运营可视性
在实际客流高峰期间验证观察结果。
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选择一种环境,了解其中的重要挑战、应对措施
和预期成果。
在选定的地铁出入口查看客流短时、剧烈变化。在列车到站高峰期间核实总体观察结果,并按照既定的车站管控流程使用。

示例观察视觉 AI 可以帮助您监控什么?
在实际客流高峰期间验证观察结果。
确保计数对应明确界定的通行区域。
协助车站工作人员进行审核。
客流可能迅速激增,加上视线狭窄,容易导致估算不稳定,也可能使人员被遮挡而无法看见。
指定可见区域和方向。
将观察结果与有代表性的人工检查进行比对。
采取客流管理措施前先核实现场情况。
双向通行会使计数更加复杂。
观察结果:已获得经过验证的方向性估算。
应对措施:检查交叉通行造成的重叠情况及运营背景。
价值:协助审核客流情况。
列车到站会带来集中的客流活动。
观察结果:出现疑似人群拥挤情况。
应对措施:按照车站已批准的程序处理。
价值:提供位置提示。
维修物品缩小了通行空间。
观察结果:发现可能的障碍物。
应对措施:检查并恢复经批准的通行净空。
价值:协助保障通行畅通。
摄像头视角:检查狭窄通道和乘客遮挡情况。
验证:核实计数方式、拥挤判定标准和更新延迟。
隐私:避免追踪个别乘客或推断敏感身份信息。
人工审核:由获授权的车站工作人员评估现场情况并决定如何应对。
不能。安全规程和专用系统仍不可或缺。
人员密集、相互遮挡可能降低可靠性;请核实现场情况。
不能。检查点的观察结果无法确定乘客的行程。
任何控制系统集成都需要另行审批和验证。
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