目前傳統視頻監控已經實現規模化應用，但是智能視頻圖像分析在城市軌道交通領域還剛剛起步。隨著地鐵大規模、大客流的發展趨勢以及《中國城市軌道交通智慧城軌發展綱要》的政策發文，都明確了以數字化、智慧化、網絡化為手段，構建新一代中國式智慧型城市軌道交通是必然的發展趨勢和方向。智能視頻圖像分析系統在寧波軌道櫻花公園站進行實施部署，充分驗證了系統設計的可靠性和智能識別的有效性，論證了利用智能視頻圖像識別技術可以輔助車站日常運營和客流疏導，提升運營安全和效率。符合國家政策及技術發展方向，對促進軌道交通智能化、便民化、安全可控化的發展具有指導意義。全國產化智能處理板在海上搜救的重要應用。江西視覺算法圖像識別模塊專業

在地鐵站的站廳等區域，一般是通過多路視頻對整個站廳進行監視。但由于站內點位過多，監控點位較分散，所以運營人員想要查看某個點位時，需要從冗長的設備列表中根據設備名稱選擇相應點位，效率較低。如果可以將設備點位與站廳的實景相結合，在單畫面監視站廳全景的基礎上，有效標記設備位置，就可以直觀的通過設備標簽進行設備視頻圖像的查看，提高運營效率。全景單畫面可監視廣闊站廳的整體圖像，一路整合四路以全景實時視頻為背景，上面疊加畫面內各攝像頭的圖層信息，各攝像頭以標簽形式進行標記點擊攝像頭標簽，可在全景圖像上疊加顯示相應攝像頭的實時視頻畫面前述異常行為監測報警時，可以在相應攝像頭標記報警圖標，便于直接觀看現場情況，進行報警處置。河南安防監控圖像識別模塊AI智能成都慧視開發的RK3588圖像處理板性能優。

圖像識別，是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術，是應用深度學習算法的一種實踐應用。現階段圖像識別技術一般分為人臉識別與商品識別，人臉識別主要運用在安全檢查、身份核驗與移動支付中；商品識別主要運用在商品流通過程中，特別是無人貨架、智能零售柜等無人零售領域。圖像的傳統識別流程分為四個步驟：圖像采集→圖像預處理→特征提取→圖像識別。另外在地理學中指將遙感圖像進行分類的技術。

近年來，隨著計算機處理能力的大幅度提高和數以億計海量數據的累積，人工智能在經歷了兩次熱潮與寒冬后，又重新回歸到我們的視野，人類進入了第三次人工智能熱潮階段。2016年3月，AlphaGo以總比分4比1戰勝李世石，被普遍認為是本次人工智能熱潮的里程碑事件。AlphaGo取勝的關鍵在于人工智能算法的運用。2012年10月，在計算機智能圖像識別前沿的ImageNet競賽中，人工智能算法在識別準確率上突飛猛進，甚至超過了普通人類的肉眼識別準確率，由此開始迎來人工智能算法的爆發時期。人工智能算法迅速在語音識別、數據挖掘、自然語音處理等不同領域攻城略地，其被推向了各個主流應用領域，比如交通運輸、銀行、保險、醫療、教育和法律等，快速實現人工智能技術與產業鏈條的有機結合。全國產化智能處理板應用廣闊。

除了以上三個特性外，人工智能算法具有不透明性。人工智能算法的“黑箱”屬性使算法輸入與輸出結果之間的運行過程難以被人類所知曉，由此而造成算法輸出的正確性難以被驗證，算法侵權難以被發現。即使出現了顯而易見的侵權結果，應當對該侵權結果負責的主體亦難以確定。因此，與其他產品可以通過侵權法和市場聲譽相結合將損害的處理維持在可接受的速度之內不同，現階段侵權法規系統和市場很可能對人工智能算法危害的響應過于緩慢。國產自研圖像處理板RV1126。吉林人臉識別圖像識別模塊AI智能

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其次，人流量大而雜，無法及時發現安全隱患。單車站的空間大、設備多、客流復雜，存在較多安全隱患，如旅客的異常行為（打架斗毆）、客流的擁擠、禁入區域的擅自闖入、自動化設備的突發故障等，通過傳統視頻輪播或者工作人員查看視頻的方式已無法及時應對這些突發事件，同時對地鐵安全管理人員造成的壓力巨大，易產生不良社會影響。隨著地鐵車站自動化、智能化的不斷建設，如何提升乘坐體驗多元性、信息獲取便利多樣性、乘客導向及時準確性、車站環境舒適性、廣告投放整潔性、非常態旅客（老弱病殘）便利性也成為地鐵運營管理人員需要考慮的重要問題，針對一些惡劣行為（如乘客逃票、尾隨、插隊等）急需提出解決辦法。江西視覺算法圖像識別模塊專業

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