近日，博观智能携手深圳地铁，将为深圳地铁“智慧车站”的建设提供人脸识别、行为分析、客流统计等人工智能算法支撑。未来，人工智能将赋能轨道交通领域产生更多创新应用，为乘客的出行提供更加智能化、精细化的服务。
博观智能可提供基于计算机视觉的人脸识别、行为分析、客流统计等高精度AI算法，打造“智慧车站视觉感知引擎”，赋能地铁建设、运维、服务等多维场景，为轨道交通信息化演进带来全新的智慧化升级。
倍道而进 高效通行
人流量大、安检效率低一直是乘客地铁出行体验的两大困扰，而通过AI人脸识别、快速安检仪等“黑科技”赋能，可大幅提升安检图像的识别效率与精度，有效提升乘客出行效率与体验。
地铁一脸通可基于深度学习的人脸识别算法，对脸部多个识别区域多点采样，自动跟踪人脸提高识别率；疫情期间，戴口罩人脸识别算法可实现不摘口罩迅速识别通行，减少乘客在车站停留，避免实体票卡及纸币的接触，大大降低疫情交叉感染的风险，并可通过该系统进行轨迹追溯。
智能安检提供业内领先的、基于深度学习的AI安检图像智能识别，通过智能识别算法对图像进行处理分析，识别出其中违禁品、危险品等关注物品信息，并根据不同危险及重要等级进行分级预警，所有安检图像识别结果都可在管理平台进行实时展现。
细致入微 实时预警
行为分析是指通过AI算法对人的行为进行分析，对特定的动作进行识别并上报。行为分析算法采用深度学习检测算法对画面中的目标进行自动识别，并利用Reid特征提取深度学习算法对每个目标提取特定特征，对目标进行标定，通过稀疏训练提高算法的性能，最终通过特征值实现对所有目标的跟踪和分析。
博观智能可提供应用到智慧车站多维场景的全链行为分析算法，实现“轮椅检测、电梯逆行、人员跌倒、隔栏传物、剧烈运动、吸烟检测”等各类行为状态分析，行为异常自动告警，为乘客安全出行增加智慧预警保障，提升车站精细化管理水平并降低运营管理成本。
通过人工智能深度学习分析，博观智能区域人数统计算法可以帮管理单位检测区域内每个时刻的瞬时人数，以便于地铁运营方对乘客人流拥挤程度预先设置报警，同时支持对某个时间段的人群数量变化图表展示。
细致入微 实时预警
行为分析是指通过AI算法对人的行为进行分析，对特定的动作进行识别并上报。行为分析算法采用深度学习检测算法对画面中的目标进行自动识别，并利用Reid特征提取深度学习算法对每个目标提取特定特征，对目标进行标定，通过稀疏训练提高算法的性能，最终通过特征值实现对所有目标的跟踪和分析。
博观智能可提供应用到智慧车站多维场景的全链行为分析算法，实现“轮椅检测、电梯逆行、人员跌倒、隔栏传物、剧烈运动、吸烟检测”等各类行为状态分析，行为异常自动告警，为乘客安全出行增加智慧预警保障，提升车站精细化管理水平并降低运营管理成本。
面面俱到 精细管理
值岗检测、物品检测算法可对工作人员是否正常上班值岗进行检测，出现异常离岗及时告警，并对对监控画面中是否有遗留物品产生告警，及时发现物品遗失通知乘客。提升车站精细化管理水平，并为乘客提供更加贴心、全面的人性化服务。
目前，博观智能已为深圳、济南、广州、南京等城市的智慧地铁建设提供人工智能算法服务。伴随着5G、人工智能、大数据等新技术与轨道交通信息化建设逐渐匹配融合，在即将到来的智慧交通时代，博观智能将以丰富的多维度、多场景AI算法为轨道交通智能升级提供更多可能，从点到面提升地铁智慧运营、智慧服务和智慧管理能力。
