行为识别图像识别模块技术

在地铁站的维修区域、主要区域，一般会设置禁入标志，防止乘客进入。如果有乘客违规闯入，可能会发生被维修工具所伤、跌倒、或触碰关键部件影响地铁运营等事件。如果能及早发现乘客闯入禁入区域事件，运营人员可及时对乘客进行劝导和带离，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乘客闯入禁入区域的情况，将乘客闯入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。图像处理板自持Al算法。行为识别图像识别模块技术

目前地铁客流信息主要是通过AFC系统的过闸数据进行统计。但AFC*能提供进出付费区的乘客数量，在闸机外部占据很大空间的区域却没有很好的客流统计手段。乘客乘车首先要进入车站进行安检、购票等动作，如果不能很好地管控**区的客流，在大客流情况下未能及时进行疏导，很容易导致拥堵等事件。如果可以对车站客流情况进行实时统计分析，可以有效提高客流管控能力，减少安全生产事故。各个点位的客流统计相机，在有乘客通过其监视范围时，自动进行计数及记录进入、离开方向所有点位的计数信息实时汇聚至平台端平台端根据客流实时数据进行分析展示，如每小时进出站人数、日客流量、实时在站人数等信息，为运营人员及时进行客流疏导等业务提供数据参考。RK3399主板图像识别模块算法研发自动驾驶技术会用到图像处理技术。

一定程度上而言，计算机的图像识别处理技术就是模拟人类的图像识别处理过程，在图像识别处理的过程中进行模式识别是必不可少的。简单地说，计算机的处理识别的模式就是对数据进行分类，它是一门与数学紧密结合的科学，其中所用的思想大部分是概率与统计。模式识别主要分为三种：统计模式识别、句法模式识别、模糊模式识别。对于当下AI+时代的图像识别技术来说，神经网络的图像识别与非线性降维的图像识别是比较常见的两种图像识别技术。

图像识别技术融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差(Disparity)图像。双目立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点，非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。对运动物体（包括动物和人体形体）测量中，由于图像获取是在瞬间完成的，因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法。双目立体视觉系统是计算机视觉的关键技术之一，获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中基础的内容。生活中很多地方都有图像处理的影子。

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。花草识别可以用慧视板卡。贵州图像识别模块高性能主板

人脸识别可以用慧视光电开发的RK3588图像处理板。行为识别图像识别模块技术

在地铁站的扶梯入口处，如果乘客有携带大件行李乘坐扶梯的情况，容易因为行李跌落砸伤其他乘客；如果乘客有将婴儿车推入扶梯的情况，容易因为缺乏固定导致幼儿跌出受伤。如果能及早发现乘客携带大件行李或婴儿车的事件，运营人员可及时对乘客进行劝导，引导乘客乘坐直梯或确保行李和幼儿被有效固定，避免危险情况发生，有效减少安全生产事故。相机识别乘客携带大件行李或婴儿车的行为，将该情况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劝导处置，完成后在平台端记录处置情况，进行消警处理行为识别图像识别模块技术

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