本研究提出了一种机器学习模型，用于在朝觐和乌姆拉期间进行人群管理，能够实时将人群密度分类为三种水平，并提醒组织者。该模型的准确率达到87%，显著提升了安全管理能力。

本研究利用人工智能和机器学习技术，整合闭路电视网络，实现人群管理、犯罪预防和工作场所监控。通过先进算法实时分析视频信息，识别人群动态、发现潜在犯罪活动和监控工作环境。借助人工智能和机器学习技术，优化监控能力，提高公共安全和组织生产力。该倡议减少了系统改造需求，显著提升了安全和运营效率。