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采用最先進的計算機視覺技術,分析智能交通場景下司機的面部、表情、眼動、姿態(tài)等行為特征,采用Haar、CNN等深度學習算法進行檢測和跟蹤人臉的實時面部特征，同時搭建了精準的的AI識別模型，可有效規(guī)避墨鏡、眼鏡反光等疑難雜癥，從而保證智能交通管理當中的人員的駕駛安全。

基于CNN、RNN、ResNet等深度學習算法，融合向量機、隨機森林等特征設計方法，我們已經能夠在準確率和速度上出色的識別出人體的各類姿態(tài)和特征。目前已經將該技術應用并落地于智能交通的場景之中，在列車司機的手勢動作標準化流程中，構建了能夠檢測列車員手勢動作的識別模型，幫助列車員更好的進行安全駕駛。

采用AI圖像分析技術，實現了目標檢測、圖像校準、目標變化檢測和目標異常分析等先進技術，有效控制了隧道異物侵入、線路脫落、附屬設備箱異常開啟、漏水等異常情況等行車安全的重大隱患，同時極大的提高了隧道檢修人員的工作效率。

采用自主建模的深度神經網絡，結合細粒度分類、多模匹配、強化學習和分布式計算等多種處理方法，實現接觸網的自動檢測和智能故障識別，極大的提高了隱患發(fā)現的效率，提升鐵路運行安全水平。