视觉 AI：变革人群管理

智慧城市是充满活力、人口密集的地方，依靠先进技术确保一切顺畅运行。无论是在公共空间还是大型活动中，管理大量人群都是让这些城市更安全、更高效的重要环节。

巴黎举行的 2022 年欧洲冠军联赛决赛很好地说明了人群管理的必要性。体育场外的人群过度拥挤导致延误、混乱和安全隐患。规划不周以及人流疏导方面的问题加剧了混乱，也说明了寻找更好方法来管理大量人群的重要性。

这正是人工智能 (AI)和计算机视觉 (CV)可以发挥作用的地方。这些技术让人们更容易监控人员、发现风险并实时了解人群行为，从而改变了人群管理方式。预计到 2032 年，计算机视觉市场将增长至 1757.2 亿美元，显然，越来越多的组织正转向这些解决方案。

本文将探讨 AI 和计算机视觉如何重新构想人群管理，让大型活动更安全、更高效，同时为更智能的聚会铺平道路。

人群管理面临的挑战日益加剧#

随着活动规模扩大、形式日益多样化，人群管理变得更加复杂。随着城市不断发展、大型活动越来越受欢迎，新的挑战也在不断出现，亟待解决。

一项 2022 年的研究发现，在大型活动中，过度拥挤是近 60%人群相关事件的主要因素。研究结果凸显了改进大型人群管理策略、降低潜在风险的重要性。

虽然传统的人群管理方法很有用，但有时难以应对人群不可预测的行为。因此，投资能够实时监控、分析并采取干预措施的先进前沿工具至关重要，从而确保每个人都能获得更安全的体验。

图 1. 体育场内的人群可能难以管理。

视觉 AI 在人群管理中的应用#

视觉 AI 可以借助先进的计算机视觉模型实时分析视频流，从而帮助管理大量人群。这些模型能够监控移动、识别模式并检测异常行为，还能帮助及早发现过度拥挤等问题，让组织者可以在问题升级前作出响应。

通过提供实时监控、行为分析和主动干预，视觉 AI 解决方案能够提升活动的安全性和效率。下面来看看这些技术如何变革人群管理。

用于实时人群控制的密度监测#

假设在一场活动中，一座座无虚席的体育场有数千人通过入口闸门。随着人群密度增加，移动速度会变慢。在这种情况下，有效的人群管理至关重要。AI 驱动的人群密度监测系统可以提供实时洞察，帮助组织者管理人流，确保大型活动顺畅进行。

像 Ultralytics YOLO11 这样的计算机视觉模型可以在人群密度监测中发挥重要作用。YOLO11 支持目标跟踪等任务，因此可用于准确跟踪拥挤区域中的个人。你可能会想知道，这是如何实现的？

Ultralytics YOLO11 可以实时处理视频流。实时处理让组织者能够掌握所监控人群的最新信息。YOLO11 甚至可以用于针对人群中的特定区域或感兴趣区域进行重点分析。

例如，组织者可以监控入口闸门、过道或出口路线等关键位置，确保这些重要区域得到有效管理。视觉系统还可以生成可视化结果，例如热力图，用于显示人群高度聚集的区域，从而更容易发现并处理潜在问题。

图 2. 视觉 AI 可用于创建人群热力图。

有趣的是，伦敦地铁使用视觉驱动的人群监测，在繁忙时段保障乘客安全。计算机视觉用于统计站台上的人数，当某些区域过于拥挤时向工作人员发出警报。这些洞察有助于调整列车时刻表，并提供实时更新，从而更高效地管理人流。

行为分析与威胁检测#

在音乐会等热闹活动中，人群熙攘，有时可疑行为可能未被察觉。启用 AI 的系统旨在比人类更轻松地发现这些行为。例如，YOLO11 的姿态估计功能可用于监测一个人的身体动作。

姿态估计是一种计算机视觉技术，通过跟踪人体上的关键点（例如关节和四肢）来了解其姿势和动作。通过实时分析这些动作，视觉 AI 安防系统可以检测突然或不规律的动作等可疑或意外行为，这些行为可能表明存在潜在问题。

