在科技飞速发展的当下，轨道交通领域正不断引入创新技术以提升运营效率、保障安全以及优化乘客体验。3D ToF（Time of Flight，飞行时间）相机作为一项先进的光学传感技术，凭借其独特优势在轨道交通中崭露头角，为该行业带来了诸多变革与机遇。
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3D ToF 技术原理奠定应用基石
3D ToF 相机通过向目标物体发射近红外光脉冲，并测量光线从发射到被物体反射回相机的飞行时间，以此计算出物体与相机之间的距离，进而获取场景的三维深度信息。与传统成像技术相比，它能直接且快速地生成物体的三维轮廓数据，不受物体表面纹理和颜色影响，具有较高的精度和稳定性，即使在复杂光照条件下也能可靠工作，这为其在轨道交通复杂环境中的应用提供了坚实的技术基础。
ToF 应用案例：客流统计方案的实践与成效
某客户是一家致力于轨交智能化产品研发的企业。在与 Vzense 合作的项目中，该公司研发了基于 Vzense 3D ToF 模组的乘客计数解决方案。这一乘客计数方案专为轨道交通研发，依托 ToF 技术的精准性，能够在短时间内精准快速捕捉人在三维空间内的轮廓，从而实现对乘客的精准识别。
该方案具备诸多适配轨道交通场景的优势。其不受环境光线影响的工作特性，确保了在地铁进出站口、车厢内等光线变化大的区域，都能稳定运行。更重要的是，Vzense 的 ToF 模组从设计上就注重保护乘客隐私，只采集乘客轮廓数据，不涉及任何面部等敏感信息。
在实际应用中，该方案发挥着多方面的重要作用：一是便民导乘，通过实时统计各车厢乘客数量，为乘客提供车厢拥挤度信息，方便乘客选择合适的车厢；二是为车辆智能调度提供数据支撑，运营方可以根据不同时段、不同站点的客流数据，合理调整发车频次和车辆编组；三是为突发情况提供精准救援数据，一旦发生紧急事件，能快速定位人员分布，提高救援效率；四是作为其他智能系统的补充，如结合智能新风、智能空调、智能照明系统，根据乘客数量自动调节车内环境，提升乘客体验。
该公司乘客计数产品应用市场广泛，客户遍及海内外。海外项目曾应用于美国、巴西等海外国家的轨道交通系统，国内项目则覆盖成都、河北等地的多条线路。这些成功案例的背后，都离不开 Vzense 3D ToF 技术的稳定支持，充分验证了该技术在轨道交通领域的实用性和可靠性。
Vzense 产品优势：为何能深度赋能轨道交通
对于客流统计的应用场景，我们更推荐 NYX 系列产品或定制模组。下面以 NYX 系列标品相机为例，详细介绍 Vzense 能够深度赋能轨道交通及其他商业场景中客流统计的原因。NYX 系列相机是一款采用芯唐电子 Nuvoton（前身为松下半导体）脉冲波芯片技术开发的脉冲飞行时间（P-ToF）相机，在技术和性能上具有多重亮点：
- 出色的环境鲁棒性：该系列使用 940nm 红外光，这种波长的光线不易受外界环境光干扰，具有出色的环境鲁棒性。无论是在地铁隧道内的低光照环境，还是在车站出入口的强光照射下，都能顺畅工作，保证客流数据采集的准确性。
- 高效的动态捕捉能力：帧率高达 30fps，这意味着相机每秒钟能够捕捉 30 帧画面，使得它在移动应用中表现格外出色。在轨道交通环境中，人流量密集且人员流动性大，高帧率能够确保快速移动的乘客也能被清晰捕捉，避免漏检或误检，这无疑是该场景下的强大优势。
- 合理的视场角与多机协同性：NYX 系列标品 RGB-D ToF 相机的视场角为水平 70°、垂直 50°，这样的视场角范围能够较好地覆盖地铁闸机口、车厢门口等关键区域，确保不遗漏客流信息。并且该系列还支持无限的多机共存，当需要对较大区域进行客流统计时，可以同时部署多台相机，它们之间不会产生信号干扰，能够协同工作，实现全方位的客流监测。
- 可靠的防护性能：该系列的 NYX 660 相机还配备 IP67 防护等级的外壳，IP67 等级意味着相机能够完全防止灰尘侵入，并且在水深 1 米以内的环境中浸泡 30 分钟也不会受损。在某些户外车站或可能面临风雨、灰尘等严苛环境的场所，这种防护性能能够保证相机仍然能正常工作，延长设备的使用寿命。
- 隐私保护性尤为突出： 在数据安全与个人隐私日益受到重视的当下，ToF 技术在隐私保护层面的优势显得尤为关键。不同于传统 RGB 相机在工作过程中会不可避免地捕捉并记录包含人脸特征在内的详细图像信息 —— 这类数据一旦因存储不当、传输漏洞或恶意攻击导致泄露，极易引发身份盗用、隐私侵犯等风险，给乘客带来潜在困扰 ——ToF 技术的核心原理决定了它仅专注于采集物体的深度信息与空间轮廓，不会涉及任何具体的人脸细节或图像内容。
除此以外，在特定应用中，Vzense NYX系列特别适合无人驾驶叉车进行托盘识别，以及其他移动机器人在户外环境中的导航和避障。其在强环境光下识别黑色托盘的性能尤为出色。
未来展望：持续创新与拓展
随着技术的不断进步，3D TOF 相机在轨道交通领域的应用前景将更加广阔。一方面，其性能将不断提升，如更高的分辨率、更远的检测距离和更快的数据处理速度，进一步满足轨道交通日益增长的高精度检测与实时监测需求。另一方面，与人工智能、大数据等前沿技术的深度融合将成为趋势，实现更智能化的决策与管理。例如，通过对大量客流数据和设备运行数据的深度挖掘与分析，优化轨道交通运营策略，提前预测设备故障，实现预防性维护，降低运营成本，为轨道交通行业的可持续发展注入新动力。
