贵州RK3399主板图像识别模块算法研发

在地铁站的站厅等区域，一般是通过多路视频对整个站厅进行监视。但由于站内点位过多，监控点位较分散，所以运营人员想要查看某个点位时，需要从冗长的设备列表中根据设备名称选择相应点位，效率较低。如果可以将设备点位与站厅的实景相结合，在单画面监视站厅全景的基础上，有效标记设备位置，就可以直观的通过设备标签进行设备视频图像的查看，提高运营效率。全景单画面可监视广阔站厅的整体图像，一路整合四路以全景实时视频为背景，上面叠加画面内各摄像头的图层信息，各摄像头以标签形式进行标记点击摄像头标签，可在全景图像上叠加显示相应摄像头的实时视频画面前述异常行为监测报警时，可以在相应摄像头标记报警图标，便于直接观看现场情况，进行报警处置。RK3588板卡的优势有哪些？贵州RK3399主板图像识别模块算法研发

成都慧视光电技术有限公司的RK3588图像处理板同之前的RK3399pro图像处理板对比：CPU方面：3588CPU架构更先进，核心数8核（4大4小），rk3399pro只有6核（2大4小）；NPU方面：rk3399pro算力3.0TOPS，rk3588算力6.0TOPS。（算力是NPU的一种评估方法，算力越高，检测帧率越高）；视频输入输出接口方面：RK3399PRO支持2组MIPI-CSI输入，1组HDMI、1组MIPI-DSI输出RK3588支持1组HDMI、2组MIPI-CSI、1组DVP输入，2组HDMI、2组MIPI、1组BT1120输出；视频编解码器方面：rk3399pro支持H264，不支持H265，rk3588支持H264、H265，系统上：rk3399pro不支持RT实时系统，RK3588支持RT实时系统。贵州目标跟踪图像识别模块回家刷脸进门就是图像处理技术在起作用。

目前地铁客流信息主要是通过AFC系统的过闸数据进行统计。但AFC*能提供进出付费区的乘客数量，在闸机外部占据很大空间的区域却没有很好的客流统计手段。乘客乘车首先要进入车站进行安检、购票等动作，如果不能很好地管控**区的客流，在大客流情况下未能及时进行疏导，很容易导致拥堵等事件。如果可以对车站客流情况进行实时统计分析，可以有效提高客流管控能力，减少安全生产事故。各个点位的客流统计相机，在有乘客通过其监视范围时，自动进行计数及记录进入、离开方向所有点位的计数信息实时汇聚至平台端平台端根据客流实时数据进行分析展示，如每小时进出站人数、日客流量、实时在站人数等信息，为运营人员及时进行客流疏导等业务提供数据参考。

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。安防系统应该采用哪些技术?

在地铁站的扶梯处，如果发生扶梯逆行或停止事件，会导致乘客跌落，人身安全收到威胁。当客流量较大且未能及时发现时，容易进一步导致拥堵等事件，导致更多乘客人身安全收到威胁。如果能及早发现扶梯逆行/停止事件，运营人员可及时对受伤乘客进行救护，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。前端设备的视频流转入后端行为分析服务器进行智能识别行为分析服务器识别扶梯逆行或停止的情况，将扶梯异常报警上报平台平台接收行为分析服务器报警，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。图像识别用RV1126板卡。辽宁RV1126主板图像识别模块算法定制

RK3588图像处理板融合了多个多目标算法中的算法思想。贵州RK3399主板图像识别模块算法研发

在如今众多的图像识别处理技术当中，不乏一些如神经网络图像识别技术这种比较新型前卫的图像识别处理技术，是在传统的图像识别方法和基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法。这里的神经网络是指人工神经网络，也就是说这种神经网络并不是动物本身所具有的真正的神经网络，而是人类模仿动物神经网络后人工生成的。在神经网络图像识别技术中，遗传算法与BP网络相融合的神经网络图像识别模型是非常经典的，在很多领域都有它的应用。贵州RK3399主板图像识别模块算法研发

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