视觉 AI：变革人群管理

智慧城市是充满活力且人口稠密的地方，依赖先进技术来确保一切顺畅运行。无论是公共场所还是大型活动，管理拥挤人群都是让城市更安全、更高效的重要组成部分。

一个需要人群管理的典型例子是巴黎的 2022 UEFA Champions League Final。体育场外的人群过度拥挤导致了延误、混乱和安全隐患。糟糕的规划以及人群流动的各种问题造成了混乱，这表明寻找更好的人群管理方法是多么重要。

这就是 人工智能 (AI) 和 计算机视觉 (CV) 发挥作用的地方。这些技术通过更轻松地实时监控人员、发现风险和理解人群行为，正在改变人群的管理方式。随着 计算机视觉市场 预计到 2032 年将增长到 1757.2 亿美元，很明显，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 AI 和计算机视觉如何重新构想人群管理，在让大型活动更安全、更高效的同时，为更智能的聚会铺平道路。

人群管理日益增长的挑战#

随着活动规模的扩大和多样化，管理人群变得越来越复杂。随着城市发展和大型活动日益普及，出现了需要解决的新挑战。

一项 2022 年的研究发现，拥挤是大型活动中将近 60% 与人群相关的事件 的主要因素。该研究的洞察凸显了改进策略以管理大型观众并减少潜在风险的重要性。

虽然传统的人群管理方法很有用，但它们有时难以应对人群的不可预测行为。这种差距使得投资于能够实时监控、分析和干预的尖端工具至关重要，从而确保每个人的体验更加安全。

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#

Vision AI 可以通过使用先进的 计算机视觉模型 实时分析视频源来帮助管理庞大的人群，这些模型可以监控移动、识别模式并检测异常行为。这些模型有助于尽早识别过度拥挤等问题，使组织者能够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 提高了活动的的安全性和效率。让我们来探索这些技术是如何改变人群管理的。

用于实时人群控制的密度监测#

假设一个挤满人的体育场在活动中有数千人通过入口门。随着人群密度增加，移动速度会变慢。在这些情况下，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见解。这有助于组织者管理人群流动，并确保大型活动顺利进行。

像 Ultralytics YOLO11 这样的计算机视觉模型可以成为人群密度监控的重要组成部分。YOLO11 对 对象跟踪 等任务的支持可用于准确跟踪拥挤区域中的个人。你可能在想，这怎么可能？

视频流可以由 Ultralytics YOLO11 进行实时处理。实时处理使组织者能够获得他们正在监控的人群的最新信息。甚至可以使用 YOLO11 来聚焦于人群中特定的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。还可以开发具备视觉功能的系统来生成 可视化（如热力图），这些热力图显示人群高度集中的区域，并使发现和解决潜在问题变得轻松。

Fig 2. Vision AI 可用于创建人群热力图。

有趣的是，London Underground 使用视觉驱动的人群监控来确保乘客在繁忙时段的安全。利用计算机视觉来计算 站台上的人数，当某些区域过于拥挤时会向官员发出警报。这些洞察有助于调整列车时刻表并提供实时更新，从而更高效地管理客流。

行为分析和威胁检测#

在挤满人群的热闹活动（如音乐会）中，有时可疑行为会被忽视。与人类相比，启用 AI 的系统旨在更轻松地发现这些行为。例如，YOLO11 的 姿态估计 功能可用于监控人的身体运动。

姿态估计是一种计算机视觉技术，它跟踪人体上的关键点（例如关节和四肢），以了解其姿势和动作。通过实时分析这些运动，vision AI 安全系统 可以检测可疑或意外行为（例如可能表明潜在问题的突然或不规则动作）。

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

例如，在 Paris 2024 Olympic Games 上，AI 增强型视频监控在维护安全方面发挥了至关重要的作用。智能摄像头和先进的视觉驱动运动跟踪监控着人群行为。当发现可疑活动或突然的人群激增时，安全团队会收到即时警报。对这些警告迅速采取行动有助于防止问题升级，并确保每个人（包括参与者和观众）的安全。

自动化访问控制和面部识别#

如今，借助 AI，跳过纸质门票的麻烦并只需一眼即可进入活动现场已成为现实。面部识别技术 简化了这一过程，确保只有获得授权的人员才能进入。这项创新加快了入场速度并增强了安全性，同时也有助于管理庞大的人群。因此，拥堵减少了，出入保持顺畅和有序。

Fig 4. 面部识别允许观众进入棒球比赛。

你可以在 Allianz Parque in Brazil 看到实际应用。AI 增强的面部识别使进入和离开体育场变得快捷简单。访问者在入口处扫描面部以进行快速验证并阻止未经授权的访问。它提高了安全性，并为每个人提供了更流畅、无压力的体验。

队列管理和路径优化#

无论是身处火车站、机场还是主题公园，长长的队伍和缓慢移动的人群都令人沮丧。然而，计算机 vision 技术可以改变这一现状。Ultralytics YOLO11 可用于构建智能 queue management 系统，以监测机场、商店和医院等繁忙场所的排队情况。

Fig 5. 机场售票处的队列管理系统。

以下是 队列管理 系统工作原理的仔细查看：

• 对象检测与队列识别：通过售票处或入口等位置的实时视频源，使用 YOLO11 的对象检测 可以帮助识别和跟踪队列中的个人。
• 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识别拥堵区域。
• 路径 优化 与负载平衡：根据移动模式，系统可以建议替代路径或将人员重定向到较短的队列，以保持顺畅的客流。
• 主动警报和调整：工作人员可以收到长队列或缓慢移动队伍的警报，从而能够进行及时干预，例如开设额外柜台或重新分流人群。

在人群管理中使用 AI 的利弊#

AI 和计算机视觉通过提高公共聚会的安全性、效率和决策能力来改进人群管理。以下是一些需要记住的关键优势：

• 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快速响应。
• 可扩展性：凭借合适的基础设施，计算机视觉模型可以有效监控大量人群，并适应于各种规模的活动。
• 资源优化：计算机视觉可用于预测人群行为，并有助于更好地分配工作人员和资源。

尽管有这些好处，在人群管理中实施 AI 也存在一些挑战。以下是一些主要限制：

• 高成本：视觉 AI 系统的初始设置和维护可能很昂贵。
• 网络安全风险：没有适当的安全措施，AI 系统可能会容易受到黑客攻击和数据泄露的影响。
• 隐私问题：监控和面部识别应用可能会引发伦理和隐私问题。

AI 在人群管理中的未来之路#

31% 的移动运营商计划在其 5G 网络中部署 AI 解决方案。这一激动人心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。凭借 5G 的高速连接，AI 人群监测系统几乎可以瞬间处理数据，从而有助于降低风险并使大型活动更安全、更有条理。

除此之外，通过在更靠近数据收集的地方处理数据，边缘计算 可以减少延迟并实现更快、更智能的决策。Edge AI 可以快速分析数据并做出决策，而无需等待信息传输到远处的服务器。边缘计算可以与 AI 和 5G 携手合作，提供更安全、更可靠的人群管理解决方案。

用 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。这些技术使智慧城市中的人群更安全、更高效，并具备更好地应对挑战的能力。对人群行为的实时监控和见解提供了管理不可预测情况的创新方法。

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与效率。很高兴看到技术正在塑造更智能、更安全的聚会！

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