如何保护公共交通工具和乘客的安全，是城市管理者和公共交通机构管理者一直在关注的话题。一项最近的研究通过运用计算机科学和人工智能技术，开发出一种防止公共车辆潜在攻击的解决方案。
这项研究针对车载摄像头的数据进行分析，以检测异常行为和威胁。研究人员使用了深度学习算法，包括卷积神经网络和循环神经网络，以分析图像和视频数据，并对其进行分类和预测。
研究人员在实验中使用了包括巴士、轻轨和地铁在内的公共交通工具，模拟了多种攻击场景，包括持枪和炸弹袭击。结果显示，该解决方案能够快速检测和对抗这些攻击，并在短时间内提醒相关人员采取措施。
这项研究的结果对于保障公共交通工具和乘客的安全具有重要意义，同时也展示了人工智能技术在安全领域的潜力和应用前景。
了解更多有趣的事情：https://blog.ds3783.com/