隨著英國和加拿大的地鐵系統對計算機視覺攝像機系統進行實驗，但沒有面部識別，犯罪和預防自殺。
武器，“反社會行為”，警報觸發器中的武器飛行員
2023年9月，倫敦地鐵在Willesden Green Tube Station結束了概念證明，用於AI輔助“智能站”，以提供有關客戶行為的視頻分析和實時數據見解。有關飛行員的最終報告列出了設計原理，以進一步迭代系統，並定義了用例和触發器，範圍從計數客戶條目和退出，要逃避票價觸發的實時警報，靠在軌道上，張開，坐在長凳上過長或展開其電子示威者。
雖然部分編輯的文檔指定智能站平台沒有進行面部識別，該飛行員導致了對票價逃避用例的其他要求的測試，包括透明的面部圖像以識別重複的罪犯。
有關該計劃的報告有線市政運輸運營商運輸倫敦（TFL）測試了11種算法，該算法發出了44,000多個警報，其中19,000次實時交付給了員工。它還對隱私和消費者倡導者的異議和關注的預期清單進行了分類，他們特別擔心系統的準確性，該系統聲稱捕獲了容易發生誤解的細微行為生物識別技術。
警告信號告訴AI，地鐵顧客何時可能自殺
一個更無私的計劃是測試計算機視覺和行為分析工具，以防止蒙特利爾地鐵系統中的自殺。這CBC報告Sociétédemontréal（STM）和自殺干預中心（Crise）的研究人員正在研究人工智能，以掃描CCTV錄像帶，以表明遇到困境的人的跡象。
能夠識別警告標誌的機器學習可以向操作員發送實時警報，他們可以採取措施減輕危害。根據魁北克省蒙特利爾大學（UQAM）的Crise兼心理學教授Brian Mishara的說法，該算法目前可以根據其行為信號來識別四分之一將自殺的人中的一個。
Mishara說，該系統是物理障礙或屏幕的便宜替代品，這些替代品仍在STM的願望清單上，但成千上萬的費用。該組織表示希望在兩年內實施AI系統。
