视觉 AI：改变人群管理

智慧城市是充满活力、人口稠密的地区，它们依赖先进技术来维持一切顺利运行。管理大量人群是使这些城市更安全、更高效的重要组成部分，无论是在公共场所还是在大型活动中。

人群管理需求的一个很好的例子是2022年巴黎欧洲冠军联赛决赛。体育场外的过度拥挤导致延误、混乱和安全问题。糟糕的规划和人群流动问题导致了混乱，表明找到更好的管理大型人群的方法是多么重要。

这就是 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的管理方式，使人们更容易监测人群、发现风险并实时了解人群行为。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，使大型活动更安全、更高效，同时为更智能的聚会铺平道路。

人群管理中日益严峻的挑战

随着活动的规模越来越大，种类越来越多，人群管理正变得越来越复杂。随着城市的扩张和大型活动越来越受欢迎，新的挑战正在出现，需要加以解决。

2022 年的一项研究发现，在大型活动的人群相关事件中，人群过度拥挤是一个主要因素，占比近 60%。 该研究的见解强调了改进策略以管理大量人群并降低潜在风险的重要性。 

虽然传统的拥堵管理方法很有用，但有时会发现难以处理人群的不可预测行为。 这种差距使得投资于先进的前沿工具至关重要，这些工具可以实时监控、分析和干预，从而确保每个人的体验更安全。

​

视觉 AI 在人群管理中的应用

视觉 AI 可以通过使用先进的 计算机视觉模型 实时分析视频流来帮助管理大型人群，这些模型可以监控运动、识别模式并检测异常行为。这些模型有助于及早发现诸如过度拥挤之类的问题，使组织者能够在问题升级之前做出响应。

通过提供实时监控、行为分析和主动干预，视觉AI解决方案提高了活动的安全性和效率。让我们一起探索这些技术如何改变人群管理。

用于实时人群控制的密度监控

假设一个拥挤的体育场在举办活动时有成千上万的人通过入口。随着人群密度增加，移动速度减慢。在这些情况下，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群流动，并确保大型活动顺利进行。

诸如 Ultralytics YOLO11 等计算机视觉模型在人群密度监测中发挥着重要作用。YOLO11 对 目标跟踪 等任务的支持可用于准确跟踪拥挤区域中的个体。您可能想知道，这是如何实现的？

YOLO11可以实时处理视频流。实时处理使组织者能够获得关于他们正在监控的人群的最新信息。YOLO11甚至可以用于关注人群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、通道或出口路线等关键地点，确保有效管理这些关键区域。还可以开发支持视觉的系统来生成可视化效果，例如显示人群高度集中区域的热图，从而轻松发现和解决潜在问题。

​

有趣的是，伦敦地铁 使用视觉驱动的人群监控来确保乘客在繁忙时段的安全。计算机视觉用于统计站台上的人数，当某些区域变得过于拥挤时，会向官员发出警报。这些见解有助于调整列车时刻表并提供实时更新，从而更有效地管理客流。

行为分析与威胁检测

在人头攒动的热闹场合（如音乐会）中，一些可疑行为有时可能不会引起注意。而人工智能系统旨在比人类更容易发现这些行为。例如，YOLO11的姿态估计功能可用于监控人的身体动作。 

姿态估计是一种计算机视觉技术，它跟踪人体上的关键点，如关节和四肢，以了解他们的姿势和动作。通过实时分析这些动作，视觉 AI 安全系统可以检测到可疑或意外的行为，例如突然或不稳定的动作，这些动作可能表明存在潜在问题。

​

例如，在2024 年巴黎奥运会上，人工智能增强的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技术监控人群行为。当发现可疑活动或突发人群拥挤时，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，并确保所有参与者和观众的安全。

自动化门禁控制和面部识别

如今，借助 AI，只需看一眼即可跳过实体票的麻烦并进入活动场所已成为现实。面部识别技术通过确保只有授权人员才能进入来促进这一过程。这项创新加快了进入速度并提高了安全性，同时还有助于管理大量人群。因此，拥堵减少了，访问仍然顺畅有序。

​

您可以在巴西的 Allianz Parque看到实际应用。人工智能增强的面部识别技术使进出体育场变得快速而简单。参观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顺畅、无压力的体验。

队列管理和路径优化

无论您是在火车站、机场还是主题公园，长队和缓慢移动的人群都可能令人沮丧。然而，计算机视觉技术可以改变这一点。YOLO11 可用于构建智能队列管理系统，以监控机场、商店和医院等繁忙场所的队伍。

​

以下是队列管理系统如何运作的详细介绍：

• 对象检测和队列识别：使用 YOLO11 的对象检测可以通过售票柜台或入口点等位置的实时视频流来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，实时计算等待时间并识别拥塞区域。
  ‍
• 路径优化和负载均衡: 基于移动模式，系统可以建议替代路径或将人们重定向到较短的队列，以保持平稳的人群流动。
  ‍
• 主动警报和调整：工作人员可以收到关于排队时间过长或队伍移动缓慢的警报，从而能够及时采取干预措施，例如开设更多柜台或重新引导人员。

在人群管理中使用人工智能的优缺点 

人工智能和计算机视觉通过提高公共集会的安全性、效率和决策能力来改善人群管理。以下是一些需要牢记的关键优势：

• 更快的决策制定: 视觉人工智能解决方案可以快速分析数据，并在事件期间促进快速响应。
  ‍
• 可扩展性: 借助适当的基础设施，计算机视觉模型可以有效地监控大量人群，并进行调整以在各种规模的活动中发挥作用。
  ‍
• 优化的资源: 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。

尽管有这些好处，但在人群管理中实施人工智能仍然存在一些挑战。以下是一些主要的局限性：

• 高成本：视觉人工智能系统的初始设置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，人工智能系统可能会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可能会引发伦理和隐私问题。

人工智能在人群管理中的未来发展方向 

百分之三十一的移动运营商计划在其 5G 网络中部署 AI 解决方案。这一令人兴奋的进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，AI 人群监控系统几乎可以立即处理数据，从而帮助降低风险并使大型活动更安全、更有序。

此外，通过在数据收集地点附近处理数据，边缘计算可以减少延迟，并实现更快、更智能的决策。边缘 AI可以快速分析数据并做出决策，而无需等待信息传输到遥远的服务器。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。

通过 AI 为更智能的人群铺平道路

人工智能和计算机视觉正在加速我们管理大型活动和公共集会的方式。这些技术使智慧城市中的人群更安全、更高效，并能更好地应对挑战。对人群行为的实时监控和洞察，为管理不可预测的情况提供了创新的方法。

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。很高兴看到技术正在塑造更智能、更安全的聚会！

探索我们的GitHub 存储库并与我们充满活力的社区联系，以随时了解 AI 的最新信息。探索视觉 AI 如何推动制造业和医疗保健等行业的创新。