视觉 AI：革新人群管理

智慧城市充满活力、人口密集，依赖先进技术来保障各项事务顺畅运转。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。

2022 年在巴黎举行的欧足联欧洲冠军联赛决赛就是人群管理需求的一个典型例子。体育场外过度拥挤，导致延误、混乱和安全隐患。规划不善以及人流组织方面的问题加剧了混乱，凸显出寻找更好方式来管理大规模人群的重要性。

这正是人工智能 (AI)和计算机视觉 (CV)大显身手的地方。这些技术改变了人群管理方式，让监测人群、发现风险和实时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至 1757.2 亿美元，显然，越来越多的组织正在转向这些解决方案。

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，同时为更智能的集会方式铺平道路。

人群管理面临的挑战日益严峻#

随着活动规模扩大、类型增多，人群管理变得愈发复杂。城市不断发展，大型活动越来越受欢迎，新的挑战也随之出现，亟待解决。

一项 2022 年的研究发现，在大型活动中，近 60% 的人群相关事故都与过度拥挤有关。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。

传统的客流管理方法虽然有用，但有时难以应对人群难以预测的行为。因此，我们必须投资开发能够实时监控、分析并采取干预措施的工具，确保每个人都能拥有更安全的体验。

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 可以利用先进的计算机视觉模型实时分析视频流，监测移动情况、识别模式并检测异常行为，从而帮助管理大量人群。这些模型有助于尽早发现过度拥挤等问题，让组织者能在问题升级前作出响应。

视觉 AI 解决方案通过实时监控、行为分析和主动干预，提升活动安全性和效率。接下来，我们来看看这些技术如何改变客流管理。

通过密度监测实时管控人群#

假设一座座无虚席的体育场在活动期间有数千人通过入口。随着人群越来越密集，移动速度也会减慢。在这种情况下，有效的客流管理至关重要。AI 驱动的人群密度监测系统能够提供实时洞察，帮助组织者管理人流，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在人群密度监测中发挥重要作用。YOLO11 支持目标跟踪等任务，可用于准确跟踪拥挤区域中的个人。你可能会想：这是怎么实现的？

Ultralytics YOLO11 可以实时处理视频流。实时处理让组织者能够及时掌握正在监控的人群情况。YOLO11 甚至可以重点关注人群中的特定区域或感兴趣区域。

例如，组织者可以监控入口、通道或出口路线等关键位置，确保有效管理这些重要区域。视觉系统还可以生成可视化图表，例如热力图，显示人群高度集中的区域，方便发现并处理潜在问题。

图 2. 视觉 AI 可用于生成人群热力图。

伦敦地铁利用视觉驱动的人群监测技术，在繁忙时段保障乘客安全。系统会使用计算机视觉进行计数，统计站台上的人数；当某些区域过于拥挤时，系统会向工作人员发出警报。相关洞察有助于调整列车时刻表并提供实时信息，从而更高效地管理人流。

行为分析与威胁检测#

在热闹的活动现场（例如音乐会），人群熙攘，有时可疑行为可能会被忽略。与人类相比，AI 系统更容易发现这类行为。例如，YOLO11 的姿态估计功能可用于监测人体动作。

姿态估计是一种计算机视觉技术，可追踪人体的关键点（如关节和四肢），以了解姿势和动作。通过实时分析这些动作，视觉 AI 安防系统可以检测突然动作或不规则行为等可疑或异常情况，这些情况可能预示着潜在问题。

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

例如，在2024 年巴黎奥运会期间，AI 增强的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。一旦发现可疑活动或人群突然聚集，安保团队就会立即收到警报。迅速根据这些警报采取行动，有助于防止事态升级，并保障所有人的安全，包括参赛者和观众。

自动化门禁控制与人脸识别#

如今，多亏了 AI，不用再为实体门票费心，只需看一眼就能入场已成为现实。人脸识别技术通过确保只有获授权人员才能进入，为这一流程提供支持。这项创新加快了入场速度、提升了安全性，也有助于管理大量人群。因此，拥堵情况减少，通行也更加顺畅有序。

图 4. 人脸识别让观众进入棒球比赛场地。

你可以在巴西的 Allianz Parque看到这一技术的实际应用。AI 增强的人脸识别让进出体育场变得快捷方便。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人员进入。这项技术提升了安全性，也让每个人都能享受更顺畅、无压力的体验。

排队管理与路径优化#

无论是在火车站、机场还是主题公园，排长队和人群缓慢移动都令人烦恼。不过，计算机视觉技术可以改变这一状况。Ultralytics YOLO11 可用于构建智能排队管理系统，监测机场、商店和医院等繁忙场所的队列。

图 5. 机场售票柜台的排队管理系统。

下面具体介绍排队管理系统的工作原理：

• 目标检测与队列识别：通过 YOLO11 目标检测，系统可以利用售票柜台或入口等地点的实时视频流，识别并追踪排队人员。
• 队列监控与分析：系统会分析队列长度、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：系统可以根据人群移动模式建议替代路线，或引导人们前往较短的队列，以保持人流顺畅。
• 主动提醒与调整：工作人员可以收到长队或队伍移动缓慢的提醒，从而及时采取措施，例如增开柜台或引导人群改道。

使用 AI 进行人群管理的优缺点#

AI 和计算机视觉可以提升公共集会中的安全性、效率和决策能力，从而改善人群管理。以下是一些需要牢记的主要优势：

• 更快地做出决策：视觉 AI 解决方案可以快速分析数据，并在事件发生时促成迅速响应。
• 可扩展性：借助合适的基础设施，计算机视觉模型可以高效监控大型人群，并灵活适用于各种规模的活动。
• 优化资源：计算机视觉可用于预测人群行为，并帮助更好地分配人员和资源。

尽管有这些优势，在人群管理中应用 AI 仍面临若干挑战。以下是一些主要限制：

• 成本高：视觉 AI 系统的初期部署和维护成本可能很高。
• 网络安全风险：如果没有采取适当的安全措施，AI 系统可能容易遭受黑客攻击和数据泄露。
• 隐私问题：监控和人脸识别应用可能引发伦理和隐私问题。

AI 人群管理的未来发展#

在 5G 网络中部署 AI，可以通过实现实时数据处理和更快的通信来改变人群管理方式。凭借 5G 高速连接，人群监控 AI 系统几乎可以即时处理数据，帮助降低风险，让大型活动更加安全、有序。

此外，边缘计算通过在数据采集地点附近处理数据，可以减少延迟，支持更快速、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 打造更智能的人群管理#

AI 和计算机视觉正在改变我们管理大型活动和公共集会的方式。这些技术让智慧城市中的人群更安全、效率更高，也更能应对各种挑战。实时监控和对人群行为的洞察，为管理难以预测的情况提供了创新方式。

人脸识别、情绪检测和行为追踪等工具已经在提升活动的安全性和效率。这些技术可能会在保障集会安全方面发挥越来越重要的作用。

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