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人工智能是计算机学科的一个分支，深度学习、机器视觉是机器学习研究中的一个领域。深度学习和机器视觉主要是针对图形进行更深层次的挖掘和分析，是人工智能的实际应用。而人工智能除了对图形的处理外，还包括对语音、运动、社交等方面的处理和控制。由于机器视觉主要是对图像进行识别，因此机器视觉在人脸识别、车牌识别等方面得到大量运用。以智能交通行业为例，机器视觉具有成本低、稳定性强、准确性高、应用范围广等优点，目前已经在国内外高速公路和公路的交通监控系统中得到了大量应用,具体体现在车牌识别、车身颜色识别、车型识别、违章识别、车流量统计、流量控制等。RV1126图像处理板是国产的吗？边海防图像识别模块专业

近年来，我国轨道交通行业发展迅猛，由于其不占地面道路、客运量大、能耗低等优势，各城市积极投入轨道交通建设。同时，由于其安全可靠、快速便捷等特点，轨道交通也逐步成为市民出行的优先。地铁车站作为地铁的关键节点，是地铁服务水平、管理水平、智能化水平的直接体现。随着巨量客流带来车站客运业务的巨大压力，当前车站客运业务人工处理为主，缺乏集成程度高、规范统一的智能化技术手段，当前线网客流不断攀升，单站客运服务压力日趋严峻。山西视觉算法图像识别模块研发慧视光电的图像处理技术很先进。

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。

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。图像处理板自持Al算法。

让深度学习能够如此大行其道的关键要素是数据，而占大数据总量60%以上的为视频监控数据，与此同时，视频监控领域的70%以上的数据分析是用来进行图像识别。深度学习的在安防行业的方方面面得到了应用：人脸检测、车辆检测、非机动车检测、人脸识别、车辆品牌识别、行人检索、车辆检测、人体属性、异常人脸检测、人群行为分析、各种感兴趣目标的跟踪。深度学习算法不是简单地接收数据，它在吸收原有数据的基础上，能够增量式地提升模型的性能，给予数据的选择过程一种反馈——形成一种数据选择机制，能够分辨哪种类型的数据有助于持续提升模型性能，哪种类型的数据则是毫无帮助的——从而形成一种良性循环体系。慧视光电的RK3588是什么样的板卡？云南RK3399Pro开发板图像识别模块提供商

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在地铁站的安检口、检票机等处，由于检查或收缴物品、插队等行为容易引发纠纷，进而导致乘客打架事件，威胁人身安全。当其他乘客聚集进行围观时，容易进一步导致拥堵等事件，导致其他乘客人身安全也受到威胁。如果能及早发现乘客打架事件，运营人员可及时对乘客进行劝导、对客流进行疏导，避免危险升级，有效减少安全生产事故的发生。搭载图像处理技术的相机识别乘客打架（剧烈运动、肢体交叉）的动作，将打架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处置，处置完成后在平台端记录处置情况，进行消警处理。边海防图像识别模块专业

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