视觉人工智能：改变人群管理

智能城市是充满活力、人口稠密的地方，依靠先进的技术来保持一切顺利运行。无论是在公共场所还是在大型活动中，管理大量人群都是使这些城市更安全、更高效的重要一环。

2022 年在巴黎举行的欧洲冠军联赛决赛就是一个很好的例子。体育场外的过度拥挤造成了延误、混乱和安全问题。糟糕的规划和人群流动问题造成了混乱，这说明找到更好的方法来管理大量人群是多么重要。

这正是人工智能（AI）和计算机视觉（CV）可以发挥作用的地方。这些技术正在改变人群管理方式，使实时监控人员、发现风险和了解人群行为变得更加容易。预计到 2032 年，计算机视觉市场将增长到 1757.2 亿美元，显然，越来越多的组织正在转向这些解决方案。

在本文中，我们将探讨人工智能和计算机视觉如何重新想象人群管理，使大型活动更安全、更高效，同时为更智能的聚会铺平道路。

人群管理面临日益严峻的挑战

随着活动规模越来越大、种类越来越多，人群管理也变得越来越复杂。随着城市不断发展，大型活动越来越受欢迎，需要应对的新挑战也随之而来。

2022 年的一项研究发现，在大型活动中，近 60%与人群有关的事件都与 过度拥挤有关。该研究的观点强调了改进策略以管理大量观众并降低潜在风险的重要性。 

虽然传统的人群管理方法很有用，但有时在处理人群不可预测的行为时会遇到挑战。因此，投资先进的尖端工具至关重要，这些工具可以实时监控、分析和干预，确保每个人都能获得更安全的体验。

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视觉人工智能在人群管理中的应用

视觉人工智能可以通过先进的计算机视觉模型实时分析视频馈送，监控运动、识别模式并检测异常行为，从而帮助管理大量人群。这些模型有助于及早发现过度拥挤等问题，使组织者有可能在问题升级之前做出反应。

通过提供实时监控、行为分析和主动干预，Vision AI 解决方案可提高活动的安全性和效率。让我们来探讨这些技术如何改变人群管理。

实时人群控制的密度监测

比方说，在一个拥挤的体育场内，有成千上万的人通过入口大门。随着人群越来越密集，通行速度也会减慢。在这种情况下，有效的人群管理至关重要。人工智能驱动的人群密度监控系统可以提供实时洞察。这有助于组织者管理人流，保持大型活动顺利进行。

计算机视觉模型，如 Ultralytics YOLO11等计算机视觉模型可以成为人群密度监测的重要组成部分。YOLO11计算机视觉模型对物体跟踪等任务的支持可用于在人群密集的地方精确跟踪个人。你可能会想，这怎么可能呢？

YOLO11 可以实时处理视频馈送。通过实时处理，组织者可以获得他们正在监控的人群的最新信息。YOLO11 甚至可用于关注人群中的特定区域或感兴趣的区域。 

例如，组织者可以监控入口大门、过道或出口路线等关键点，确保这些关键区域得到有效管理。此外，还可以开发可视化系统，生成热图等可视化信息，显示人群高度集中的区域，便于发现和解决潜在问题。

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有趣的是，伦敦地铁使用视觉驱动的人群监控技术，以确保繁忙时段的乘客安全。计算机视觉用于计算站台上有多少人，当某些区域过于拥挤时，就会向官员发出警报。洞察力有助于调整列车时刻表并提供实时更新，从而更有效地管理人流。

行为分析和威胁检测

在熙熙攘攘的人群（如音乐会）中，有时可疑行为会被忽视。人工智能系统可以比人类更容易地发现这些行为。例如，YOLO11的姿势估计功能可用于监控人的肢体动作。 

姿势估计是一种计算机视觉技术，可跟踪人身体上的关节和四肢等关键点，以了解其姿势和动作。通过对这些动作进行实时分析，视觉人工智能安全系统可以检测到可疑或意外行为，如突然或不规则的动作，这可能预示着潜在的问题。 

