基于AI的新零售商铺人流密度监测系统设计

随着传统零售商超规模不断增大、服务质量不断提升,各种大型用电设备的电能过度消耗成为商铺运营期间不可避免的问题。传统零售商铺机械式的定时开关电源无法有效控制电能的过度消耗,智能零售商铺的关键技术是智能组网,可利用深度学习网络构建人流密度预测与分析模型,并通过智能人流统计算法对各大型耗电设备进行智能自动调控。相比传统零售商铺,基于深度学习与智能组网的新零售商铺可降低电力资源的过度损耗,节省人力资源。

基于视频图像处理技术对公共场所人流密度实时监测方法研究

公共场所管理当中的一个重要环节即是对人流密度进行实时监测。通过对公共场所人流密度的实时监测,可使相关工作人员根据实时的监测结果,采取有效的人流管制措施并进行预警,从而可防止重大安全事故的发生。论文详细介绍了采用视频图像处理技术对人流密度进行实时监测的系统,设计了一整套视频监控方法的工作流程。论文主要从图像处理和人流计数两方面进行分析。所采用的公共场所人流密度监测方法不仅可提供准确的人群数量和人流密度的估计,同时还具有良好的鲁棒性,因而可满足实际应用的需求。

基于物联网技术的智慧地铁系统设计

地铁作为城市轨道交通的基础设施,可以有效缓解大中型城市的交通压力。但由于地铁交通的飞速发展,导致地铁的能耗问题成为目前地铁运维系统的最大短板,实现地铁系统的节能减排迫在眉睫。为降低地铁系统的电力耗能,将物联网技术引入到地铁系统,结合传感器技术、信息处理技术、统计分析技术、计算机网络技术等,利用人流密度监测技术检测车厢内人员分布情况,进而对人员分布情况进行统计分析,根据对客流量的分析得出3个阈值范围,同时将信息传入到智能控温系统、智慧照明系统和智能通风系统,实现对地铁车厢的温度调节、照明控制和通风等功能,达到节能减排的目的。此外,还可以通过计算机或手持终端实时了解地铁的运维状况,以便进行及时调整。