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| tyco 監控攝影機系列（總代理上敦企業） |
探索人工智慧和電腦視覺，如何透過人群計數和自動人員追蹤系統等，創新應用重塑人群管理。
智慧城市是充滿活力、人口密集的地方，依靠先進的技術來確保一切順利運作。無論是在公共場所還是在大型活動中，管理大量人群都是使這些城市更安全、更有效率的重要組成部分。
2022 年在巴黎舉行的歐洲冠軍聯賽決賽，就是人群管理必要性的一個很好的例子。運動場外過度擁擠導致延誤、混亂和安全問題。糟糕的規劃和人群流動問題導致了混亂，這表明找到更好的方法來管理大量人群是多麼重要。
這正是人工智慧 (AI) 和電腦視覺 (CV) 可以發揮作用的地方。這些技術正在改變人群管理的方式，使監控人員、發現風險和即時了解人群行為變得更加容易。預計到 2032 年電腦視覺市場規模，將成長到 1,757.2 億美元，顯然越來越多的組織正在轉向這些解決方案。
在本報導中，我們探討了人工智慧和電腦視覺如何重塑人群管理，使大型活動更安全、更有效率，同時為更智慧的集會鋪路。
人群管理面臨的挑戰日益嚴峻
隨著活動規模越來越大、內容越來越多元，人群管理也變得越來越複雜。隨著城市的發展和大型活動的日益普及，新的挑戰也隨之出現，需要加以應對。
2022 年的一項研究發現，過度擁擠是大型活動中近 60% 人口相關事件的主要因素。研究結果強調了改進策略，以管理大量受眾和降低潛在風險的重要性。
雖然傳統的人群管理方法很有用，但有時它們會發現，處理人群中不可預測的行為很困難。這種差距使得投資能夠即時監控、分析和介入的先進尖端工具非常重要，以確保每個人都能獲得更安全的體驗。
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| 圖 1.運動場內的人群可能難以管理。 |
視覺人工智慧在人群管理的應用
Vision AI 可以透過使用先進的電腦視覺模型，即時分析影像來源，來幫助管理大量人群，這些模型可以監控移動、辨識模式和偵測異常行為。這些模型有助於及早發現過度擁擠等問題，使組織者能夠在問題升級之前做出反應。
透過提供即時監控、行為分析和主動干預，Vision AI 解決方案提高了活動的安全性和效率。讓我們來探索這些技術如何改變人群管理。
密度監測，即時控制人群
假設在一個活動現場，一座擠滿了人的運動場內，有數千人穿過入口大門。隨著人群越來越密集，行動也變得越來越慢。在這種情況下，有效的人群管理非常重要。人工智慧驅動的人群密度監測系統，可以提供即時洞察。這有助於組織者管理人群流量，並確保大型活動的順利進行。
像 Ultralytics YOLO11 這樣的電腦視覺模型，可以成為人群密度監測的重要組成部分。YOLO11 對物件追蹤等任務的支援，可用於在擁擠區域準確追蹤個人。你可能想知道，這怎麼可能？
YOLO11 可以即時處理影像來源。即時處理使組織者能夠獲得，他們所監控人群的最新資訊。YOLO11 甚至可以用來關注人群中的特定區域，或感興趣的區域。
例如，組織者可以監控入口大門、走道或出口路線等關鍵點，確保這些關鍵區域得到有效管理。還可以開發支援視覺的系統，來產生熱圖等視覺化效果，顯示人群高度集中的區域，並使其易於發現和解決潛在問題。
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| 圖 2. Vision AI 可用於建立人群熱圖。 |
有趣的是，倫敦地鐵使用視覺驅動的人群監控，來確保乘客在繁忙時段的安全。電腦視覺用於計算月台上的人數，當某些區域過於擁擠時，官員會收到警報。洞察有助於調整火車時刻表，並提供即時更新，以幫助更有效地管理人群流量。
行為分析和威脅偵測
在人群熙熙攘攘的熱鬧活動中（例如音樂會），有時可疑行為可能會被忽略。人工智慧系統目的，在比人類更容易發現這些行為。例如，YOLO11 的姿勢估計功能可用於監測人的身體動作。
姿勢估計是一種電腦視覺技術，它追蹤人體上的關鍵點，例如關節和四肢，以了解他們的姿勢和動作。透過即時分析這些動作，Vision AI 安全系統可以偵測可疑或意外的行為，例如可能表明潛在問題的突然或不穩定的行為。
