贵州人流图像识别模块AI智能

近年来，随着计算机处理能力的大幅度提高和数以亿计海量数据的累积，人工智能在经历了两次热潮与寒冬后，又重新回归到我们的视野，人类进入了第三次人工智能热潮阶段。2016年3月，AlphaGo以总比分4比1战胜李世石，被普遍认为是本次人工智能热潮的里程碑事件。AlphaGo取胜的关键在于人工智能算法的运用。2012年10月，在计算机智能图像识别前沿的ImageNet竞赛中，人工智能算法在识别准确率上突飞猛进，甚至超过了普通人类的肉眼识别准确率，由此开始迎来人工智能算法的爆发时期。人工智能算法迅速在语音识别、数据挖掘、自然语音处理等不同领域攻城略地，其被推向了各个主流应用领域，比如交通运输、银行、保险、医疗、教育和法律等，快速实现人工智能技术与产业链条的有机结合。全国产化智能处理板应用广阔。贵州人流图像识别模块AI智能

目前地铁站内的视频监控系统有查看视频监控或回溯录像等功能，视频数据并没有进行充分的利用。像控制中心、地铁分局等处，才会有对视频数据进行分析展示的功能界面。如果可以把行为识别报警、客流等车站范围内关心的数据进行实时分析展示，可以辅助运营人员更好的掌握站内的运营情况，提升运营管理水平。将站内关心的运营数据进行实时展示分析，主要有如下内容：实时在站乘客数：（进入人数-离开人数）的实时数值；按小时展示的客流实时数值的折线图；实时乘客进出站：按小时展示的进入人数、离开人数柱状图各客流点位客流量TOP3异常报警统计：当日异常行为监测报警的各类报警数量占比饼图实时异常报警：异常行为监测报警的实时报警信息。重庆算法防抖图像识别模块目标检测花草识别可以用慧视板卡。

在地铁站的上下扶梯、大客流通道等处，容易发生乘客摔倒事件。当客流量较大且未能及时发现时，容易进一步导致拥堵等事件，导致乘客人身安全收到威胁。如果能及早发现乘客摔倒事件，运营人员可及时对客流进行疏导，避免危险升级，有效减少安全生产事故的发生。搭载图像识别技术的相机识别乘客摔倒（重心下移）的动作，将跌倒报警上报平台平台接收前端相机报警，进行报警图标和报警声音提示，并关联现场的实时视频、报警录像视频、报警图片等信息，运营人员根据报警提示进行现场情况复核确认，并按照地铁运营处置要求进行相应处置。

经过验证，这种线性的降维策略计算复杂度高而且占用相对较多的时间和空间，因此就产生了基于非线性降维的图像识别技术，它是一种极其有效的非线性特征提取方法。此技术可以发现图像的非线性结构而且可以在不破坏其本征结构的基础上对其进行降维，使计算机的图像识别在尽量低的维度上进行，这样就提高了识别速率。例如人脸图像识别系统所需的维数通常很高，其复杂度之高对计算机来说无疑是巨大的“灾难”。由于在高维度空间中人脸图像的不均匀分布，使得人类可以通过非线性降维技术来得到分布紧凑的人脸图像，从而提高人脸识别技术的高效性。成都慧视有着强大的板卡算法。

在地铁站的扶梯处，如果发生扶梯逆行或停止事件，会导致乘客跌落，人身安全收到威胁。当客流量较大且未能及时发现时，容易进一步导致拥堵等事件，导致更多乘客人身安全收到威胁。如果能及早发现扶梯逆行/停止事件，运营人员可及时对受伤乘客进行救护，对客流进行疏导，避免危险升级，有效减少安全生产事故的发生。前端设备的视频流转入后端行为分析服务器进行智能识别行为分析服务器识别扶梯逆行或停止的情况，将扶梯异常报警上报平台平台接收行为分析服务器报警，进行报警图标和报警声音提示，并关联现场的实时视频、报警录像视频、报警图片等信息。运营人员根据报警提示进行现场情况复核确认，并按照地铁运营处置要求进行相应处置，处置完成后在平台端记录处置情况，进行消警处理。RV1126是纯国产化板卡。贵州人流图像识别模块AI智能

高精度的图像识别可以用成都慧视开发的RK3588图像处理板。贵州人流图像识别模块AI智能

人工智能是计算机学科的一个分支，深度学习、机器视觉是机器学习研究中的一个领域。深度学习和机器视觉主要是针对图形进行更深层次的挖掘和分析，是人工智能的实际应用。而人工智能除了对图形的处理外，还包括对语音、运动、社交等方面的处理和控制。由于机器视觉主要是对图像进行识别，因此机器视觉在人脸识别、车牌识别等方面得到大量运用。以智能交通行业为例，机器视觉具有成本低、稳定性强、准确性高、应用范围广等优点，目前已经在国内外高速公路和公路的交通监控系统中得到了大量应用,具体体现在车牌识别、车身颜色识别、车型识别、违章识别、车流量统计、流量控制等。贵州人流图像识别模块AI智能

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