Polski
Analityka wizualna przepływu ruchu pieszych: Rewolucjonizowanie mobilności miejskiej i bezpieczeństwa
Utworzono 01.31
Miasta na całym świecie borykają się z fundamentalnym wyzwaniem: jak efektywnie zarządzać ruchem pieszych, jednocześnie priorytetyzując bezpieczeństwo, dostępność i doświadczenie użytkownika. Tradycyjne metody – od ręcznego liczenia po podstawowe systemy czujników – zawodzą w dynamicznych środowiskach, gdzie gęstość tłumu szybko się zmienia, a warunki (takie jak oświetlenie czy pogoda) zmieniają się nieprzewidywalnie. Wkracza analiza wizyjna: transformacyjna technologia, która wykorzystuje wizję komputerową opartą na sztucznej inteligencji, aby dostarczać w czasie rzeczywistym, praktyczne informacje o ruchu pieszych. W przeciwieństwie do przestarzałych rozwiązań, nowoczesnesystemy wizyjnedostosować się do złożonych scenariuszy, chronić prywatność i płynnie integrować się z infrastrukturą inteligentnych miast. W tym artykule przyjrzymy się, jak najnowsze osiągnięcia w tej dziedzinie redefiniują zarządzanie ruchem pieszych, kluczowe przypadki użycia napędzające adopcję i dlaczego staje się ono niezbędnym narzędziem dla urbanistów, operatorów obiektów i władz transportowych.
Ograniczenia tradycyjnego monitorowania ruchu pieszych
Zanim zagłębimy się w innowacje analizy wizyjnej, kluczowe jest zrozumienie luk w konwencjonalnych podejściach. Przez dziesięciolecia dane dotyczące ruchu pieszych były gromadzone za pomocą pracochłonnych ręcznych badań lub sztywnych sieci czujników. Ręczne zliczanie, choć proste, jest podatne na błędy ludzkie, nie skaluje się do dużych obszarów (takich jak stadiony czy ruchliwe skrzyżowania) i nie jest w stanie uchwycić zmian w zachowaniu tłumu w czasie rzeczywistym. Stałe czujniki – takie jak maty naciskowe czy promienie podczerwone – są bardziej spójne, ale brakuje im elastyczności: monitorują tylko predefiniowane strefy, mają problemy z przeszkodami (np. grupy ludzi blokujące czujniki) i nie mogą dostosować się do zmieniających się środowisk (takich jak tymczasowe aranżacje wydarzeń czy budowy).
Pandemia COVID-19 jeszcze bardziej uwidoczniła te wady, ponieważ obiekty i miasta potrzebowały monitorować gęstość tłumu w czasie rzeczywistym, aby egzekwować wytyczne dotyczące dystansu społecznego. Tradycyjne systemy nie były w stanie zapewnić szczegółowych, dynamicznych danych wymaganych do zapewnienia bezpieczeństwa publicznego. Ta luka stworzyła pilne zapotrzebowanie na bardziej zaawansowane rozwiązania – jedno, które analityka wizyjna była unikalnie przygotowana do wypełnienia.
Co odróżnia nowoczesną analitykę wizyjną? Przełomy roku 2026
Analiza ruchu pieszych oparta na wizji nie jest nowością, ale ostatnie postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i przetwarzania brzegowego wyniosły ją z niszowego narzędzia do powszechnie stosowanego rozwiązania. Dwie kluczowe innowacje napędzają tę rewolucję: możliwości uczenia między modalnego i projektowanie z zachowaniem prywatności – rozwiązujące dwie największe historyczne bariery w adopcji: ograniczoną adaptacyjność środowiskową i obawy dotyczące prywatności.
