采用标准 OPS 协议,实现了内容播放和 AI 视频分析系统的有机融合,二者位于同一个系统架构下,数据交互更加迅速、高效,大大减少了系统响应时间。在实时监测 PIDS 显示内容时,一旦发现敏感信息或异常信号源接入,能够瞬间触发报警机制并采取相应的处理措施,确保 PIDS 系统的显示内容始终符合轨道交通运营的安全和合规要求,为乘客提供准确、可靠的信息服务。
离线本地模型与数据安全保障
在数据安全日益受到重视的今天,本产品采用了离线本地模型的方案。这意味着所有与 AI 视频分析相关的数据处理和模型运算均在本地 OPS 主机上完成,无需依赖外部网络连接进行数据传输和存储。这一设计从根本上避免了数据在传输过程中可能遭遇的泄露、篡改等风险,有效保护了轨道交通运营数据的隐私性和机密性,符合轨道交通行业对于数据安全的严格标准,为 PIDS 系统的稳定运行营造了安全可靠的数据环境。
多维度检测能力
产品集成的 AI 视频分析系统具备强大的多维度检测功能,涵盖了文本、LOGO 和声音检测,同时还支持特定目标检测。在文本检测方面,能够精准识别 PIDS 显示器上出现的各类文字信息,包括但不限于列车时刻表、安全提示标语等,确保文字内容的准确性、完整性和合规性;对于 LOGO 检测,则可以有效防止未经授权的品牌 logo 或广告标识在 PIDS 系统中出现,维护轨道交通运营方的品牌形象和商业利益;声音检测功能则适用于轨道交通环境中的广播信息,实时监测广播内容是否符合规定,避免出现不当语音信息传播。特定目标检测则为 PIDS 系统提供了针对特定物体或人物的识别能力,例如在车站内识别可疑物品或特定人员,及时发出预警,提升轨道交通的安全防范水平。
实时样本采集与算法迭代支持
为了不断提升 AI 视频分析系统的性能和准确性,产品具备可控的实时样本采集功能。在 PIDS 系统运行过程中,能够按照预设的规则和策略,自动化地采集各类视频数据样本,包括正常播放内容、异常情况下的显示画面以及检测到的特定目标等相关数据。这些采集到的数据样本将为算法的迭代优化提供丰富且真实的素材。通过对大量样本数据的深入学习和分析,AI 视频分析算法可以不断改进自身的检测模型和参数,提高对敏感内容、错误信号源以及特定目标的识别精度和响应速度,从而更好地适应轨道交通 PIDS 系统不断变化的业务需求和日益复杂的运营环境,确保系统始终保持最佳性能状态,为轨道交通的安全运营提供强有力的技术支撑。