Persian
تحلیل مبتنی بر بینایی برای جریان ترافیک عابران پیاده: انقلابی در تحرک و ایمنی شهری
ساخته شده در 01.31
شهرهای سراسر جهان با چالشی اساسی روبرو هستند: چگونه ترافیک عابران پیاده را به طور مؤثر مدیریت کنند و در عین حال ایمنی، دسترسیپذیری و تجربه کاربری را در اولویت قرار دهند. روشهای سنتی - از شمارش دستی گرفته تا سیستمهای سنسور پایه - در محیطهای پویا که تراکم جمعیت به سرعت تغییر میکند و شرایط (مانند نور یا آب و هوا) به طور غیرقابل پیشبینی تغییر میکند، ناکافی هستند. وارد تحلیلهای مبتنی بر بینایی شوید: فناوری تحولآفرینی که از بینایی کامپیوتری مبتنی بر هوش مصنوعی برای ارائه بینشهای عملی و بیدرنگ در مورد حرکت عابران پیاده استفاده میکند. برخلاف راهحلهای منسوخ شده، مدرنسیستمهای مبتنی بر بینایی سازگار با سناریوهای پیچیده، حفظ حریم خصوصی و ادغام یکپارچه با زیرساختهای شهر هوشمند. در این مقاله، بررسی خواهیم کرد که چگونه پیشرفتهای اخیر در این زمینه در حال بازتعریف مدیریت ترافیک عابر پیاده، موارد استفاده کلیدی که باعث پذیرش آن میشوند، و چرا این ابزار به ابزاری ضروری برای برنامهریزان شهری، اپراتورهای مکانها و مقامات حمل و نقل تبدیل شده است.
محدودیتهای نظارت سنتی ترافیک عابر پیاده
پیش از پرداختن به نوآوریهای تحلیل مبتنی بر بینایی، درک شکافهای رویکردهای متعارف حیاتی است. برای دههها، دادههای ترافیک عابران پیاده از طریق پیمایشهای دستی پرزحمت یا شبکههای حسگر سفت و سخت جمعآوری میشد. شمارش دستی، اگرچه سرراست است، مستعد خطای انسانی است، نمیتواند به مناطق بزرگ (مانند استادیومها یا تقاطعهای شلوغ) مقیاسبندی شود و قادر به ثبت تغییرات بلادرنگ در رفتار جمعیت نیست. حسگرهای ثابت - مانند تشکهای فشاری یا پرتوهای مادون قرمز - سازگارتر هستند اما انعطافپذیری ندارند: آنها فقط مناطق از پیش تعریف شده را نظارت میکنند، با انسداد (مانند گروههایی از افراد که حسگرها را مسدود میکنند) مشکل دارند و نمیتوانند با محیطهای در حال تغییر (مانند راهاندازی رویداد موقت یا ساخت و ساز) سازگار شوند.
همهگیری کووید-۱۹ این کاستیها را بیشتر آشکار کرد، زیرا مکانها و شهرها برای اجرای دستورالعملهای فاصلهگذاری اجتماعی نیاز به نظارت بر تراکم جمعیت در زمان واقعی داشتند. سیستمهای سنتی قادر به ارائه دادههای دقیق و پویای مورد نیاز برای تضمین ایمنی عمومی نبودند. این شکاف تقاضای فوری برای راهحلهای پیشرفتهتر ایجاد کرد - راهحلی که تحلیلهای مبتنی بر بینایی به طور منحصر به فردی برای پر کردن آن موقعیت داشت.
چه چیزی تحلیلهای مدرن مبتنی بر بینایی را متفاوت میکند؟ پیشرفتهای سال ۲۰۲۶
تجزیه و تحلیل مبتنی بر بینایی برای جریان ترافیک عابران پیاده چیز جدیدی نیست، اما پیشرفتهای اخیر در هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و محاسبات لبه، آن را از یک ابزار خاص به یک راهحل رایج ارتقا داده است. دو نوآوری کلیدی محرک این انقلاب هستند: قابلیتهای یادگیری چندوجهی (cross-modal) و طراحی حفظ حریم خصوصی - که دو مانع تاریخی اصلی پذیرش را برطرف میکنند: سازگاری محدود محیطی و نگرانیهای مربوط به حریم خصوصی.
