采用最先进的计算机视觉技术,分析智能交通场景下司机的面部、表情、眼动、姿态等行为特征,采用Haar、CNN等深度学习算法进行检测和跟踪人脸的实时面部特征，同时搭建了精准的的AI识别模型，可有效规避墨镜、眼镜反光等疑难杂症，从而保证智能交通管理当中的人员的驾驶安全。

基于CNN、RNN、ResNet等深度学习算法，融合向量机、随机森林等特征设计方法，我们已经能够在准确率和速度上出色的识别出人体的各类姿态和特征。目前已经将该技术应用并落地于智能交通的场景之中，在列车司机的手势动作标准化流程中，构建了能够检测列车员手势动作的识别模型，帮助列车员更好的进行安全驾驶。

采用AI图像分析技术，实现了目标检测、图像校准、目标变化检测和目标异常分析等先进技术，有效控制了隧道异物侵入、线路脱落、附属设备箱异常开启、漏水等异常情况等行车安全的重大隐患，同时极大的提高了隧道检修人员的工作效率。

采用自主建模的深度神经网络，结合细粒度分类、多模匹配、强化学习和分布式计算等多种处理方法，实现接触网的自动检测和智能故障识别，极大的提高了隐患发现的效率，提升铁路运行安全水平。