伴随着中国城市轨交运营历程将突破7500公里,智能化、信息化技术在轨交应用中逐步深化,“城市轨交”数字化转型之路正在加速。
为迎接智慧化轨交浪潮,2021年5月19-21日,云从科技携新一代智慧轨交解决方案亮相RT Forum 2021中国智慧轨道交通大会春季大会 ——“为城轨高质量发展提供智慧引擎”。
顺应“交通强国、城轨担当”的大形势,面向城轨运营单位提升运维管理效率、降低运维成本的需求,云从科技从应用出发,立足运维、出行痛点,从单点运维场景切入,到智能化运维能力全覆盖,赋能城轨智能运维新动能。
智慧乘车,营造舒适便捷的出行体验
云从科技打造智慧轨交乘车解决方案,应用于百万级人像库场景,覆盖全年龄段人群,能够实现无任何物理辅助下的智慧乘车。
智慧乘车落地过程中,云从科技高度重视用户数据隐私,严格落实国家法律法规要求和行业标准规范,遵循最小必要原则,所有数据均独立保存在独立专有机房,所有数据均进行金融级加密存储,所有数据仅用于地铁出行身份校验。
“智慧乘车”场景
当用户开通智慧乘车后,过闸信息会与数字票务系统对接,实现无感扣费。为了确保精准,基于云从人机协同操作系统(CWOS)的轻舟平台在保证超低误识率(0.001%)的情况下,需要做到极高的准确率,同时保障通行效率。
基于地铁出行场景进行AI赋能,打造轻舟地铁出行AI赋能平台。
为提升市民乘车体验,云从轻舟平台针对地铁场景设计一整套LRU策略,对百万级人像库进行多级比对,做到快速返回、精准识别。此外,为特殊人群设计专属的智慧乘车服务;同时形成一套高效的客诉处理机制,及时响应并持续优化智能识别算法。
智慧车站,助力城市轨道交通规模化经营
在地铁实际运营中,云从科技智慧车站解决方案基于站台人流密度监测、人员异常行为分析、车站员工刷脸通行、车厢人流密度监测、大件物体检测分析、车站黑名单人员布控等六大维度,助力城市轨交精细化运营,降低人工成本,提高整合水平,改善运维效率。
基于车站监控视频流,准确识别扶梯上大件行李、婴儿车、轮椅等大件物体,实时监测人员摔倒、逆行、抽烟等异常行为,协助运营管理人员及时发现异常情况。
落地春城,AI赋能昆明地铁智慧通行
目前,云从科技智慧轨交解决方案已落地昆明地铁,实现智慧乘车全覆盖。
· 通行无忧:地铁全量库500万
基于500万人像底库,设计分级检索策略,在确保准确率的情况下,提高昆明地铁智慧乘车的通行效率。
· 精准优化:支持戴口罩刷脸进出站
响应疫情防范要求,降低地铁乘车过程中的疫情传播风险,云从轻舟平台针对口罩人脸进行算法优化升级,支持地铁戴口罩刷脸进出站。
· 全年龄段:覆盖全年龄段用户
昆明地铁支持全年龄段用户刷脸乘车,不限制注册用户年龄,所有实名用户均可开通刷脸乘车,实现真正意义上智慧通行。
· 场景丰富:支持地面/室内站点刷脸乘车
云从智慧轨交解决方案,通过调整闸机和Pad安装位置,以及智能抓拍优化,实现昆明地铁所有室内和地面站点智慧乘车。
除昆明地铁外,云从轨交智能算法已在苏州、广州、佛山、上海、北京等多地实现落地试点。
云从科技,提供高效人机协同操作系统,赋能城市轨交智慧引擎,为市民提供高效便捷的出行体验,共创智慧生活。
好文章,需要你的鼓励
研究显示开发者仅16%时间用于编码,其余84%消耗在运营支持任务上。频繁的工具切换导致开发者每天在应用间跳转1200次,每次中断需23分钟恢复专注。Anthropic推出的模型上下文协议MCP正在改变这一现状,它能将AI编程助手直接连接到开发者日常使用的工具,在IDE内完成从需求分析到代码编写的全流程,大幅减少上下文切换,让开发者保持专注状态。
麻省理工学院研究团队开发出突破性的三维场景理解技术,让机器能够像人类一样理解复杂的三维空间。该技术采用分层空间表示和多模态数据融合,在场景重建准确率上达到92.3%,平均定位误差仅2.1厘米。这项技术将广泛应用于机器人、自动驾驶、AR/VR等领域,为人工智能的空间理解能力带来重大突破。
旧金山初创公司Oway近日完成400万美元种子轮融资,致力于解决美国货运效率低下问题。该公司利用人工智能和电子记录设备技术,将货物与半空货车空间进行智能匹配,声称可将跨美货运成本降低50%。通过实时追踪卡车位置和自动化文档处理,Oway为客户提供类似Uber的去中心化货运服务,旨在兼具整车运输的速度和零担运输的成本优势。
北京交通大学研究团队在2024年NeurIPS会议上发表突破性研究,提出概率鲁棒性理论框架解决AI模型在现实部署中的性能不稳定问题。该方法通过优化训练过程让AI学习数据本质特征而非表面现象,显著提升模型在环境变化下的稳定性,为医疗、自动驾驶等关键应用提供更可靠的AI解决方案。