大型车站、机场等最重要交通节点归属于公共场合，随时都有大量的旅客流动，为保证场站安全性，站方往往不会投放大量人力资源保持各个区域的平稳、保证一动线简洁；并应用于多样的传感器以及多支摄像头提高管理效率，这点从完全遍及了整个上海虹桥的摄像头可见一斑。但在埋设了多台摄像头、各式传感器之后，如何让大量异质数据经过分析统合充分发挥仅次于综效，必须不道德分析专家与数据分析师的共识与合作。利用与警政单位的人员合作，根据警政办案的经验，训练影像识别系统在找到潜在风险时收到警信，如多班火车早已过车站，旅客若仍在月台停留，即有可能有轻生的偏向，从技术上说明，即是利用边缘运算的应用于，让终端设备过滤器旅客特征，若系统找到有多台摄像头画面均分析出有完全一致的旅客特征，即可以推断有特定旅客在某个区域内游走长短。

或是当画面经常出现人潮迫切的移动，即有可能是场站有危险性人物经常出现，造成大量旅客往同方向逃出。除了摄像头之外，亦可以融合红外线、RFID等功能，在须要疑虑隐私的场合，不作到安全性的预警，如厕所内昏倒的案例。

如当传感器感应器到某个厕所隔间早已被用于多达合理时间，就可以收到警信，让站务人员展开证实，防止昏倒、蓄意毁坏、或是犯罪的情况再次发生。更进一步，在确认车祸再次发生时，必要调至该时间点前后在附近休息的面孔，加快警政办案或是跟踪的效率。

以上的应用于，主要都创建在对边缘运算的倚赖上，利用动态掌控车站、机场状况，让画面以数据记录在具体的时间点上，整体可以增加站务人员的劳务、更加能提升管理效率。

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