1. Sztuczna inteligencja między modalna: dokładność 24/7 we wszystkich warunkach
Jednym z największych wyzwań dla systemów wizyjnych była niezawodność w różnych warunkach oświetleniowych. Tradycyjne modele wizji komputerowej miały trudności z identyfikacją pieszych w nocy (polegając na kamerach na podczerwień) lub w silnym świetle słonecznym, ponieważ dane z czujników światła widzialnego i podczerwonego były niekompatybilne. Sytuacja ta zmieniła się wraz z rozwojem technologii rozdzielania i wyrównywania wiedzy między modalnościami (CKDA), przełomowego rozwiązania zaprezentowanego przez badaczy z Uniwersytetu Pekińskiego na konferencji AAAI 2026. Podejście to wykorzystuje podwójne moduły AI do rozdzielania i wyrównywania informacji z kamer światła widzialnego i podczerwonego:
• Moduł ogólnego podpowiedzi między modalnościami ekstrahuje wspólne cechy (takie jak kształt ludzkiego ciała), które są spójne zarówno w świetle widzialnym, jak i podczerwonym, eliminując szum specyficzny dla danej modalności.
• Moduł podpowiedzi specyficzny dla modalności wzmacnia unikalne cechy (takie jak sygnatury termiczne w podczerwieni lub kolor w świetle widzialnym), aby zwiększyć dokładność wykrywania w określonych warunkach.
Rezultat? CKDA osiąga średnią mAP (mean Average Precision) na poziomie 36,3% i dokładność R1 na poziomie 39,4% w zadaniach ciągłej reidentyfikacji pieszych — przewyższając wszystkie poprzednie modele. Dla miast i obiektów oznacza to całodobowe monitorowanie pieszych, które działa równie niezawodnie o 2 w nocy, jak i w południe, bez konieczności stosowania oddzielnych systemów na dzień i na noc.
2. Prywatność w fazie projektowania: Analiza danych bez kompromisów
Obawy dotyczące prywatności od dawna stanowiły przeszkodę w szerokim zastosowaniu analizy wideo. Krytycy obawiali się, że kamery będą gromadzić wrażliwe dane osobowe (takie jak cechy twarzy czy ubranie), które mogą zostać niewłaściwie wykorzystane. Dzisiejsze systemy oparte na wizji rozwiązują ten problem za pomocą lekkich modeli zaciemniania adwersarialnego, które przetwarzają dane wideo na brzegu (tj. bezpośrednio na kamerze) przed przesłaniem ich do chmury. Modele te zachowują jedynie niezbędne informacje potrzebne do wykrywania pieszych (takie jak wzorce ruchu i gęstość tłumu), jednocześnie zaciemniając szczegóły umożliwiające identyfikację. Co ważne, zaciemnione dane pozostają kompatybilne ze standardowymi detektorami obiektów, dzięki czemu nie ma utraty dokładności – a jednocześnie zapobiega się ekstrakcji wrażliwych informacji przez modele rozpoznawania atrybutów pieszych.
Ten projekt zorientowany na prywatność zapewnia zgodność z globalnymi przepisami, takimi jak RODO i CCPA, czyniąc analizę opartą na wizji wykonalnym rozwiązaniem dla przestrzeni publicznych.
Realny wpływ: Jak analiza wizyjna przekształca kluczowe branże
Połączenie całodobowej dokładności i zgodności z przepisami dotyczącymi prywatności sprawiło, że analiza wizyjna stała się niezbędna w wielu sektorach. Poniżej przedstawiono trzy wyróżniające się przypadki użycia, które demonstrują jej praktyczną wartość:
1. Duże obiekty: Dynamiczne zarządzanie tłumem dla bezpieczeństwa i doświadczenia
Miejsca takie jak brytyjskie National Exhibition Centre (NEC) – jedna z największych przestrzeni eventowych w Europie, odwiedzana przez 3 miliony gości rocznie – stają przed unikalnymi wyzwaniami: codziennymi zmianami układu obiektu, zmienną liczbą uczestników (od 1000 do ponad 50 000) oraz potrzebą szybkiego reagowania na ryzyko związane z bezpieczeństwem. We współpracy z firmami Intel i WaitTime, NEC wdrożył system wizyjny oparty na procesorach Intel Xeon Scalable 5. generacji i analizie AI w czasie rzeczywistym. Rozwiązanie wykorzystuje inteligentne kamery Cisco Meraki do przechwytywania strumieni wideo, które są przetwarzane na miejscu, dostarczając:
• Monitorowanie przepływu pieszych w czasie rzeczywistym z dokładnością 95%+, nawet gdy punkty wejścia/wyjścia zmieniają się dla różnych wydarzeń.
• Automatyczne alerty, gdy gęstość tłumu przekroczy bezpieczne limity, umożliwiając personelowi proaktywne przekierowywanie ruchu pieszego.
