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實時靈活>>
~ZT-車載安全運行視頻分析預警系統(tǒng)”采用了基于視頻流的分析方法，解決了圖片分析高廷遲的問題，真正
到視頻的實時分析和處理。模型算法采用了最新的自主研發(fā)算法模型用于目標識別。
系統(tǒng)采用了軟件架構(gòu)分層設(shè)計的思想，其中視頻分析層負責視頻流數(shù)據(jù)分析，具備較強的靈活性和擴展性。
系統(tǒng)支持多種類型的數(shù)據(jù)接口，方便對接三方平臺。同時，系統(tǒng)支持中心服務(wù)器部署的方法，可集中部署各種模型算法進行分析計算，方便模型算法升級和維護。
性能優(yōu)異>>
●硬件加速更充分
本系統(tǒng)采用了使用管道的形式可充分調(diào)用顯卡等硬件資源，設(shè)計加速插件并將自定義插件部署到管道之中，實現(xiàn)
流媒體編解碼及推理的硬件加速。
● 模型部署更輕量
針對目標檢測網(wǎng)絡(luò)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)稀疏、量化，知識蒸餾等算法進行輕量化，生成推理引擎，部署到硬件加速管道中，實現(xiàn)視頻實時分析處理。
● 完善的算法模型
現(xiàn)有30多個算法模型:人臉檢測、識別、跟蹤模型，行人檢測，跟蹤模型、火災(zāi)檢測模型、煙霧報警模型、針對危險動作的姿態(tài)檢測模型，其它的模型算法持續(xù)更新中。
效益突出>>
● 管理效益
ZT-車載安全運行視頻分析預警系統(tǒng)”提供了新的列車安全運行管理手段和規(guī)范。按照傳統(tǒng)的管理模式需要管理人員投入大量的時間觀測監(jiān)控視頻中感興趣的事件，當觀測到事件發(fā)生后需要手動的進行關(guān)聯(lián)事件的處理和后期的處置。車載安全運行視頻分析預警系統(tǒng)可以利用人工智能深度學習主動發(fā)現(xiàn)事件并自動(半自動)進行關(guān)聯(lián)事件的后期處置，從而將管理人員從繁瑣的觀測工作中釋放出來，實現(xiàn)了高效管理，
● 社會效益
“ZT-車載安全運行視頻分析預警系統(tǒng)”為乘客的出行提供了方便，可以為乘客車提供乘車指引，同時基于視頻分析的事件發(fā)現(xiàn)機制增加了發(fā)現(xiàn)車輛運行風險的方式，為車輛的安全運行提供了保障，誘導乘客行為，提高客流均衡度，減少乘客與站務(wù)，車務(wù)之間的矛盾。
●經(jīng)濟效益
采用傳統(tǒng)的基于圈片的圖像分析技術(shù)需要先截圖后再轉(zhuǎn)入分析不僅存在延遲的問感間時對服務(wù)器存儲及處理性能都有較高要求，而采用視頻流分析技術(shù)直接分析已有視頻流，對服務(wù)器的存儲及處理性能要求都相對較低，同時節(jié)約
了人力資源。
“ZT-車載安全運行視頻分析預警系統(tǒng)”的成功應(yīng)用，在軌道交通運行管理上也將進一步降低人工成本，提升服務(wù)效率、提高事件處置效率并顯著降低運維成本。
