每年有近3200万人通过孟加拉国际机场（BLR），这是世界上人口最多的国家中最繁忙的机场之一。
为了为这么多人提供更安全、更快捷的体验，这座位于原名班加罗尔的城市的机场正在利用由Industry.AI提供支持的视觉AI技术。
作为NVIDIA Metropolis视觉AI合作伙伴生态系统的成员，Industry.AI已经在BLR最新的T2航站楼（也被称为花园航站楼，因为它拥有室内花园和瀑布）部署了其视觉AI平台。这是印度机场规模上的智能视频分析的首批部署之一。
Industry.AI通过使用视觉AI和目标检测来追踪遗弃的行李、标记长队并向安全团队发出潜在问题的警报等应用案例，提高了航站楼的运营安全性和效率。
通过使用视觉AI识别拥堵点并预测延误，工作人员可以主动将乘客引导到人流较少的区域，或者提供信号以开放额外的检查点，从而减少等待时间，提升乘客体验。
“在这个规模上部署视觉AI对我们来说是第一次，”BLR母公司的首席信息官George Fanthome表示。“通过采用这些先进的深度学习技术，我们力争成为世界上最好的机场之一，并为我们的客户提供最佳体验。”
更智能、更安全的机场运营
Industry.AI平台将BLR航站楼的500多个实时摄像头连接到视觉AI技术，可以实时完成近十几项任务。
首先，该平台可以检测到行李或钱包被遗忘。
它还有助于管理航站楼入口、办理登机手续柜台、安检通道和其他区域的乘客排队。机场工作人员可以根据AI平台收集的乘客运动的历史数据，主动进行任务。
Industry.AI首席执行官Tejpreet Chopra表示：“我们的平台通过实时可视化和传感器反馈的仪表板，加快了高峰运营时段的乘客流动速度，向机场工作人员提醒排队时间超过最佳时间。”。“这样可以使机场工作人员在最短的时间内对情况做出响应。”
未经授权的人员和车辆在机场也可以被实时跟踪并向平台的用户发出警报，以增强安全性。此外，Industry.AI还可以检测到航站楼外部车辆的超速违规行为，有助于管理旅行枢纽周围的安全交通。
Industry.AI使用NVIDIA TAO Toolkit和A100 Tensor Core GPU来训练其AI模型。对于AI推理，该公司使用NVIDIA Triton Inference Server和A30 Tensor Core GPU。
通过NVIDIA DeepStream软件开发工具包进行基于AI的视频分析，以及NVIDIA提供的技术专业知识（作为NVIDIA Inception计划的成员的一个好处） ，Industry.AI仅用三个月时间就构建并部署了BLR解决方案。
Chopra表示：“NVIDIA Metropolis使我们能够更具成本效益地开发我们的视觉AI应用，并更快地将其推向市场。”
展望未来，Industry.AI计划在BLR的其他航站楼以及其他机场部署由NVIDIA驱动的加速计算和视觉AI技术。
“BLR在采用先进的AI技术方面的关注点为机场的乘客体验设定了新的基准，”Chopra表示。
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