图 3. 使用 Ultralytics YOLO11 在人群中进行姿态估计的示例。

例如，在巴黎 2024 年奥运会上，AI 增强型视频监控在维护安全方面发挥了重要作用。智能摄像头和先进的视觉驱动运动跟踪技术监测人群行为。当发现可疑活动或人群突然涌动时，安保团队会立即收到警报。迅速响应这些警告有助于防止问题升级，确保参与者和观众的安全。

自动访问控制与人脸识别#

如今，得益于 AI，免去实体票的麻烦、仅凭一眼即可进入活动现场已成为现实。人脸识别技术通过确保只有获授权人员能够进入，推动了这一过程。该创新加快了入场速度、提升了安全性，同时也有助于管理大量人群。因此，拥堵减少了，通行也更加顺畅有序。

图 4. 人脸识别允许观众进入棒球比赛。

在巴西的 Allianz Parque，你可以看到这项技术的实际应用。AI 增强型人脸识别让进出体育场变得快速而轻松。访客在入口处进行人脸扫描，以便快速验证身份并阻止未经授权的进入。这提升了安全性，也让每个人都能享受更顺畅、无压力的体验。

队列管理与路径优化#

无论是在火车站、机场还是主题公园，排长队和缓慢移动的人群都令人烦恼。不过，计算机视觉技术可以改变这种情况。Ultralytics YOLO11 可用于构建智能队列管理系统，监控机场、商店和医院等繁忙场所的队列。

图 5. 机场售票柜台的队列管理系统。

下面详细了解队列管理系统的工作方式：

• 目标检测与队列识别：使用 YOLO11 进行目标检测可以通过售票柜台或入口等地点的实时视频流，识别并跟踪队列中的人员。
• 队列监控与分析：系统分析队列的长度、密度和移动情况，计算等待时间，并实时识别拥堵区域。
• 路径优化与负载均衡：系统根据移动模式建议替代路径，或将人员引导至较短的队列，以保持人流顺畅。
• 主动警报与调整：工作人员可以收到长队或队列移动缓慢的警报，从而及时采取措施，例如开放更多柜台或重新引导人员。

在人群管理中使用 AI 的优点与缺点#

AI 和计算机视觉通过提升公共聚集场所的安全性、效率和决策能力，改善了人群管理。以下是需要注意的一些主要优势：

• 更快的决策：视觉 AI 解决方案可以快速分析数据，并在活动期间促进迅速响应。
• 可扩展性：借助适当的基础设施，计算机视觉模型可以高效监控大量人群，并进行调整以适用于各种规模的活动。
• 资源优化：计算机视觉可用于预测人群行为，并帮助更合理地分配工作人员和资源。

尽管有这些优势，AI 在人群管理中的实施仍面临一些挑战。以下是一些主要限制：

• 成本高：视觉 AI 系统的初始部署和维护成本可能很高。
• **网络安全风险：**如果没有适当的安全措施，AI 系统可能容易受到黑客攻击和数据泄露的影响。
• 隐私问题：监控和人脸识别应用可能引发伦理与隐私问题。

AI 人群管理的未来发展#

31% 的移动运营商计划在其 5G 网络中部署 AI 解决方案。这一令人振奋的发展将通过实现实时数据处理和更快的通信，改变人群管理方式。凭借 5G 的高速连接，AI 人群监测系统几乎可以即时处理数据，帮助降低风险，让大型活动更安全、更有序。

此外，通过在更接近数据采集位置的地方处理数据，边缘计算可以减少延迟，实现更快速、更智能的决策。边缘 AI可以快速分析数据并作出决策，无需等待信息传输到远程服务器。边缘计算可以与 AI 和 5G 协同工作，提供更安全、更可靠的人群管理解决方案。

借助 AI 为更智能的人群铺平道路#

AI 和计算机视觉正在提升我们管理大型活动和公共聚会的方式。这些技术让智慧城市中的人群更安全、更高效，也更有能力应对各种挑战。实时监控和对人群行为的洞察，为管理不可预测的情况提供了创新方式。

人脸识别、情绪检测和行为跟踪等工具已经在提升活动的安全性和效率。看到技术如何塑造更智能、更安全的聚会，令人十分振奋！

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