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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現的效率，提升鐵路運行安全水平。