人脸识别技术在出租领域应用案例详情

01．违规运营自主监管

违规运营是指司机在未打表（空车状态下）载客的行为。传统模式是利用红外车门传感器、座椅压力传感器来检测是否有乘客上车，司机是否属于违规运营。该模式存在外购设备成本高、难部署、易损坏等缺点。通过人脸检测技术来多次统计乘客人脸数目来监管司机是否属于违规运营，该模式具有多次检测识别精准、无需外购设备零成本等优点．

02．司机刷脸签到及活体检测

司机刷脸签到是利用人脸识别技术来判别当前驾驶的司机是否是司机本人，避免黑司机的出现，来保证乘客安全。为了避免司机利用照片，视频进行刷脸签到，通过一定的采样频率进行自动人脸识别的方式进行活体检测，该模式具有无需司机配合、自动进行等优点。

03．乘客人脸抓拍

乘客人脸抓拍是利用锐明人脸识别技术抓拍到合适角度、清晰度较高的乘客人脸，上传到公安部以供有需要时进行识别。该功能的主要目的在于反恐防爆、社会维稳。

人脸识别技术公安反恐抓拍应用案例详情

公交人脸抓拍系统采用高效使用的人像大数据研判系统，协助公安侦查人员快速识别＋辨别特定人员真实身份，把过去难以想象的千万级海量照片库比对需求变成现实，从而有效的为公安侦查、治安管理、刑侦立案等工作提供实战上的有效帮助和解决方法。

该方案具有准确率高、快速检索、去重技术、前端布控等技术优势，配合前门抓拍摄像机和扫街抓拍摄像机，在准确率高达95％的情况下，可在亿级人员库中3秒内获取检索结果，有效控制流量，更可通过后台下发追逃人员和嫌疑犯，同上车抓拍的人脸进行比对，发现可疑人员及时上报，便于警方快速布控，将嫌疑犯捉拿归案。

高精度地图

自动驾驶系统的广泛应用是未来人工智能在车载行业最重要的发展方向之一，高精度地图则是实现自动驾驶技术必不可少的辅助工具。

传统车辆是基于GPS实现自身定位，但GPS信号容易受干扰，稳定性较差，在高楼林立、玻璃幕墙集中的地方定位会漂移，同时，GPS定位误差在10米级别，只能提供道路（Road）级别的导航，无法进行精确定位，因此需要高精度地图提供车道（Lane）级别的导航。通过收集众包车辆拍摄的视频数据，提取车道线、道路语义及交通标志等信息，再融合 GPS和IMU数据，即可创建高精度地图，实现车道（Lane）级别的导航。

P2客流统计

P2客流统计系统是一款采用先进的3D呈像技术开发的专业车载客流统计设备，主要安装在公交车、大巴车、旅游巴士等车辆车门正上方，通过智能算法，捕捉形态、头部、肩部等特征进行准确的乘客判定，并对其进行轨迹跟踪，实现以下主要功能：

1）统计时间段的人数，合理调度每天各时间段车辆发出次数的频率；

2）统计各站点的人数，合理分配线路上各站点的进站次数和时间；

3）统计各线路的人数，合理调度每条线路公交车数量；

同时可通过网络或RS485接口，将客流数据通过智能车载终端传输到客流平台，实现客流数据的精准分析管理，节约客运资源、提高客运效率，并实时协助公交运营系统优化。

行为识别技术

火车司机手势识别

为了便于和站台人员沟通以及防止火车司机行驶过程中分心驾驶，火车司机在通过固定路口或进站出站时，都需要执行相应的手势。以前是通过人工回看录像来确保驾驶人员在行车过程中的手势是否正确，往往耗费大量人力物力。现今通过手势检测技术，实时检测火车司机驾驶行为，判断特殊路口处司机手势是否规范，大幅降低回看录像的时间成本，节省了铁路局的运营成本。

语音识别技术

近来出租车劫持事故频发，出租车司机在遭遇危险时往往无法及时报警，如何保障出租车司机的人身安全成为出租车行业的一个痛点。针对此场景，采用国际上最先进的语音识别技术，实时隐蔽高效的捕获车内语音信息，提取诸如“抢劫”、“救命”等标注危险情况的关键词，触发预警机制。同时将AI算法集成在车上设备，减少网络通信流量，即使弱信号地区也能及时报警，大幅降低由于司机劫持导致的各种事故。

车牌识别

车牌识别技术，可在车辆运动状态下进行准确快速的车牌识别。先通过对视频图像进行运动模糊恢复，再通过卷积神经网络和循环神经网络实现车牌的端到端识别。即使在光线不好的路段，也能实时识别前方高速运动状态的车辆的车牌号码，真正保证在各种路面条件下的准确率。

特种车辆监控技术

渣土车

智慧渣土监管系统，旨在通过智能识别的方式对渣土车“多拉快跑”的这种违规操作进行动态监测，做到主动预防有潜在安全隐患的违规操作，增加路面安全性，鼓励行业正向发展。通过计算机视觉技术识别货箱状态（如下图1），对渣土车运营进行全程监督。监管人员可以通过视频核实情况，一旦确认超载，相关信息会送达到附近的执法人员手中，从而及时拦截查处。

未来AI算法的进一步完善，将最尖端的人工智能科技在车载安防行业内的资源和经验结合，全力服务于更准确、更高效的路面主动安全以及各类公共车辆秩序监管解决方案，为大家安全、便利的出行带来更多优质的可能性。