۱. هوش مصنوعی چندوجهی: دقت ۲۴/۷ در تمام شرایط
یکی از بزرگترین چالشها برای سیستمهای مبتنی بر بینایی، قابلیت اطمینان در شرایط نوری مختلف بود. مدلهای سنتی بینایی کامپیوتری در شناسایی عابران پیاده در شب (با اتکا به دوربینهای مادون قرمز) یا در نور شدید خورشید با مشکل مواجه بودند، زیرا دادههای حاصل از سنسورهای نور مرئی و مادون قرمز ناسازگار بودند. این وضعیت با توسعه فناوری جداسازی و همترازی دانش بینوجهی (CKDA)، یک پیشرفت که توسط محققان دانشگاه پکن در AAAI 2026 ارائه شد، تغییر کرد. این رویکرد از دو ماژول هوش مصنوعی برای جداسازی و همترازی اطلاعات از دوربینهای مرئی و مادون قرمز استفاده میکند:
• یک ماژول اعلان عمومی چندوجهی، ویژگیهای مشترک (مانند شکل بدن انسان) را که در نور مرئی و مادون قرمز سازگار هستند، استخراج میکند و نویز خاص هر وجه را حذف میکند.
• یک ماژول اعلان خاص تکوجهی، ویژگیهای منحصر به فرد (مانند امضاهای حرارتی در مادون قرمز یا رنگ در نور مرئی) را تقویت میکند تا دقت تشخیص را در شرایط خاص بهبود بخشد.
نتیجه چیست؟ CKDA در وظایف شناسایی مجدد عابر پیاده در طول عمر، به میانگین دقت متوسط (mAP) ۳۶.۳٪ و دقت R1 ۳۹.۴٪ دست مییابد - که از تمام مدلهای قبلی بهتر عمل میکند. برای شهرها و مکانها، این به معنای نظارت ۲۴ ساعته بر عابر پیاده است که به همان اندازه که در نیمهشب قابل اعتماد است، در ساعت ۲ بامداد نیز کار میکند، بدون اینکه نیاز به سیستمهای جداگانه برای روز و شب باشد.
۲. حریم خصوصی در طراحی: تجزیه و تحلیل بدون مصالحه
نگرانیهای مربوط به حریم خصوصی مدتهاست که مانعی برای پذیرش گسترده تحلیل ویدئویی بودهاند. منتقدان نگران بودند که دوربینها دادههای شخصی حساس (مانند ویژگیهای چهره یا لباس) را جمعآوری کنند که میتوان از آنها سوءاستفاده کرد. سیستمهای مبتنی بر بینایی امروزی با مدلهای مبهمسازی متخاصم سبکوزن که دادههای ویدئویی را در لبه (یعنی مستقیماً روی دوربین) پردازش میکنند، قبل از انتقال دادهها به ابر، این موضوع را برطرف میکنند. این مدلها فقط اطلاعات ضروری مورد نیاز برای تشخیص عابر پیاده (مانند الگوهای حرکتی و تراکم جمعیت) را حفظ میکنند و در عین حال جزئیات شناسایی را مبهم میسازند. نکته مهم این است که دادههای مبهمشده با آشکارسازهای استاندارد اشیاء سازگار باقی میمانند، بنابراین هیچ کاهشی در دقت وجود ندارد - در حالی که از استخراج اطلاعات حساس توسط مدلهای تشخیص ویژگی عابر پیاده جلوگیری میشود.
این طراحی اولویتدار حریم خصوصی، انطباق با مقررات جهانی مانند GDPR و CCPA را تضمین میکند و تجزیه و تحلیل مبتنی بر تصویر را به راهحلی قابل اجرا برای فضاهای عمومی تبدیل میکند.
