在城市交通管理中，翻越护栏现象不仅扰乱秩序，更威胁行人安全。传统监控方式依赖人工巡查，效率低且反应慢，难以实现及时预警。而AI视觉与雷达的联动，为解决这一问题提供了创新方案，可实现毫秒级预警。
AI视觉系统是该方案的核心之一，它运用先进的图像识别算法。首先，通过卷积神经网络（CNN）对大量翻越护栏场景的图像数据进行深度学习训练，让系统“记住”翻越护栏的各种姿态特征。在实际应用中，摄像头捕捉到的实时画面输入系统后，CNN会对图像进行逐层卷积、池化等操作，提取出关键特征，如人体的轮廓、动作幅度和方向等。接着，利用目标检测算法，如YOLO（You Only Look Once）系列算法，它能在单次前向传播中同时完成目标定位和分类，快速确定画面中是否存在翻越护栏的行为，并精准定位其位置。
雷达则发挥辅助作用，通过发射和接收电磁波，获取目标物体的距离、速度等信息。当AI视觉系统初步判断有翻越护栏迹象时，雷达数据可进一步验证，排除误判，提高预警准确性。
睿如自研高精度图像识别检测技术，为这一方案注入强大动力。该技术基于深度学习框架，不断优化算法模型，具备更高的识别准确率和更快的处理速度。它能在复杂环境下，如光线变化、遮挡等情况下，依然精准识别翻越护栏行为，实现毫秒级预警，为城市交通管理提供有力支持，有效保障行人安全，维护交通秩序。
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