• Historyczne pulpity analityczne porównujące wzorce tłumów między wydarzeniami, pomagając NEC optymalizować alokację zasobów (np. dodawanie stoisk z jedzeniem lub personelu ochrony w obszarach o dużym natężeniu ruchu).
Rezultat? NEC poprawił efektywność operacyjną o 30% i zwiększył satysfakcję gości, skracając czas oczekiwania i liczbę incydentów bezpieczeństwa. „WaitTime całkowicie spełnił nasze potrzeby” – zauważył Robert Bowell, IT PMO Manager w NEC Group. „Zautomatyzował nasze procesy i zintegrował się z naszym systemem zarządzania wydarzeniami, dając nam w czasie rzeczywistym liczbę osób w każdej hali o każdej porze”.
2. Ruch miejski: Optymalizacja sygnalizacji i redukcja zatorów
Ruchliwe skrzyżowania stanowią wąskie gardło zarówno dla pieszych, jak i pojazdów. Tradycyjne sygnalizacje świetlne wykorzystują stałe czasy, które nie uwzględniają wahań w ruchu pieszych (np. napływu osób w godzinach szczytu lub rodzin opuszczających pobliską szkołę). Analiza oparta na wizji rozwiązuje ten problem, dostarczając dane w czasie rzeczywistym dotyczące liczby pieszych, prędkości przechodzenia i czasu oczekiwania. Na przykład, w projekcie pilotażowym na skrzyżowaniu handlowo-mieszkalnym w dużym chińskim mieście, władze drogowe wykorzystały kamery zasilane przez sztuczną inteligencję do dynamicznego dostosowywania czasów sygnalizacji. W godzinach szczytu system wydłużał czas przejścia dla pieszych, gdy gęstość tłumu przekraczała ustalony próg; poza godzinami szczytu skracał go, aby zwiększyć przepustowość pojazdów.
Wyniki były uderzające: czas oczekiwania pieszych zmniejszył się o 40%, a natężenie ruchu pojazdów spadło o 25%. System wykrył również ryzykowne zachowania (takie jak przechodzenie na czerwonym świetle) i uruchomił ukierunkowane alerty do pobliskich kamer bezpieczeństwa, redukując wypadki z udziałem pieszych o 18%.
3. Transport publiczny: Zwiększanie dostępności i bezpieczeństwa
Lotniska, dworce kolejowe i systemy metra obsługują codziennie miliony pieszych, stawiając czoła unikalnym wyzwaniom, takim jak podróżni z bagażami, zatłoczone perony i strefy ograniczonego dostępu. Analiza wizyjna pomaga operatorom transportu monitorować strefy podwyższonego ryzyka (np. krawędzie peronów, punkty kontroli bezpieczeństwa) i identyfikować anomalie w czasie rzeczywistym. Na przykład na dużym lotnisku kamery wykrywają, gdy pieszy przebywa w strefie ograniczonego dostępu lub biegnie w kierunku bramki wejściowej – uruchamiając alerty dla personelu ochrony. Na stacjach metra system monitoruje gęstość tłumu na peronach, aby zapobiec nadmiernemu zatłoczeniu, oraz wykrywa upadki lub nagłe przypadki medyczne, umożliwiając szybsze reagowanie.
Wdrażanie analiz wizyjnych: Kluczowe czynniki sukcesu
Chociaż korzyści są oczywiste, skuteczne wdrożenie wizyjnych analiz pieszych wymaga starannego planowania. Oto cztery kluczowe czynniki, które należy wziąć pod uwagę:
1. Wybierz odpowiedni sprzęt do przetwarzania brzegowego
Aby zapewnić wydajność w czasie rzeczywistym i zgodność z przepisami dotyczącymi prywatności, wybierz sprzęt obsługujący przetwarzanie na urządzeniu. Procesory takie jak układy Intel Xeon Scalable 5. generacji oferują wbudowane akceleratory AI, umożliwiając niemal zerowe opóźnienia w analizie wideo bez potrzeby stosowania dedykowanego sprzętu. Urządzenia brzegowe redukują również koszty przepustowości, przesyłając do chmury jedynie przetworzone wnioski (a nie surowe wideo).
