云南RK3399Pro主板圖像識別模塊軟件定制

在地鐵站的安檢口、檢票機等處，由于檢查或收繳物品、插隊等行為容易引發(fā)糾紛，進而導致乘客打架事件，威脅人身安全。當其他乘客聚集進行圍觀時，容易進一步導致?lián)矶碌仁录?，導致其他乘客人身安全也受到威脅。如果能及早發(fā)現(xiàn)乘客打架事件，運營人員可及時對乘客進行勸導、對客流進行疏導，避免危險升級，有效減少安全生產(chǎn)事故的發(fā)生。搭載圖像處理技術的相機識別乘客打架（劇烈運動、肢體交叉）的動作，將打架報警上報平臺平臺接收前端相機報警，進行報警圖標和報警聲音提示，并關聯(lián)現(xiàn)場的實時視頻、報警錄像視頻、報警圖片等信息，運營人員根據(jù)報警提示進行現(xiàn)場情況復核確認，并按照地鐵運營處置要求進行相應處置，處置完成后在平臺端記錄處置情況，進行消警處理。高溫天氣下，圖像處理技術可以幫助電力巡檢。云南RK3399Pro主板圖像識別模塊軟件定制

目前地鐵客流信息主要是通過AFC系統(tǒng)的過閘數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計。但AFC*能提供進出付費區(qū)的乘客數(shù)量，在閘機外部占據(jù)很大空間的區(qū)域卻沒有很好的客流統(tǒng)計手段。乘客乘車首先要進入車站進行安檢、購票等動作，如果不能很好地管控**區(qū)的客流，在大客流情況下未能及時進行疏導，很容易導致?lián)矶碌仁录?。如果可以對車站客流情況進行實時統(tǒng)計分析，可以有效提高客流管控能力，減少安全生產(chǎn)事故。各個點位的客流統(tǒng)計相機，在有乘客通過其監(jiān)視范圍時，自動進行計數(shù)及記錄進入、離開方向所有點位的計數(shù)信息實時匯聚至平臺端平臺端根據(jù)客流實時數(shù)據(jù)進行分析展示，如每小時進出站人數(shù)、日客流量、實時在站人數(shù)等信息，為運營人員及時進行客流疏導等業(yè)務提供數(shù)據(jù)參考。河北智慧交通圖像識別模塊研發(fā)全國產(chǎn)化處理板哪家好?

目前傳統(tǒng)視頻監(jiān)控已經(jīng)實現(xiàn)規(guī)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(guī)模、大客流的發(fā)展趨勢以及《中國城市軌道交通智慧城軌發(fā)展綱要》的政策發(fā)文，都明確了以數(shù)字化、智慧化、網(wǎng)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(fā)展趨勢和方向。智能視頻圖像分析系統(tǒng)在寧波軌道櫻花公園站進行實施部署，充分驗證了系統(tǒng)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(fā)展方向，對促進軌道交通智能化、便民化、安全可控化的發(fā)展具有指導意義。

隨著城市軌道交通的快速發(fā)展和客流量的激增，對軌道交通的壓力也逐步增加，尤其是對運營管理和公共安全保障等方面的壓力與日俱增。現(xiàn)階段主要是通過長期的運營經(jīng)驗結合傳統(tǒng)視頻監(jiān)控進行配合，但是隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)各上層單位管理的車站數(shù)量越來越多，現(xiàn)有的傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)面臨著很大的挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在地鐵空間有限，信息顯示不全，在各管理單位監(jiān)控室的空間有限，只能通過輪換畫面來監(jiān)視所有的場景，不能同時獲知全部視頻圖像的監(jiān)控信息；圖像處理板可以用于工廠自動化作業(yè)。

在地鐵站的站廳等區(qū)域，會出現(xiàn)乘客徘徊事件。有時是因為乘客在地鐵站內(nèi)乘涼或閑坐，嚴重影響地鐵運營形象；有時是犯罪分子提前進行作案踩點，嚴重影響運營安全。如果能及早發(fā)現(xiàn)乘客徘徊逗留事件，運營人員可及時對乘客進行勸導、帶離或跟蹤乘客下一步動作，避免逗留情況或避免危險升級，有效提升地鐵運營形象，并減少安全責任事故的發(fā)生。相機會自動進行行為分析，服務器識別乘客徘徊逗留的情況，將乘客徘徊逗留報警上報平臺平臺接收行為分析服務器報警，進行報警圖標和報警聲音提示，并關聯(lián)現(xiàn)場的實時視頻、報警錄像視頻、報警圖片等信息。安防系統(tǒng)應該采用哪些技術?云南RK3399Pro主板圖像識別模塊軟件定制

慧視光電的圖像處理技術很先進。云南RK3399Pro主板圖像識別模塊軟件定制

圖像識別技術的高價值應用就發(fā)生在你我身邊，例如視頻監(jiān)控、自動駕駛和智能醫(yī)療等，而這些圖像識別的進展的背后推動力是深度學習。深度學習的成功主要得益于三個方面：大規(guī)模數(shù)據(jù)集的產(chǎn)生、強有力的模型的發(fā)展以及可用的大量計算資源。對于各種各樣的圖像識別任務，精心設計的深度神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)遠遠超越了以前那些基于人工設計的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學習在圖像識別方面已經(jīng)取得了巨大成功，但在它進一步廣泛應用之前，仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ッ鎸ΑＥc此同時，我們也看到了很多具有未來價值的研究方向。云南RK3399Pro主板圖像識別模塊軟件定制

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