傳統的自動化系統因建設階段不同相互間較為孤立，業務執行需要操作多個終端。同時車站員工需要高頻次在多區域執行人工巡檢，并大量使用紙質臺賬和公告，智能化程度亟待提升。與此同時，隨著工業4.0、物聯網、人工智能等前沿技術的快速發展及移動應用的快速普及，乘客需求也在不斷變化和拓展，信息獲取的便利性、多樣性，導向信息的及時性、準確性，乘坐體驗的豐富性和多元性，被越來越多的市民所關注。以車站智能視頻圖像分析系統為切入點，對傳統視頻監控系統進行智能化改造，從提高車站智慧水平、提高車站運營效率和效益、改善乘客用戶體驗的角度出發，依托更多的先進技術手段，使車站能夠為地鐵日常運營提供更為高效的工作方式、更加質量的乘客自助服務以及更加智能的輔助決策。野外拍攝可以采用圖像處理技術。云南AI智能圖像識別模塊板

目前地鐵站內的視頻監控系統有查看視頻監控或回溯錄像等功能，視頻數據并沒有進行充分的利用。像控制中心、地鐵分局等處，才會有對視頻數據進行分析展示的功能界面。如果可以把行為識別報警、客流等車站范圍內關心的數據進行實時分析展示，可以輔助運營人員更好的掌握站內的運營情況，提升運營管理水平。將站內關心的運營數據進行實時展示分析，主要有如下內容：實時在站乘客數：（進入人數-離開人數）的實時數值；按小時展示的客流實時數值的折線圖；實時乘客進出站：按小時展示的進入人數、離開人數柱狀圖各客流點位客流量TOP3異常報警統計：當日異常行為監測報警的各類報警數量占比餅圖實時異常報警：異常行為監測報警的實時報警信息。云南AI智能圖像識別模塊板自動駕駛技術會用到圖像處理技術。

經過驗證，這種線性的降維策略計算復雜度高而且占用相對較多的時間和空間，因此就產生了基于非線性降維的圖像識別技術，它是一種極其有效的非線性特征提取方法。此技術可以發現圖像的非線性結構而且可以在不破壞其本征結構的基礎上對其進行降維，使計算機的圖像識別在盡量低的維度上進行，這樣就提高了識別速率。例如人臉圖像識別系統所需的維數通常很高，其復雜度之高對計算機來說無疑是巨大的“災難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布，使得人類可以通過非線性降維技術來得到分布緊湊的人臉圖像，從而提高人臉識別技術的高效性。

在如今眾多的圖像識別處理技術當中，不乏一些如神經網絡圖像識別技術這種比較新型前衛的圖像識別處理技術，是在傳統的圖像識別方法和基礎上融合神經網絡算法的一種圖像識別方法。這里的神經網絡是指人工神經網絡，也就是說這種神經網絡并不是動物本身所具有的真正的神經網絡，而是人類模仿動物神經網絡后人工生成的。在神經網絡圖像識別技術中，遺傳算法與BP網絡相融合的神經網絡圖像識別模型是非常經典的，在很多領域都有它的應用。推薦使用慧視光電的板卡。

另外，視頻數據利用率低，業務系統聯動性較差，雖然視頻監控系統包含的信息量巨大，但現在對信息的利用率極小。因此，有必要研究在地鐵環境中，如何利用智能視頻分析來自動獲得相關信息、并挖掘數據，為地鐵運營管理、應急處置、安全防范等提供支撐和依據。由此可見，需要基于已有的視頻圖像進行深入研究和分析，并結合各類技術應用有效緩解或解決上述問題，保障在軌道交通快速發展的趨勢下仍能對車站進行合理管控，以免發生安全責任事故等情況。慧視光電的圖像處理板具有高性價比。云南AI智能圖像識別模塊板

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在保險業的核保以及理賠核損環節當中，圖像識別也有用處。這里我們以車險行業為例，當前全行業車險處于微利和虧損之間，除了市場競爭環境影響外，還有各家保險公司的管控水平。管理集中度越強、基層操作彈性越小的公司，往往車險的盈利就越高。在國內，我們關注到一家名為Linkface的計算機視覺企業，它正在嘗試用技術手段減少人工干預，降低理賠率，提升保險公司的營收。核保和核損成為兩個關鍵環節，雙核崗位在車險管理中技術含量比較高，需要工作人員長時間的實踐積累。云南AI智能圖像識別模塊板

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