تأثیر واقعی: چگونه تحلیلهای مبتنی بر بینایی صنایع کلیدی را متحول میکند
ترکیب دقت ۲۴/۷ و انطباق با حریم خصوصی، تحلیلهای مبتنی بر بینایی را در بخشهای مختلف ضروری کرده است. در زیر سه مورد استفاده برجسته آورده شده است که ارزش عملی آن را نشان میدهد:
۱. مکانهای بزرگ: مدیریت پویای جمعیت برای ایمنی و تجربه
مکانهایی مانند مرکز ملی نمایشگاه بریتانیا (NEC) - یکی از بزرگترین فضاهای برگزاری رویداد در اروپا که سالانه میزبان ۳ میلیون بازدیدکننده است - با چالشهای منحصر به فردی روبرو هستند: تغییرات روزانه در چیدمان محل برگزاری، اندازههای متغیر جمعیت (از ۱۰۰۰ تا ۵۰۰۰۰+ شرکتکننده) و نیاز به انطباق سریع با خطرات ایمنی. NEC با همکاری اینتل و WaitTime، یک سیستم مبتنی بر بینایی را با استفاده از پردازندههای مقیاسپذیر نسل پنجم اینتل زئون و تحلیلهای هوش مصنوعی بلادرنگ مستقر کرد. این راهحل از دوربینهای هوشمند سیسکو مراکی برای ضبط جریانهای ویدئویی استفاده میکند که به صورت محلی پردازش میشوند تا موارد زیر را ارائه دهند:
• نظارت بر جریان عابران پیاده در زمان واقعی با دقت بیش از ۹۵٪، حتی با تغییر نقاط ورود/خروج برای رویدادهای مختلف.
• هشدارهای خودکار هنگام تجاوز تراکم جمعیت از حد مجاز، امکان هدایت فعالانه ترافیک پا را برای کارکنان فراهم میکند.
• داشبوردهای تحلیلی تاریخی که الگوهای جمعیت را در رویدادهای مختلف مقایسه میکنند و به NEC در بهینهسازی تخصیص منابع کمک میکنند (به عنوان مثال، افزودن غرفههای غذا یا کارکنان امنیتی در مناطق پرتردد).
نتیجه؟ NEC بهرهوری عملیاتی را ۳۰٪ بهبود بخشید و رضایت بازدیدکنندگان را با کاهش زمان انتظار و حوادث ایمنی افزایش داد. رابرت بوول، مدیر PMO فناوری اطلاعات در NEC Group، اظهار داشت: «WaitTime کاملاً نیازهای ما را برآورده کرد. این سیستم فرآیندهای ما را خودکار کرد و با سیستم مدیریت رویداد ما ادغام شد و شمارش لحظهای افراد را در هر سالن در هر زمان به ما ارائه داد.»
۲. ترافیک شهری: بهینهسازی سیگنالها و کاهش تراکم
تقاطعهای شلوغ هم برای عابران پیاده و هم برای وسایل نقلیه گلوگاه محسوب میشوند. چراغهای راهنمایی سنتی از زمانبندی ثابت استفاده میکنند که قادر به در نظر گرفتن نوسانات جریان عابران پیاده نیست (به عنوان مثال، هجوم مسافران در ساعات شلوغی یا خانوادههایی که از مدرسه مجاور خارج میشوند). تجزیه و تحلیل مبتنی بر بینایی با ارائه دادههای بلادرنگ در مورد حجم عابران پیاده، سرعت عبور و زمان انتظار، این مشکل را حل میکند. به عنوان مثال، در یک پروژه آزمایشی در یک تقاطع تجاری-مسکونی در یک شهر بزرگ چینی، مقامات ترافیک از دوربینهای مجهز به هوش مصنوعی برای تنظیم پویای زمانبندی سیگنالها استفاده کردند. در ساعات اوج، سیستم زمان عبور عابران پیاده را در زمانی که تراکم جمعیت از یک آستانه فراتر میرفت، افزایش داد؛ در ساعات غیر اوج، برای بهبود عبور و مرور وسایل نقلیه، آنها را کوتاه کرد.
