軌道交通(地鐵)現在已經成為新城市建設的大型基礎設施，是城市公共交通的骨干系統,也是作為城市建設和土地開發的重要組成部分，已經成為各城市最重要的交通工具之一。隨著城市發展，人口密度也將越來越大，地鐵的客流量逐漸增多也將各種危險因素帶入其中，意味著地鐵安防系統壓力的增加。大數據和人工智能的發展對軌道交通發展帶來了新的思路，地鐵智能視頻分析系統的出現解決了地鐵交通安全管控疑難。

傳統地鐵分析系統難點

據相關實驗結果表明，在盯著視頻畫面22分鐘之后，人眼將對視頻畫面里95%以上的活動信息視而不見。因此，傳統視頻分析一直面臨兩個難題：一是軌道交通分析點眾多，客流量大，情況非常復雜，僅僅依靠人力很難對各種突發情況做出及時和正確的反應，這導致大量視頻分析系統只通過錄像存儲起到了事后取證的作用;二是當事件發生后進行調查取證時，難以快速準確地在海量存儲視頻中搜尋出相關事件信息，需要耗費大量時間和精力。

由于城市軌道交通的特殊環境，其視頻分析系統與其他環境中的視頻分析系統有著很大的不同點，因此，城市軌道交通視頻分析系統必須要在智能化和高清化化上做更多的文章。

地鐵分析智能化發展趨勢

視頻分析技術發展到現在，智能化是發展的趨勢之一。所謂智能化視頻是指利用計算機視覺技術對視頻信號進行處理、分析和理解，在不需要人為干預的情況下，通過對序列圖像自動分析對分析場景中的變化進行定位、識別和跟蹤，并在此基礎上分析和判斷目標的行為，能在異常情況發生時及時發出警報或提供有用信息，有效地協助安全人員處理危機，并最大限度地降低誤報和漏報現象。

地鐵智能視頻分析的作用特點

當前地鐵現場以人工巡檢和傳統視頻分析配合為主，且分析空間有限，大多是輪巡畫面，難以及時發現安全隱患。國務院安委會、交通運輸部等強化部署城市軌道交通安全工作，加強各類突發事件應急處置預案，為此鯤云科技推出智慧地鐵AI視頻分析方案，借助計算機強大的數據處理能力，智能視頻分析技術可對視頻畫面或者視頻中的海量數據進行高速分析和處理，對乘客摔倒、未戴口罩、嬰兒車上扶梯、人員密度、大件行李上扶梯等風險智能識別預警，提升地鐵人防、物防、技防和和應急處置能力。