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。全国产化智能处理板在海上搜救的重要应用。江西视觉算法图像识别模块专业

在地铁站的站厅等区域，一般是通过多路视频对整个站厅进行监视。但由于站内点位过多，监控点位较分散，所以运营人员想要查看某个点位时，需要从冗长的设备列表中根据设备名称选择相应点位，效率较低。如果可以将设备点位与站厅的实景相结合，在单画面监视站厅全景的基础上，有效标记设备位置，就可以直观的通过设备标签进行设备视频图像的查看，提高运营效率。全景单画面可监视广阔站厅的整体图像，一路整合四路以全景实时视频为背景，上面叠加画面内各摄像头的图层信息，各摄像头以标签形式进行标记点击摄像头标签，可在全景图像上叠加显示相应摄像头的实时视频画面前述异常行为监测报警时，可以在相应摄像头标记报警图标，便于直接观看现场情况，进行报警处置。河南安防监控图像识别模块AI智能成都慧视开发的RK3588图像处理板性能优。

图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。现阶段图像识别技术一般分为人脸识别与商品识别，人脸识别主要运用在安全检查、身份核验与移动支付中；商品识别主要运用在商品流通过程中，特别是无人货架、智能零售柜等无人零售领域。图像的传统识别流程分为四个步骤：图像采集→图像预处理→特征提取→图像识别。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。

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。

除了以上三个特性外，人工智能算法具有不透明性。人工智能算法的“黑箱”属性使算法输入与输出结果之间的运行过程难以被人类所知晓，由此而造成算法输出的正确性难以被验证，算法侵权难以被发现。即使出现了显而易见的侵权结果，应当对该侵权结果负责的主体亦难以确定。因此，与其他产品可以通过侵权法和市场声誉相结合将损害的处理维持在可接受的速度之内不同，现阶段侵权法规系统和市场很可能对人工智能算法危害的响应过于缓慢。国产自研图像处理板RV1126。吉林人脸识别图像识别模块AI智能

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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。江西视觉算法图像识别模块专业

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