نتایج چشمگیر بود: زمان انتظار عابران پیاده ۴۰٪ کاهش یافت و تراکم ترافیک خودروها ۲۵٪ افت کرد. این سیستم همچنین رفتارهای پرخطر (مانند عبور از خیابان در محل نامناسب) را شناسایی کرده و هشدارهای هدفمند را به دوربینهای ایمنی اطراف فعال کرد که منجر به کاهش ۱۸٪ تصادفات عابران پیاده شد.
۳. حمل و نقل عمومی: افزایش دسترسی و ایمنی
فرودگاهها، ایستگاههای قطار و سیستمهای مترو روزانه میلیونها عابر پیاده را جابجا میکنند و چالشهای منحصر به فردی مانند مسافران با بار سنگین، سکوهای شلوغ و مناطق ممنوعه دارند. تحلیلهای مبتنی بر بینایی به اپراتورهای حمل و نقل کمک میکند تا مناطق پرخطر (مانند لبه سکوها، ایستهای بازرسی امنیتی) را نظارت کرده و ناهنجاریها را در لحظه شناسایی کنند. به عنوان مثال، در یک فرودگاه بزرگ، دوربینها تشخیص میدهند که چه زمانی یک عابر پیاده در منطقهای ممنوعه درنگ میکند یا به سمت گیت سوار شدن میدود - و هشدارهایی را برای کارکنان امنیتی فعال میکنند. در ایستگاههای مترو، این سیستم تراکم جمعیت را در سکوها برای جلوگیری از ازدحام بیش از حد نظارت کرده و سقوط یا موارد اضطراری پزشکی را تشخیص میدهد و امکان واکنش سریعتر را فراهم میکند.
پیادهسازی تحلیلهای مبتنی بر بینایی: ملاحظات کلیدی برای موفقیت
در حالی که مزایا روشن است، استقرار موفقیتآمیز تحلیلهای مبتنی بر بینایی برای عابران پیاده نیازمند برنامهریزی دقیق است. در اینجا چهار عامل حیاتی برای در نظر گرفتن وجود دارد:
۱. انتخاب سختافزار مناسب برای پردازش لبه
برای اطمینان از عملکرد بیدرنگ و انطباق با حریم خصوصی، سختافزاری را انتخاب کنید که از پردازش روی دستگاه پشتیبانی میکند. پردازندههایی مانند تراشههای نسل پنجم Intel Xeon Scalable، شتابدهندههای هوش مصنوعی داخلی را ارائه میدهند که امکان تأخیر نزدیک به صفر را برای تجزیه و تحلیل ویدئو بدون نیاز به سختافزار اختصاصی فراهم میکنند. دستگاههای لبه همچنین با انتقال فقط بینشهای پردازش شده (نه ویدئوی خام) به ابر، هزینههای پهنای باند را کاهش میدهند.
۲. مقیاسپذیری و انعطافپذیری را در اولویت قرار دهید
به دنبال راهحلهایی باشید که با محیطهای در حال تغییر سازگار میشوند - چه چیدمان موقت رویداد (مانند سالنهای متغیر NEC) و چه منطقه ساختوساز جدید. سیستمهایی با داشبوردهای بصری (مانند داشبورد عملیات WaitTime) به کاربران اجازه میدهند مناطق نظارتی را مجدداً تعریف کنند، هشدارهای سفارشی تنظیم کنند و با ابزارهای مدیریتی موجود ادغام شوند.
۳. اطمینان از انطباق با مقررات
تأیید کنید که سیستم انتخابی شما با مقررات محلی حریم خصوصی مطابقت دارد. راهحلهایی با پنهانسازی لبه (مانند مدلهای خصمانه که قبلاً مورد بحث قرار گرفتند) را انتخاب کنید تا از جمعآوری دادههای حساس جلوگیری شود. شفافیت نیز کلیدی است: برای جلب اعتماد عابران، اطلاعیههای واضحی در مورد نظارت تصویری در فضاهای عمومی منتشر کنید.
