影機即時追蹤車廂乘客數量 有望緩解尖峰時段擁擠問題

英國研究團隊開發出一套人工智慧驅動的列車監測系統，能夠即時追蹤乘客數量，有望協助鐵路營運商減少過度擁擠問題，並更有效利用車廂空間。

該系統由拉夫堡大學（Loughborough University）電腦科學家與鐵路科技公司 TrainFX 合作開發。據專案團隊表示，這項技術即使在尖峰通勤時段與光線不佳的條件下，仍能準確估算個別車廂的擁擠程度。

開發團隊指出，該系統可為鐵路營運商提供更精確的載客率數據，進而透過更完善的旅客動線管理來改善搭乘體驗。

解決長期存在的鐵路難題

車廂過度擁擠一直是鐵路網路面臨的最頑固挑戰之一，尤其在尖峰時段更為嚴重。乘客經常遇到某些車廂人滿為患，同一列車的其他區域卻相對空曠的情況。

造成這種不均衡的原因之一，在於營運商往往仰賴延遲、不完整或人工蒐集的旅客數據，導致無法即時應對。根據拉夫堡大學官網公布的資訊，研究團隊打造了一套監測平台，運用深度感測攝影機與車載AI處理技術，估算整列列車的乘客人數與移動模式，藉此解決上述問題。

與傳統閉路電視（CCTV）系統不同，這項技術不會擷取標準影像畫面，而是僅記錄深度資訊，在不辨識個別乘客身分的前提下實現人流監測。

專案首席研究員、拉夫堡大學人工智慧與電腦視覺專家白華・李（Baihua Li）教授表示，系統在設計時同時兼顧了功能性與隱私保護。

「透過在車上直接處理旅客流量數據，並採用注重隱私的深度成像技術，系統能即時向營運商和旅客提供車廂載客率資訊，」李教授在大學發布的聲明中表示。

AI直接在列車上處理數據

這項技術已整合至 TrainFX 的智慧旅客資訊系統（Smart-PIS），讓載客率數據能直接在列車上進行處理，無需傳送至其他地點分析。

此方法可降低通訊延遲，同時將即時載客率資訊分享給列車營運商與車站工作人員。研究團隊表示，這些數據有助於多方面的營運改善，包括更有效率的排班調度、人流管理以及長期服務規劃。

未來，乘客本身也有望在上車前就能查閱即時載客率資訊，幫助他們找到較不擁擠的車廂，讓旅客更均勻地分布在整列列車中。

隨著全球鐵路營運商積極探索數位工具以改善搭乘體驗、在不一定增加班次的情況下最大化路網運能，即時擁擠資訊的重要性也與日俱增。

準備進入實際部署階段

據拉夫堡大學表示，多鏡頭原型機已安裝於 TrainFX 的模擬鐵路環境中並完成測試。系統可監測列車車門周圍及車廂內的旅客移動情況，研究人員報告測試期間呈現高度的準確性與可靠性。

該專案目前已進入可展開實際鐵路試運行的階段。TrainFX 表示，正與列車營運商合作，在真實旅客環境中評估這項技術。

此計畫獲得**知識轉移合作夥伴計畫（KTP）**資助，這是由英國研究與創新（UKRI）支持的計畫，旨在連結大學與企業以商業化研究成果、開發實務解決方案。

該專案的潛力已引起業界關注。今年稍早，這套AI監測平台榮獲 2026年英國中部地區製造獎（Made in the UK Midlands Awards 2026） 的「年度AI技術創新」類別大獎。

對於面臨旅客需求持續增長、服務品質提升壓力日增的鐵路營運商而言，能提供精確即時載客率資訊的技術，可望成為讓旅程更高效、更可預測、更舒適的重要利器。

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