开源机器学习能增强火车站的闭路电视吗?
安全监控系统和相关分析系统能否在不破坏铁路网络的情况下在车站环境中工作?锆石软件有限公司正在努力寻找答案。
在英国创新机构Innovate UK的资助下，Zircon软件有限公司正在研究安全监控系统和相关分析是否可以在不破坏铁路网络的情况下在车站环境中工作。
为了实现这一目标，Zircon计划利用先进的视频分析技术，将功能性开源机器学习(ML)库包装在定制软件中，以提高现有闭路电视系统的效率。
尽管摄像机在拍摄时产生数据流，但摄像机后面的系统需要现代化，以跟上大规模闭路电视操作提供的视频能力。目前，视频数据被用作现场目击事件的额外支持。
的英国创新挑战旨在开发一种能够自动检测潜在乘客/铁路安全问题的系统，旨在加强人工控制室的活动和车站安全与安全作为一个整体。我们的设想是让视频数据通知控制室的操作员潜在的问题，甚至在它们发生之前。
Zircon的工程师们并没有重新发明轮子，而是开始设计一个定制的统计分析引擎，该引擎将从成功的ML项目中收集一些最好的开源工具，比如TensorFlow。TensorFlow.js团队使用这项技术来模仿哈利波特式的隐形斗篷，而不是像TensorFlow.js团队所做的那样，这些技术将被用来提高警报和报告行为，如闲逛、丢弃物品和人群趋势分析。
锆石期望成功的开源软件和其他合适的工具集的使用将大大减少将原型变成现实所需的时间，并将可靠地减少处理事件的响应时间。
尽管这是针对铁路行业的，但这一挑战的结果以及它对其他具有控制室环境的行业的潜在影响也令人兴奋。
竞争
SBRI计划利用政府采购的力量来推动创新。它为创新公司提供了与公共部门接触并获得解决具体问题的合同的机会。新技术和新想法的竞赛是针对特定的主题进行的，旨在吸引广泛的组织参与。
为了提高铁路行业的效率和安全性，两个新的SBRIs已经宣布。英国铁路网公司将与英国研究与创新公司(UK Research and Innovation)合作，投资300万英镑，以实现铁路网公司CP6研发基金战略中确定的两个目标:
- 自动隧道考试
- 站的安全监控分析
Zircon公司在为车站开发安全监控分析解决方案的竞赛中赢得了一席之地。
这是两阶段比赛的第一阶段。在第一阶段，公司将利用预先录制的数据开发和演示他们的分析系统。