۴. همسویی با اهداف ذینفعان
با تمام ذینفعان - از برنامهریزان شهری گرفته تا کارکنان امنیتی - همکاری کنید تا معیارهای کلیدی را تعریف کنید (به عنوان مثال، آستانههای تراکم جمعیت، اهداف زمان انتظار). به عنوان مثال، یک شهر ممکن است اولویت را به کاهش تصادفات عابران پیاده بدهد، در حالی که یک مکان بر بهبود تجربه بازدیدکنندگان تمرکز میکند. سفارشیسازی سیستم برای این اهداف تضمین میکند که تحلیلها بینشهای عملی ارائه میدهند، نه فقط دادهها.
آینده تحلیلهای عابران پیاده مبتنی بر بینایی
با ادامه تکامل هوش مصنوعی و بینایی کامپیوتری، پتانسیل تجزیه و تحلیل عابران پیاده مبتنی بر بینایی تنها گسترش خواهد یافت. سه روند آینده را شکل خواهند داد:
• ادغام با دوقلوهای دیجیتال (Digital Twins): ترکیب دادههای مبتنی بر بینایی با فناوری دوقلوی دیجیتال به شهرها و مکانها اجازه میدهد تا جریان عابران پیاده را شبیهسازی کرده و تغییرات (مانند طرحهای جدید تقاطع یا چیدمان رویدادها) را قبل از اجرا آزمایش کنند.
• ادغام چند حسگر: ادغام دادههای بصری با سایر حسگرها (مانند ایستگاههای هواشناسی، مانیتورهای کیفیت هوا) بینشهای جامعتری را فراهم میکند - به عنوان مثال، تنظیم مسیرهای عابران پیاده در هنگام بارندگی شدید یا آلودگی هوا.
• تجزیه و تحلیل پیشبینانه: مدلهای پیشرفته هوش مصنوعی فراتر از نظارت در زمان واقعی برای پیشبینی افزایش جمعیت حرکت خواهند کرد و امکان مدیریت فعالانه را فراهم میکنند (به عنوان مثال، استقرار کارکنان اضافی در ایستگاه حمل و نقل قبل از پایان یک رویداد بزرگ).
نتیجهگیری: آیندهای هوشمندتر و ایمنتر برای تحرک عابران پیاده
تحلیل مبتنی بر بینایی دیگر یک مفهوم آیندهنگرانه نیست؛ بلکه راهحلی عملی و اثباتشده است که نحوه مدیریت ترافیک عابران پیاده را متحول میکند. با ترکیب دقت ۲۴/۷ (به لطف هوش مصنوعی چندوجهی)، طراحی مبتنی بر حفظ حریم خصوصی و بینشهای بیدرنگ، محدودیتهای حیاتی روشهای سنتی را برطرف میکند. از مکانهای بزرگ مانند NEC گرفته تا تقاطعهای شلوغ شهری، این فناوری ایمنی را بهبود میبخشد، تراکم را کاهش میدهد و تجربه عابران پیاده را ارتقا میبخشد.
با شلوغتر و پیچیدهتر شدن شهرها، تحلیل مبتنی بر بینایی نقشی فزاینده و مرکزی در ساخت محیطهای شهری هوشمندتر و قابل سکونتتر ایفا خواهد کرد. برای سازمانهایی که به دنبال پیشرو بودن هستند، اکنون زمان سرمایهگذاری در این فناوری است—نه فقط به عنوان ابزاری برای نظارت، بلکه به عنوان یک دارایی استراتژیک برای ایجاد فضاهای عابر پیاده ایمنتر و کارآمدتر.
تماس
اطلاعات خود را وارد کنید و ما با شما تماس خواهیم گرفت.
WhatsApp
WeChat