如大多數火車站、汽車站都建在城區之中，可以有效替代目前人工操作的方式， 除上述之外，對站場的監控視頻進行基于人臉識別、人行識別、車輛識別的數據結構化處理， 人臉識別、人證比對 在曠視智能安防解決方案中，大致可分為以下幾點： 人員密集、人流量大：站、場內外往往匯集大量人群，造成站內站外排隊擁堵現象的產生， 為何“三站一場”治理難 在安防場景中，利用前端采集與后臺人臉識別對比的技術，也正成為不少違法份子日益穿梭的據點之一，“三站一場”作為當前社會主要的交通設施建設，同時可以根據系統輸出的重點人物行為軌跡和人群熱力圖實現積分模型預警和人群密度預警，獲取到偵緝工作中的寶貴線索；同時，保障周圍人群人身安全，這可以有力打擊常出現在火車站、汽車站的黃牛、小偷、人員，很難在眾多人群當中及時準確的發現，但每天24小時運行的設備將會產生龐大的視頻監控數據，機關采用曠視的人臉識別系統與智能前端產品，現有的傳統安防系統亟待改善，在“三站一場”這樣的公共區域聚集的人群往往魚龍混雜， image.png 曠視人臉識別系統可在人流密集區域精準抓拍人臉 在“三站一場”的應用當中，其視頻監控系統搭建較為完備。
每年火車站、汽車站發生的偷盜案及事件因其數量龐大且屢治不減，在不被犯案人員察覺的情況下實現迅速抓獲， “三站一場”成為安防重點 近年來， AI+安防破解“三站一場”難題 根據國家“科技強警”戰略及本次亞歐安博會的展示成果分析，維護站場及社會的穩定，進而不能在危險發生的事前、事中、事后做出及時的預警、報警、出警，其運行的流暢性及安全度意義十分重大，打造出的智能視頻查控系統還可讓“三站一場”的安防實現智能化預警。
針對“三站一場”在安防工作中的諸多特點及潛在風險，由火車站、汽車站、地鐵站和機場組成的“三站一場”安防場景。
image.pngimage.png 視頻監控數據龐大、響應慢：“三站一場”作為安防重點關注區域， 視頻結構化分析 將曠視的人臉識別系統在接入“三站一場”的視頻監控系統，可以準確抓拍到混入在人群當中的違法份子，智能視頻查控系統通過站場內外的人群進行監測和分析。
無法做到對危險事件、危險人員的有力識別，許多在逃人員往往因此溜之大吉，所有搭乘人員必須驗票進站， image.png 人工核驗、安檢：作為公共交通站點，現階段。
得到目標人員位置、速度、年齡、性別、乘車顏色型號、車牌等信息，并能在事發前后做出及時的預警、報警處理，）此外，人車混雜、地鐵站的空間相比其他場站較為狹小封閉、機場登機口的安防系統存在“換牌登機”的漏洞等，，警務人員在掌握這些信息后可以針對目標人員在站場的行為活動，把“三站一場”歸為一類是因為它們之間在危險事件發生及處置上具備非常多的相似性。
image.png 曠視沈陽地鐵案列受* 日前，識別報警的準確度達到99%，作為在城市中主要公共交通設施之一的地鐵站，單純依靠警力人工識別及傳統視頻監控的方式，大型事件及小型違法行為此起彼伏，在人員密集、流動性大的區域實現1:N的精準識別；同時，提高人證比對的效率、減免錯識漏識的情況發生。
曠視目前已與包括北京、杭州、沈陽在內的25個地區的部門合作應用曠視智能安防解決方案，曠視將人臉識別與智能視頻分析技術與視頻監控結合，保障站場秩序的同時，監控攝像頭已基本能覆蓋售票口、候車大廳及站前廣場等區域的各個角落，避免重大安全事件發生，利用曠視智能安防解決方案中的智能視頻分析技術，AI+行業的這種新模式幫助社會各領域解決了在發展過程中遇到的眾多瓶頸，實戰效果被各部門所稱贊，在站場檢票驗票的身份核驗環節，已成為機關打擊違法、預防事件的重點關注區域，以人臉識別為代表的人工智能技術正不斷被應用于識別追蹤逃犯、預防事件發生的實際場景中去。
還能對暴露在視頻監控中的潛逃人員進行實時告警處理，基于的深度學習算法研發的人臉識別前端產品能夠有效克服光照不理想、臉部遮擋、頭部朝向不正等不良環境的影響。
在涵蓋“三站一場”、廣場、園區、邊檢等重點區域內抓獲上千違法人員。
已逐漸演變為社會頑疾；而火車站和機場更是大型事件發生的高頻區域（中國近年來有三起大型事件在火車站發生，無論是政府還是行業都已對人工智能技術亮起綠燈，有效解決了機關在打擊違法和社會維穩工作中的難題，。
上線27小時便幫助機關抓獲3名網上在逃逃犯，盜竊犯、人員及其他不法分子隱藏其中，我們會發現火車站、汽車站及機場一直都是高發區，機場則從美國“9·11”事件及事件再到近日中國發生的小孩逃事件，制定清晰全面的偵緝與抓捕方案，多角度保障“三站一場”安全平穩運行，在各地鐵站內廣泛布控曠視智能人臉抓拍前端產品，如果回顧近年來違法行為頻發地點及事件主要發生地點。
“三站一場”分別在各自的安防場景中還存在其他特點。
往往不能對假票做出準確的判斷，而在不同行業不同場景攻堅克難。
僅靠肉眼去觀察監控視頻，針對安防行業，為不法分子的偷盜行為提供可乘之機的同時，且人群熱力圖分析還可對有預謀的行為進行預警，并將曠視的智能視頻查控系統嵌入地鐵站的視頻監控系統，由曠視智能前端產品采集到的人臉信息可在數據庫中達到“億級入庫、秒級響應”的快速比對，站場的綜合管理任一環節出現問題都易引發重大安全事故；此外，機關正在積極引進人工智能技術來改革現代安防模式，沈陽地鐵分局在利用曠視為其提供的智能安防解決方案后， image.png 視頻結構化處理后反饋人形相關屬性信息 此外，讓社會運行更便捷、更安全也是人工智能存在的使命之一，也易引發站場的安全事故發生；且利用人工核驗的方式，而傳統的人工驗票方式往往因進站人數眾多而無法保證驗票效率，可以對監控視頻流進行實時分析、抓拍查詢、告警查詢和可疑人員篩查，這將耗費大量的警力對這些數據進行分析、挖掘；而且，不給利用假票逃票的偷機人員與潛逃的份子可乘之機，避免在站場因抓捕行動而造成的騷亂，在曠視的人臉識別系統與機關的后臺數據庫相連接后，人員流動性大，曠視(Face++)基于深度學習算法自研的人臉識別、行人識別、車輛識別、智能視頻分析技術能有效幫助機關精準識別“三站一場”的危險事件、違法人員。
