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传统机车视频监控系统主要是通过人员监控和录像来实现安全防护，通常存在以下几种情况：

1、 在行车过程中，司乘人员无法顾及所有监控摄像机场景;

2、 监控人员要24小时盯着画面，工作强度大、容易疲劳；

录像往往是事件发生之后回放取证，损失产生不可挽回;

 

人工回放录像取证的方式效率低，找出事故依据只能靠人工分析才能产生价值。

在人工智能视觉时代，每个摄像机都能被场景化、内容化，让司乘人员能够实时掌控行车情况，并在问题突发之时提前做出预判，现场实时告警，并将预警后的信息独立存储，配合后端先进的软件功能可以完善分析人员的判断力，提供更准确、更的视觉监控，让整个系统更细致化和更智能化。

如何将机车视频监控由被动防御向主动防御过渡，对每个摄像机进行智能分析，一直是要务部门与各大厂商努力的方向。龙铁高科凭借多年在图像智能分析领域技术积累与及在铁路机车视频监控应用方面经验累积，真正将算法融入场景，让添乘与分析人员从繁琐的操作、大量的信息中解脱出来，并帮助用户更、更**地管理机车的安全，希望与所有用户携手迈进机车智能时代。

在机车视频监控系统应用中，涉及的数据应用场景很多，包含弓网、路况、车钩、司机室、电器间、机械间与设备间、这此应用场景包括各类非结构化、结构化以及半结构化信息。非结构化数据主要包括视频录像和图片记录，如监控视频录像、报警录像、摘要录像、机车道口图片、疲劳状态抓拍图片、报警抓拍图片等。结构化数据则包括报警记录、系统日志记录、运维数据记录、摘要分析结构化描述记录以及各种相关的信息数据库，如位置定位信息，标注信息等。半结构化数据则如弓网建模数据、司机状态建模数据等。