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印度铁路是世界上最大的铁路网络之一，每天迎合数百万乘客。确保这大量乘客的安全和保障，同时也保持有效的操作是一项艰巨的任务。传统的手动监视和监视方法具有局限性，包括人为错误和无法实时处理大量数据。为了应对这些挑战，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的整合提供了有前途的解决方案。该项目提议开发AI驱动的系统，用于分析印度铁路的现有闭路电视（CCTV）录像，以增强人群管理，预防犯罪和工作监控。系统将利用高级AI算法来检测异常行为，跟踪人群的运动并实时确定潜在的安全威胁。通过利用ML功能，系统还将能够预测人群模式并优化资源分配。所提出的系统将包括几个组件。首先，先进的AI算法将用于分析CCTV素材，并检测异常情况，例如可疑行为，废弃的物体或异常人群运动。这些算法将在正常人群行为的大型数据集上进行培训，以最大程度地减少误报。其次，将采用Mlalgorithms根据历史数据，季节性和外部因素（例如天气和事件）来预测人群模式。此信息将用于优化资源分配，以确保安全人员有效，有效地部署。第三，将开发用户界面以向安全人员显示实时数据和见解，从而使他们能够迅速对任何潜在威胁或问题做出响应。
使用机器的人群管理和工作监控
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