Vision AI: Трансформация управления толпой

Умные города — это динамичные, густонаселенные места, которые зависят от передовых технологий для обеспечения бесперебойной работы. Управление большими скоплениями людей является важной частью обеспечения безопасности и эффективности этих городов, будь то в общественных местах или на крупных мероприятиях.

Хорошим примером необходимости управления толпой является финал Лиги чемпионов УЕФА 2022 года в Париже. Перенаселенность за пределами стадиона вызвала задержки, неразбериху и проблемы с безопасностью. Плохое планирование и проблемы с потоком людей способствовали хаосу, показывая, насколько важно найти лучшие способы управления большими толпами.

Именно здесь на помощь могут прийти искусственный интеллект (ИИ) и компьютерное зрение (КЗ). Эти технологии меняют способы управления толпой, упрощая мониторинг людей, выявление рисков и понимание поведения толпы в режиме реального времени. Ожидается, что к 2032 году объем рынка компьютерного зрения вырастет до 175,72 миллиарда долларов, и становится ясно, что все больше организаций обращаются к этим решениям.

В этой статье мы рассмотрим, как ИИ и компьютерное зрение меняют представление об управлении толпой, делая крупные мероприятия более безопасными и эффективными, прокладывая путь к более разумным собраниям.

Растущие проблемы в управлении толпой

Управление толпой становится все более сложным по мере того, как мероприятия становятся больше и разнообразнее. С ростом городов и ростом популярности крупных мероприятий возникают новые проблемы, которые необходимо решать.

Исследование 2022 года показало, что перенаселенность является основным фактором почти в 60% инцидентов, связанных с массовым скоплением людей на крупных мероприятиях. Результаты исследования подчеркивают важность совершенствования стратегий управления большими аудиториями и снижения потенциальных рисков. 

Хотя традиционные методы управления толпой полезны, иногда им бывает сложно справиться с непредсказуемым поведением людей. Этот пробел делает крайне важным инвестирование в передовые инструменты, которые могут отслеживать, анализировать и реагировать в режиме реального времени, обеспечивая более безопасную среду для всех.

‍

Применение Vision AI в управлении толпой

Vision AI может помочь в управлении большими скоплениями людей, анализируя видеопотоки в реальном времени с помощью передовых моделей компьютерного зрения, которые отслеживают движения, распознают закономерности и выявляют необычное поведение. Эти модели помогают выявлять такие проблемы, как переполненность, на ранней стадии, что позволяет организаторам реагировать до того, как проблемы обострятся.

Предлагая мониторинг в реальном времени, анализ поведения и проактивное вмешательство, решения Vision AI повышают безопасность и эффективность мероприятий. Давайте рассмотрим, как эти технологии преобразуют управление толпой.

Мониторинг плотности для управления толпой в реальном времени

Предположим, что на мероприятии тысячи людей проходят через входные ворота переполненного стадиона. По мере увеличения плотности толпы движение замедляется. В этих ситуациях эффективное управление толпой имеет решающее значение. Системы мониторинга плотности толпы на основе ИИ могут предоставлять информацию в режиме реального времени. Это помогает организаторам управлять потоком толпы и обеспечивать бесперебойную работу на крупных мероприятиях.

Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, могут быть важной частью мониторинга плотности толпы. Поддержка YOLO11 таких задач, как отслеживание объектов, может использоваться для точного отслеживания людей в людных местах. Вы можете спросить, как это возможно?

Видеопотоки могут обрабатываться YOLO11 в режиме реального времени. Обработка в реальном времени позволяет организаторам получать актуальную информацию о толпе, за которой они наблюдают. YOLO11 можно даже использовать для фокусировки на конкретных областях или регионах, представляющих интерес, в отношении толпы. 

Например, организаторы могут отслеживать ключевые точки, такие как входные ворота, проходы или выходы, обеспечивая эффективное управление этими критическими зонами. Системы с поддержкой Vision также могут быть разработаны для создания визуализаций, таких как тепловые карты, которые показывают области высокой концентрации толпы и позволяют легко выявлять и решать потенциальные проблемы.

‍

Интересно, что Лондонское метро использует систему мониторинга пассажиропотока на основе компьютерного зрения для обеспечения безопасности пассажиров в часы пик. Компьютерное зрение используется для подсчета количества людей на платформах, и должностные лица получают уведомления, когда в определенных зонах становится слишком многолюдно. Полученные данные помогают корректировать расписание поездов и предоставлять оперативные обновления для более эффективного управления пассажиропотоком.

Анализ поведения и обнаружение угроз

На оживленном мероприятии с большим скоплением людей (например, на концерте) подозрительное поведение может остаться незамеченным. Системы с поддержкой ИИ разработаны для более легкого выявления такого поведения, чем люди. Например, возможность оценки позы в YOLO11 может использоваться для мониторинга движений тела человека. 

Оценка позы — это метод компьютерного зрения, который отслеживает ключевые точки на теле человека, такие как суставы и конечности, чтобы понять его осанку и движения. Анализируя эти движения в режиме реального времени, система безопасности Vision AI может обнаруживать подозрительное или неожиданное поведение, такое как внезапные или хаотичные действия, которые могут указывать на потенциальную проблему.

