Русский
Аналитика на основе машинного зрения для управления пешеходным потоком: Революция в городской мобильности и безопасности
Создано 01.31
Города по всему миру сталкиваются с фундаментальной проблемой: как эффективно управлять пешеходным движением, уделяя при этом первостепенное внимание безопасности, доступности и удобству пользователей. Традиционные методы — от ручного подсчета до базовых сенсорных систем — оказываются недостаточными в динамичных условиях, где плотность толпы быстро меняется, а условия (такие как освещение или погода) непредсказуемо изменяются. На помощь приходит видеоналитика: преобразующая технология, использующая компьютерное зрение на базе ИИ для предоставления оперативных, действенных сведений о движении пешеходов. В отличие от устаревших решений, современныесистемы на основе визуальных данных адаптироваться к сложным сценариям, сохранять конфиденциальность и беспрепятственно интегрироваться с инфраструктурой умного города. В этой статье мы рассмотрим, как последние достижения в этой области переопределяют управление пешеходным движением, ключевые варианты использования, стимулирующие внедрение, и почему это становится незаменимым инструментом для городских планировщиков, операторов площадок и транспортных властей.
Ограничения традиционного мониторинга пешеходного движения
Прежде чем углубляться в инновации в области аналитики на основе машинного зрения, крайне важно понять недостатки традиционных подходов. Десятилетиями данные о пешеходном трафике собирались с помощью трудоемких ручных опросов или жестких сетей датчиков. Ручной подсчет, хотя и прост, подвержен человеческим ошибкам, не масштабируется на большие территории (например, стадионы или оживленные перекрестки) и не может улавливать изменения в поведении толпы в режиме реального времени. Стационарные датчики — такие как датчики давления или инфракрасные лучи — более стабильны, но негибки: они отслеживают только заранее определенные зоны, испытывают трудности с окклюзиями (например, группы людей, блокирующих датчики) и не могут адаптироваться к меняющимся условиям (например, временной установке мероприятия или строительству).
Пандемия COVID-19 еще больше выявила эти недостатки, поскольку площадки и города нуждались в мониторинге плотности толпы в режиме реального времени для обеспечения соблюдения правил социального дистанцирования. Традиционные системы не могли предоставить детальные, динамичные данные, необходимые для обеспечения общественной безопасности. Этот пробел создал срочную потребность в более продвинутых решениях, которые аналитика на основе визуальных данных была уникально готова заполнить.
Что отличает современную аналитику на основе визуальных данных? Прорывы 2026 года
Аналитика пешеходного трафика на основе видеоданных не нова, но недавние достижения в области искусственного интеллекта, машинного обучения и периферийных вычислений превратили ее из нишевого инструмента в общепринятое решение. Две ключевые инновации способствуют этой революции: возможности межмодального обучения и дизайн, ориентированный на конфиденциальность, — устраняя два главных исторических препятствия для внедрения: ограниченную адаптивность к окружающей среде и проблемы конфиденциальности.
1. Межмодальный ИИ: круглосуточная точность в любых условиях
Одной из самых больших проблем для систем машинного зрения была надежность в различных условиях освещения. Традиционные модели компьютерного зрения с трудом идентифицировали пешеходов ночью (используя инфракрасные камеры) или при ярком солнечном свете, поскольку данные от датчиков видимого света и инфракрасных датчиков были несовместимы. Ситуация изменилась с разработкой технологии разделения и выравнивания знаний между модальностями (CKDA), прорыва, представленного исследователями из Пекинского университета на AAAI 2026. Этот подход использует двойные модули искусственного интеллекта для разделения и выравнивания информации от камер видимого света и инфракрасных камер:
• Модуль универсальных кросс-модальных запросов извлекает общие признаки (например, форму человеческого тела), которые одинаковы как для видимого, так и для инфракрасного света, устраняя специфический для модальности шум.
• Модуль подсказок, специфичный для одного модальности, усиливает уникальные особенности (например, тепловые сигнатуры в инфракрасном диапазоне или цвет в видимом свете) для повышения точности обнаружения в конкретных условиях.
Результат? CKDA достигает средней mAP (средняя точность обнаружения) 36,3% и точности R1 39,4% в задачах пожизненной повторной идентификации пешеходов, превосходя все предыдущие модели. Для городов и мест проведения мероприятий это означает круглосуточный мониторинг пешеходов, который работает так же надежно в 2 часа ночи, как и в полдень, без необходимости в отдельных системах для дня и ночи.