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| 圖 3. 使用 YOLO11 進行人群中姿勢估計的範例。 |
例如，在 2024 年巴黎奧運會上，人工智慧增強影像監控在維護安全方面發揮了非常重要的作用。智慧攝影機和先進的視覺運動，追蹤監控人群行為。當發現可疑活動或人群突然湧入時，安全團隊會立即收到警報。迅速採取這些警告有助於防止問題升級，並確保參與者和觀眾在內的所有人的安全。
自動門禁和臉部辨識
如今，由於人工智慧，人們不再需要實體門票，只需看一眼就能進入活動現場，這已成為現實。臉部辨識技術可以確保，只有授權個人才能進入，從而促進這一過程。這項創新加快了進入速度並增強了安全性，同時也有助於管理大量人群。因此，壅塞現象減少，出入保持順暢有序。
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| 圖 4.臉部辨識允許觀眾進入棒球比賽。 |
你可以在巴西的安聯公園看到這一幕。人工智慧增強型臉部辨識技術，使進出體育場變得快速又簡單。遊客在入口處需要進行臉部掃描，以便快速驗證並阻止未經授權的訪問。它提高了安全性並為每個人提供了更順暢、無壓力的體驗。
排隊管理和路徑優化
無論你是在火車站、機場還是主題樂園，長長的隊伍和緩慢移動的人群，都會令人沮喪。然而，電腦視覺技術可以改變這一點。YOLO11 可用於建立智慧排隊管理系統，以監控機場、商店和醫院等繁忙場所的排隊情況。
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| 圖 5.機場售票櫃檯的排隊管理系統。 |
以下詳細介紹一下隊列管理系統的工作原理：
- 物件偵測和排隊辨識：使用 YOLO11 進行物件偵測，可以幫助透過售票櫃檯或入口處等位置的即時影像來源，辨識和追蹤排隊中的每個人。
- 排隊監控和分析：系統分析隊列的長度、密度和移動，即時計算等待時間，並辨識擁塞區域。
- 路徑優化和負載平衡：根據移動模式，系統可以建議替代路徑或將人們重新引導到較短的隊列，以保持順暢的人群流動。
- 主動警報和調整：可以向工作人員發出，長隊或緩慢移動的隊伍的警報，以便及時採取干預措施，例如開設更多櫃檯或重新引導人員。
在人群管理中使用人工智慧的利與弊
人工智慧和電腦視覺，透過提高公共集會的安全性、效率和決策能力，來改善人群管理。以下是需要牢記的一些主要優點：
- 更快的決策：視覺 AI 解決方案可以快速分析資料，並促進事件期間的快速反應。
- 可擴展性：借助正確的基礎設施，電腦視覺模型可以有效監控大量人群，並適應各種規模的活動。
- 最佳化資源：電腦視覺可用於預測人群行為，並幫助更好地分配人員和資源。
儘管有這些好處，但在人群管理中實施人工智慧仍面臨一些挑戰。以下是一些主要的限制：
- 成本高：視覺 AI 系統的初始設定和維護成本可能很高。
- 網路安全風險：如果沒有採取適當的安全措施，人工智慧系統很容易受到駭客攻擊和資料外洩。
- 隱私問題：監控和臉部辨識應用可能引發道德和隱私問題。
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| 上敦 AXXON 台灣總代理 |
人工智慧在人群管理的應用前景
31% 的行動電信商計劃，在其 5G 網路中佈署 AI 解決方案。這一令人興奮的發展，將透過實現即時數據處理，和更快的溝通，來改變人群管理。借助 5G 的高速連接，AI 人群監控系統可以幾乎立即處理數據，有助於降低風險並確保大型活動更安全、更有秩序。
此外，透過在更靠近數據收集地點的地方處理數據，邊緣運算可以減少延遲並實現更快、更智慧的決策。 Edge AI 可以快速分析資料並做出決策，而無需等待資訊傳輸到遠端伺服器。邊緣運算可以與 AI 和 5G 攜手並進，提供更安全、更可靠的人群管理解決方案。
利用人工智慧為大眾行銷鋪路
人工智慧和電腦視覺，正在加速我們管理大型活動和公眾集會的方式。這些技術使智慧城市中的人群更加安全、高效，並能更好地應對挑戰。即時監控和洞察人群行為，提供了應對不可預測情況的創新方法。
臉部辨識、情緒偵測和行為追蹤等工具，已經提高了活動的安全性和效率。看到科技如何塑造更聰明、更安全的集會真是令人興奮！
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