智能分析技術在軌道交通的應用

目前，在軌道交通領域中已經使用的人臉分析技術，在各個出入檢票關口對進出入員進行抓拍，通過對抓拍的人臉圖像進行特征提取，并將人臉特征在數據庫中進行存儲，建立人臉檢索標簽。系統可與公安黑名單數據庫進行比較，當系統檢測到特征相近的人員時即產生報警。人臉對比數據和圖片通過FC-SAN方式實現長期存儲、備案，形成地鐵人員管理檔案庫，形成公安刑偵數據之一。

客流量統計技術

再者如客流量統計技術，軌道交通車廂、站臺、檢票口以及各種通道是乘客必經的空間，每天都有數量巨大的人流通過或停留，這些位置的擁塞直接影響車站甚至網絡的運行狀態。因此，若要做到對車站及網絡運營狀態全面掌握，就必須為運營管理措施提供明確的數據支持，使軌道交通運營狀態的發布更客觀、科學，需要能實時獲取軌道交通網絡各處的客流量。

智能行為分析技術

軌道交通系統龐大而復雜，除了提供一般乘客可以自由活動的空間和區域外，還存在出于安全考慮對乘客關閉、并對異常情況保持敏感的空間或區域。針對此項需求，可應用智能視頻分析進行安全區域檢測，對進入指定區域的運動目標進行自動檢測、跟蹤和分類，同時報警。如城市軌道交通系統在地面所有可能被進入的區域(出入站口、變電站、地面線路兩側、高架結構周圍)，獨立設施(通風口、通信設施、辦公和管理建筑物等)和設備，以及進入地下設施的部位(如風井、車輛進入地下的入口等)。

同時又可以對乘客的行為分析，包括：

1.跨線檢測，跨線檢測可以自動檢測運動目標穿越警戒線的行為，支持單向或雙向的跨越檢測，用于地鐵站臺、沿線軌道等區域。乘客不小心掉入站臺便會觸發報警，通知相關工作人員及時處理。

2.徘徊檢測，是指對指定區域內的可疑逗留人員進行檢測報警。

3.追逐檢測，是指對乘客追逐及劇烈運動檢測，對打架斗毆和劇烈活動實時報警。

4.物品遺留檢測，是指對指定區域內的遺留物體進行檢測，廣泛用于站臺、配電設施重點區域等場所。

5.物品丟失檢測，是指對指定區域內發生的物品丟失情況進行判讀，用于地鐵沿線配套設備安置場所，避免財產損失。

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