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實時靈活>>
~ZT-車載安全運行視頻分析預警系統”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算法模型用于目標識別。
系統采用了軟件架構分層設計的思想，其中視頻分析層負責視頻流數據分析，具備較強的靈活性和擴展性。
系統支持多種類型的數據接口，方便對接三方平臺。同時，系統支持中心服務器部署的方法，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。
性能優異>>
●硬件加速更充分
本系統采用了使用管道的形式可充分調用顯卡等硬件資源，設計加速插件并將自定義插件部署到管道之中，實現
流媒體編解碼及推理的硬件加速。
● 模型部署更輕量
針對目標檢測網絡使用神經網絡稀疏、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，實現視頻實時分析處理。
● 完善的算法模型
現有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、火災檢測模型、煙霧報警模型、針對危險動作的姿態檢測模型，其它的模型算法持續更新中。
效益突出>>
● 管理效益
ZT-車載安全運行視頻分析預警系統”提供了新的列車安全運行管理手段和規范。按照傳統的管理模式需要管理人員投入大量的時間觀測監控視頻中感興趣的事件，當觀測到事件發生后需要手動的進行關聯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可以利用人工智能深度學習主動發現事件并自動(半自動)進行關聯事件的后期處置，從而將管理人員從繁瑣的觀測工作中釋放出來，實現了高效管理，
● 社會效益
“ZT-車載安全運行視頻分析預警系統”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現機制增加了發現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，車務之間的矛盾。
●經濟效益
采用傳統的基于圈片的圖像分析技術需要先截圖后再轉入分析不僅存在延遲的問感間時對服務器存儲及處理性能都有較高要求，而采用視頻流分析技術直接分析已有視頻流，對服務器的存儲及處理性能要求都相對較低，同時節約
了人力資源。
“ZT-車載安全運行視頻分析預警系統”的成功應用，在軌道交通運行管理上也將進一步降低人工成本，提升服務效率、提高事件處置效率并顯著降低運維成本。