‍

Например, на Олимпийских играх в Париже в 2024 году видеонаблюдение с использованием ИИ сыграло жизненно важную роль в обеспечении безопасности. Умные камеры и передовая система отслеживания движения на основе машинного зрения следили за поведением толпы. Когда были замечены подозрительные действия или внезапные скопления людей, группы безопасности получали мгновенные оповещения. Быстрое реагирование на эти предупреждения помогло предотвратить эскалацию проблем и обеспечить безопасность всех, как участников, так и зрителей.

Автоматизированный контроль доступа и распознавание лиц

Сегодня пропуск хлопот с физическими билетами и вход на мероприятие одним взглядом стали реальностью благодаря ИИ. Технология распознавания лиц облегчает этот процесс, гарантируя, что доступ получат только авторизованные лица. Это нововведение ускоряет вход и повышает безопасность, а также помогает в управлении большими толпами людей. В результате уменьшается скопление людей, а доступ остается плавным и организованным.

‍

Вы можете увидеть это в действии на стадионе Allianz Parque в Бразилии. Распознавание лиц с помощью ИИ делает вход и выход со стадиона быстрым и легким. Лица посетителей сканируются на входах для быстрой проверки и предотвращения несанкционированного доступа. Это повышает безопасность и обеспечивает всем более комфортное и беспроблемное посещение.

Управление очередями и оптимизация маршрутов

Длинные очереди и медленно движущиеся толпы могут расстраивать, будь то на вокзале, в аэропорту или в тематическом парке. Однако технология компьютерного зрения может это изменить. YOLO11 можно использовать для создания интеллектуальных систем управления очередями для мониторинга очередей в оживленных местах, таких как аэропорты, магазины и больницы.

‍

Вот более подробный обзор того, как работает система управления очередью:

• Обнаружение объектов и идентификация очереди: Обнаружение объектов с использованием YOLO11 может помочь идентифицировать и отслеживать людей в очередях с помощью прямых видеотрансляций в таких местах, как билетные кассы или пункты входа.
  ‍
• Мониторинг и анализ очередей: Система анализирует длину, плотность и движение очереди, вычисляя время ожидания и определяя зоны перегрузки в режиме реального времени.
  ‍
• Оптимизацияпути и балансировка нагрузки: На основе моделей движения система может предлагать альтернативные пути или перенаправлять людей в более короткие очереди для поддержания плавного потока толпы.
  ‍
• Проактивные оповещения и корректировки: Персонал может быть предупрежден о длинных очередях или медленно движущихся линиях, что позволяет своевременно принимать меры, такие как открытие дополнительных стоек или перенаправление людей.

Плюсы и минусы использования ИИ в управлении толпой 

ИИ и компьютерное зрение улучшают управление толпой, повышая безопасность, эффективность и принятие решений на общественных собраниях. Вот некоторые из ключевых преимуществ, которые следует учитывать:

• Более быстрое принятие решений: Решения Vision AI могут быстро анализировать данные и способствовать быстрому реагированию во время событий.
  ‍
• Масштабируемость: При наличии правильной инфраструктуры модели компьютерного зрения могут эффективно отслеживать большие скопления людей и адаптироваться для использования на мероприятиях любого масштаба.
  ‍
• Оптимизированные ресурсы: Компьютерное зрение можно использовать для прогнозирования поведения толпы и улучшения распределения персонала и ресурсов.

Несмотря на эти преимущества, существует несколько проблем, связанных с внедрением ИИ в управление толпой. Вот некоторые из основных ограничений:

• Высокие затраты: Первоначальная настройка и обслуживание систем Vision AI могут быть дорогостоящими.
  ‍
• Риски кибербезопасности: AI-системы могут стать уязвимыми для взлома и утечки данных при отсутствии надлежащих мер безопасности.
  ‍
• Проблемы конфиденциальности: Приложения для наблюдения и распознавания лиц могут вызывать этические вопросы и проблемы конфиденциальности.

Перспективы развития ИИ в управлении толпой 

Тридцать один процент мобильных операторов планируют развернуть решения на основе ИИ в своих сетях 5G. Это захватывающее событие должно изменить управление толпой, обеспечив обработку данных в реальном времени и более быструю связь. Благодаря высокоскоростному соединению 5G системы мониторинга толпы на основе ИИ могут обрабатывать данные почти мгновенно, помогая снизить риски и обеспечивая большую безопасность и организованность крупных мероприятий.

В дополнение к этому, благодаря обработке данных ближе к месту их сбора, периферийные вычисления могут сократить задержки и обеспечить более быстрое и разумное принятие решений. Периферийный ИИ может быстро анализировать данные и принимать решения, не дожидаясь, пока информация дойдет до удаленных серверов. Периферийные вычисления могут идти рука об руку с ИИ и 5G, чтобы обеспечить более безопасные и надежные решения для управления толпой.

Открывая путь к более умным толпам с помощью ИИ

ИИ и компьютерное зрение расширяют возможности управления крупными мероприятиями и общественными собраниями. Эти технологии делают толпы в умных городах более безопасными, эффективными и лучше подготовленными к решению проблем. Мониторинг в реальном времени и анализ поведения толпы предлагают инновационные способы управления непредсказуемыми ситуациями.

Такие инструменты, как распознавание лиц, определение эмоций и отслеживание поведения, уже повышают безопасность и эффективность мероприятий. Очень интересно наблюдать, как технологии формируют более разумные и безопасные собрания!

Изучите наш репозиторий на GitHub и присоединяйтесь к нашему активному сообществу, чтобы быть в курсе последних новостей в области ИИ. Узнайте, как Vision AI стимулирует инновации в таких секторах, как производство и здравоохранение.