甘肃智慧交通图像识别模块人工智能

智慧城市的建设涵盖城市的方方面面。例如，在智慧酒店这个领域，酒店运营者可以采用图像处理技术来进行人脸识别，这种方法可以高效便捷的识别出客户的各种身份信息，进而快速为其办理自动入住，采用这个方法相当于取代了传统模式下的前台人员，可以有效节约运营者成本。并且智能图像识别板块何AI人工智能的结合还可以自动录入会员系统，将本酒店的会员安装事先划分的等级进行划分，从而提供不同档次的服务，例如根据会员等级自动对接专属服务等。回家刷脸进门就是图像处理技术在起作用。甘肃智慧交通图像识别模块人工智能

基于深度学习的人脸识别方法，以稀疏自编码神经网络和softmax分类器构建深度层次网络为例，并对该深度层次网络进行了训练。为了验证深度学习方法的人脸识别率，分别在ORL、Yale、Yale-B以及PERET人脸数据库上做算法测评，测试内容有softmax分类器人脸识别、深度网络顶层微调算法和深度网络整体微调算法三个方面。对各个数据库的人脸图像进行的预处理有直方图均衡化、非局部均值算法、小波变换处理、Retinex图像增强算法以及同态滤波算法。另外，使用深度网络整体微调算法对低分辨率问题做了进一步验证。然后利用matlab GUI编程实现一个基于稀疏自编码神经网络和softmax分类器的人脸识别系统，该系统的深度层次网络的层次和节点可调，且具备完整的识别功能。山西RK3399Pro处理板图像识别模块算法定制RV1126是纯国产化板卡。

另外，视频数据利用率低，业务系统联动性较差，虽然视频监控系统包含的信息量巨大，但现在对信息的利用率极小。因此，有必要研究在地铁环境中，如何利用智能视频分析来自动获得相关信息、并挖掘数据，为地铁运营管理、应急处置、安全防范等提供支撑和依据。由此可见，需要基于已有的视频图像进行深入研究和分析，并结合各类技术应用有效缓解或解决上述问题，保障在轨道交通快速发展的趋势下仍能对车站进行合理管控，以免发生安全责任事故等情况。

其次，人流量大而杂，无法及时发现安全隐患。单车站的空间大、设备多、客流复杂，存在较多安全隐患，如旅客的异常行为（打架斗殴）、客流的拥挤、禁入区域的擅自闯入、自动化设备的突发故障等，通过传统视频轮播或者工作人员查看视频的方式已无法及时应对这些突发事件，同时对地铁安全管理人员造成的压力巨大，易产生不良社会影响。随着地铁车站自动化、智能化的不断建设，如何提升乘坐体验多元性、信息获取便利多样性、乘客导向及时准确性、车站环境舒适性、广告投放整洁性、非常态旅客（老弱病残）便利性也成为地铁运营管理人员需要考虑的重要问题，针对一些恶劣行为（如乘客逃票、尾随、插队等）急需提出解决办法。无人机小吊舱可以采用慧视RK3588图像处理板实现远程目标锁定。

目前传统视频监控已经实现规模化应用，但是智能视频图像分析在城市轨道交通领域还刚刚起步。随着地铁大规模、大客流的发展趋势以及《中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要》的政策发文，都明确了以数字化、智慧化、网络化为手段，构建新一代中国式智慧型城市轨道交通是必然的发展趋势和方向。智能视频图像分析系统在宁波轨道樱花公园站进行实施部署，充分验证了系统设计的可靠性和智能识别的有效性，论证了利用智能视频图像识别技术可以辅助车站日常运营和客流疏导，提升运营安全和效率。符合国家政策及技术发展方向，对促进轨道交通智能化、便民化、安全可控化的发展具有指导意义。RK3588图像处理板能够识别高速移动的汽车。重庆RV1126主板图像识别模块人工智能芯片

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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。甘肃智慧交通图像识别模块人工智能

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