铁路安防现状：物防：围栏围界防止铁路非法入侵，隔离为主，难以防止和监测人攀、爬、翻等侵入；人防：岗亭设置，定期人工巡查，需求人员多，巡逻工作量大、巡逻为主，不能全天候监测。结合及强化技防手段，构建全天候、长距离全覆盖、低误报周界入侵系统，弥补现场安全管理短板，提升现场安全管控能力。强化重点时段、重点地段、重点环节施工作业安全盯控，确保行车、人身和施工安全。铁路沿线环境通常比较恶劣，风霜雨雪雾比较多，白天、黑夜、逆光、微光等多种工况，铁路沿线（包括桥梁、隧道、咽喉等）、货场、机房等室外全域覆盖，人、动物、异物入侵检测，误报率要求低。基于毫米波雷达全天候、目标探测及定位精准等特性，结合视频可视图像，提供雷达+视频融合解决方案。周界报警系统包括前端探测雷达、声光报警器、网络高清可视化相机、网络传输系统、信息处理中心、系统管理软件六大部分，防范区域内一旦有非法入侵者、沿线塌方等，即可立即发出声光告警，同时联动地图和视频，形成可视化的告警信息，并上传指挥中心报警，及时处置险情，保障列车安全运行。

　　雷达在安防领域显现出突出优势的缘由之一便是雷达具有出色的动态目标检测能力，而且无惧任何伪装。同时带来的问题就是晃动的树木、草丛也会被雷达检测到，该类目标统称为虚警目标。为了更好地区分不同类别的目标和虚警目标，引入了基于机器学习的分类方法如支持向量机(SVM)、卷积神经网络（CNN）等，该类算法采集了大量的数据对算法模型进行训练，在实际应用中取得了良好的分类效果，可以有效的区分人、车、树等目标。针对沿线有人攀爬、穿越或者动物穿行，会引起不必要的危险，甚至影响高铁的行驶。AI算法平台具备视频AI分析及告警能力，通过AI算法可检测区域内是否有行人入侵、动物检测、烟火等，利用AI分析来提前报警或触发告警的方式，将可以避免或降低危险的发生。

　　被动维护转化为主动维护，将单点监控转化综合监测，提高态势感知、风险监测、故障告警、大数据分析等能力，使得高铁监控系统的应用全面而有效，这也让我们看到了伴随高铁快速发展而成长起来的智慧化、数字化的高铁视频监控方案，通过对铁路运输全网信息进行跨地域、跨网段、跨设备的全维度可视化监测，主动监测和发现网络异常事件，实时告警，提高铁路沿线的风险防范和监测预警能力。在AI算法、物联网、芯片嵌入式开发领域拥有多年研发经验的深圳旗扬基于5G、人工智能、大数据、边缘计算等新兴技术，将毫米波雷达技术与视频探测设备集合，打造出在信号处理、目标识别、事件检测算法有重要突破的雷视融合全息道路感知系统。