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例如，在2024 年巴黎奥运会上，人工智能增强型视频监控在维护安全方面发挥了至关重要的作用。智能摄像机和先进的视觉驱动运动跟踪技术对人群行为进行监控。一旦发现可疑活动或人群突然涌动，安保团队就会收到即时警报。根据这些警报迅速采取行动，有助于防止问题升级，并确保每个人（包括参赛者和观众）的安全。

自动门禁和面部识别

如今，由于人工智能的出现，省去了实体门票的麻烦，只需看一眼就能进入活动现场已成为现实。面部识别技术确保只有经过授权的人才能进入会场，从而为这一过程提供了便利。这一创新加快了入场速度，增强了安全性，同时还有助于管理大量人群。因此，拥堵现象得以减少，人员进出保持顺畅有序。

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您可以在巴西的安联球场（Allianz Parque）看到这一技术的应用。人工智能增强的人脸识别技术让进出体育场变得快捷方便。游客在入口处进行面部扫描，以快速验证并阻止未经授权的进入。它提高了安全性，让每个人都能获得更顺畅、无压力的体验。

队列管理和路径优化

无论是在火车站、机场还是主题公园，长长的队伍和缓慢移动的人群都会让人感到沮丧。然而，计算机视觉技术可以改变这种状况。YOLO11 ，用于建立智能排队管理系统，监控机场、商店和医院等繁忙场所的排队情况。

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下面我们来详细了解一下队列管理系统的工作原理：

• 物体检测和排队识别：使用YOLO11 进行物体检测，有助于通过售票处或入口等地点的实时视频馈送识别和跟踪排队者。
• 队列监控和分析：系统分析队列的长度、密度和移动情况，实时计算等待时间并确定拥堵区域。
• 路径 优化 和负载平衡：根据流动模式，系统可建议替代路径或将人们重新引导到较短的队列中，以保持畅通的人流。
• 主动提醒和调整：可提醒工作人员注意排队时间过长或队伍移动缓慢的情况，以便及时采取干预措施，如增开柜台或重新引导人群。

在人群管理中使用人工智能的利与弊 

人工智能和计算机视觉可提高公共集会的安全性、效率和决策能力，从而改善人群管理。以下是需要牢记的一些关键优势：

• 更快的决策：视觉人工智能解决方案可以快速分析数据，并在事件发生时做出快速反应。
• 可扩展性：有了合适的基础设施，计算机视觉模型就能有效监控大量人群，并适应各种规模的活动。
• 优化资源：计算机视觉可用于预测人群行为，帮助更好地分配人员和资源。

尽管有这些好处，但在人群管理中实施人工智能还面临着一些挑战。以下是一些主要限制因素：

• 成本高：视觉人工智能系统的初始设置和维护费用可能很高。
• 网络安全风险：如果没有正确的安全措施，人工智能系统很容易受到黑客攻击和数据泄露。
• 隐私问题:监控和面部识别应用会引发道德和隐私问题。

人工智能在人群管理中的未来之路 

31%的移动运营商正计划在其 5G 网络中部署人工智能解决方案。这一令人兴奋的发展将通过实现实时数据处理和更快的通信来改变人群管理。借助 5G 的高速连接，人工智能人群监控系统几乎可以即时处理数据，帮助降低风险，使大型活动更安全、更有序。

此外，通过在更靠近数据收集地点的地方处理数据，边缘计算可以减少延迟，并实现更快、更智能的决策。边缘人工智能可以快速分析数据并做出决策，而无需等待信息传送到远处的服务器。边缘计算可以与人工智能和 5G 相结合，提供更安全、更可靠的人群管理解决方案。

用人工智能为更智能的人群铺平道路

人工智能和计算机视觉正在改进我们管理大型活动和公众集会的方式。这些技术使智慧城市中的人群更安全、更高效、更有能力应对挑战。实时监控和洞察人群行为为管理不可预测的情况提供了创新方法。

面部识别、情绪检测和行为跟踪等工具已经在提高活动的安全性和效率。技术正在打造更智能、更安全的聚会，这令人兴奋！

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