2. Priorytetem powinna być skalowalność i elastyczność
Szukaj rozwiązań, które dostosowują się do zmieniających się środowisk — czy to tymczasowego układu wydarzenia (jak zmienne hale NEC), czy strefy nowej budowy. Systemy z intuicyjnymi pulpitami nawigacyjnymi (jak Pulpit Operacyjny WaitTime) pozwalają użytkownikom na ponowne definiowanie stref monitorowania, ustawianie niestandardowych alertów i integrację z istniejącymi narzędziami zarządzania.
3. Zapewnij zgodność z przepisami
Zweryfikuj, czy wybrany system spełnia lokalne przepisy dotyczące prywatności. Wybieraj rozwiązania z zaciemnianiem na brzegu (jak omówione wcześniej modele adwersarialne), aby unikać gromadzenia wrażliwych danych. Kluczowa jest również przejrzystość: umieszczaj jasne informacje o monitoringu wideo w przestrzeniach publicznych, aby budować zaufanie wśród przechodniów.
4. Dostosuj się do celów interesariuszy
Współpracuj ze wszystkimi interesariuszami – od planistów miejskich po personel ochrony – w celu zdefiniowania kluczowych wskaźników (np. progi gęstości tłumu, docelowe czasy oczekiwania). Na przykład miasto może priorytetowo traktować zmniejszenie liczby wypadków pieszych, podczas gdy obiekt skupia się na poprawie doświadczeń odwiedzających. Dostosowanie systemu do tych celów zapewnia, że analiza dostarcza praktycznych spostrzeżeń, a nie tylko danych.
Przyszłość analizy ruchu pieszych opartej na wizji
W miarę ewolucji sztucznej inteligencji i wizji komputerowej potencjał analizy ruchu pieszych opartej na wizji będzie tylko rósł. Trzy trendy ukształtują przyszłość:
• Integracja z cyfrowymi bliźniakami: Połączenie danych opartych na wizji z technologią cyfrowych bliźniaków pozwoli miastom i obiektom symulować przepływ pieszych i testować zmiany (takie jak nowe projekty skrzyżowań lub układy wydarzeń) przed ich wdrożeniem.
• Fuzja wielu czujników: Integracja danych wizyjnych z innymi czujnikami (np. stacjami pogodowymi, monitorami jakości powietrza) umożliwi bardziej holistyczne spostrzeżenia — na przykład dostosowanie tras dla pieszych podczas silnego deszczu lub zanieczyszczenia powietrza.
• Analiza predykcyjna: Zaawansowane modele AI wyjdą poza monitorowanie w czasie rzeczywistym, aby przewidywać wzrosty liczby tłumów, umożliwiając proaktywne zarządzanie (np. rozmieszczenie dodatkowego personelu na stacji transportu publicznego przed zakończeniem dużego wydarzenia).
Wniosek: Inteligentniejsza, bezpieczniejsza przyszłość mobilności pieszych
Analiza wizyjna nie jest już futurystyczną koncepcją – to praktyczne, sprawdzone rozwiązanie, które rewolucjonizuje sposób zarządzania ruchem pieszych. Dzięki połączeniu całodobowej dokładności (za sprawą multimodalnej sztucznej inteligencji), projektowania zorientowanego na prywatność i analiz w czasie rzeczywistym, rozwiązuje kluczowe ograniczenia tradycyjnych metod. Od dużych obiektów, takich jak NEC, po ruchliwe miejskie skrzyżowania, technologia ta poprawia bezpieczeństwo, zmniejsza zatory i podnosi komfort pieszych.
W miarę jak miasta stają się coraz bardziej zatłoczone i złożone, analiza wizyjna będzie odgrywać coraz bardziej centralną rolę w tworzeniu inteligentniejszych, bardziej przyjaznych do życia środowisk miejskich. Dla organizacji chcących wyprzedzić konkurencję, teraz jest czas, aby zainwestować w tę technologię – nie tylko jako narzędzie do monitorowania, ale jako strategiczny zasób do tworzenia bezpieczniejszych i bardziej efektywnych przestrzeni dla pieszych.
Kontakt
Podaj swoje informacje, a skontaktujemy się z Tobą.
WhatsApp
WeChat