現在，由亞馬遜驅動的AI相機用於通過使用“智能” CCTV攝像機的組合來監視和分析乘客的情緒，該攝像機可以從其捕獲的圖像中檢測對像或動作，以及與雲基於雲的分析軟件相連的較舊的攝像機。
在過去的兩年中，該計劃已在英國八個火車站進行了試用，目的是提高乘客安全並改善客戶服務。與亞馬遜高級機器學習算法集成的AI攝像機旨在檢測年齡，性別和各種情感，有線報告。通過解釋面部表情和其他非語言提示，該系統可以識別出可能感到沮喪或激動的乘客，並有可能允許官員搶占衝突或緊急情況。
兩者社會接受和科學準確性情緒認識是持續爭議的話題。
這些試驗還使用機器學習來進行對象識別來檢測侵入軌道的人，可能預測平台過度擁擠以及量規反社會行為。
根據去年發布的網絡鐵路文件，侵入是鐵路上的一個重大問題，包括許多電台。在2022年至2023年，對於整個鐵路來說，與侵入直接相關的總延遲為899,522分鐘，從21,990件事件開始。
2023年9月，倫敦地下完成了概念證明在Willesden Green Tube站，用於AI輔助的“智能站”，旨在提供有關乘客行為的視頻分析和實時數據見解。飛行員的最終報告概述了系統的未來迭代局的設計原則，並定義了各種用例和触發器，例如計算客戶的條目和退出，並為逃避票價，靠在軌道上，vaping，vaping，坐在長凳上的台式時期或展開的E-Scooters的行為等行為產生實時警報。
雖然部分編輯的文件闡明了智能站平台沒有使用面部識別，但飛行員確實涉及測試逃避票價方案的其他要求，包括對面部圖像的不滿意來識別重複的罪犯。