2. Конфиденциальность по умолчанию: аналитика без компромиссов
Проблемы конфиденциальности долгое время препятствовали широкому внедрению видеоаналитики. Критики опасались, что камеры будут собирать конфиденциальные личные данные (такие как черты лица или одежда), которые могут быть использованы не по назначению. Современные системы на основе машинного зрения решают эту проблему с помощью легких моделей адверсариального затемнения, которые обрабатывают видеоданные на периферии (т.е. непосредственно на камере) перед передачей данных в облако. Эти модели сохраняют только необходимую информацию для обнаружения пешеходов (например, закономерности движения и плотность толпы), скрывая при этом идентифицирующие детали. Важно отметить, что затемненные данные остаются совместимыми со стандартными детекторами объектов, поэтому нет потери точности — и при этом предотвращается извлечение конфиденциальной информации моделями распознавания атрибутов пешеходов.
Этот дизайн с приоритетом конфиденциальности обеспечивает соответствие глобальным нормам, таким как GDPR и CCPA, делая аналитику на основе видеонаблюдения жизнеспособным решением для общественных мест.
Реальное влияние: как аналитика на основе визуальных данных преобразует ключевые отрасли
Сочетание круглосуточной точности и соблюдения требований конфиденциальности сделало аналитику на основе визуальных данных незаменимой во многих секторах. Ниже приведены три выдающихся примера использования, демонстрирующих ее практическую ценность:
1. Крупные площадки: динамическое управление толпой для обеспечения безопасности и улучшения впечатлений
Площадки, такие как Национальный выставочный центр Великобритании (NEC) — одно из крупнейших в Европе мест проведения мероприятий, которое ежегодно посещают 3 миллиона человек — сталкиваются с уникальными проблемами: ежедневные изменения планировки помещений, переменная численность толпы (от 1000 до 50 000+ посетителей) и необходимость быстро адаптироваться к рискам безопасности. Работая с Intel и WaitTime, NEC развернула систему видеонаблюдения на базе процессоров Intel Xeon Scalable 5-го поколения и аналитики искусственного интеллекта в реальном времени. Решение использует интеллектуальные камеры Cisco Meraki для захвата видеопотоков, которые обрабатываются на месте для предоставления:
• Мониторинг потока пешеходов в режиме реального времени с точностью более 95%, даже при изменении точек входа/выхода для различных мероприятий.
• Автоматические оповещения при превышении безопасных пределов плотности толпы, позволяющие персоналу проактивно перенаправлять пешеходный трафик.
• Исторические аналитические панели, сравнивающие закономерности скопления людей между мероприятиями, помогая NEC оптимизировать распределение ресурсов (например, добавлять точки питания или персонал службы безопасности в зонах с высокой проходимостью).
Результат? NEC повысил операционную эффективность на 30% и улучшил удовлетворенность посетителей за счет сокращения времени ожидания и инцидентов, связанных с безопасностью. «WaitTime полностью удовлетворил наши потребности», — отметил Роберт Боуэлл, менеджер IT PMO в NEC Group. «Он автоматизировал наши процессы и интегрировался с нашей системой управления мероприятиями, предоставляя нам данные о количестве людей в любом зале в любое время в режиме реального времени».
2. Городской трафик: оптимизация светофоров и снижение заторов
Загруженные перекрестки являются узким местом как для пешеходов, так и для транспортных средств. Традиционные светофоры используют фиксированное время, которое не учитывает колебания пешеходного потока (например, наплыв пассажиров в час пик или семьи, выходящие из близлежащей школы). Аналитика на основе визуального распознавания решает эту проблему, предоставляя данные в реальном времени об объеме пешеходного движения, скорости пересечения и времени ожидания. Например, в рамках пилотного проекта на коммерчески-жилом перекрестке в крупном китайском городе дорожные службы использовали камеры с искусственным интеллектом для динамической регулировки времени сигналов светофора. В часы пик система увеличивала время перехода для пешеходов, когда плотность толпы превышала установленный порог; в часы наименьшей загруженности она сокращала его для увеличения пропускной способности транспортных средств.
Результаты были поразительными: время ожидания пешеходов сократилось на 40%, а загруженность дорог — на 25%. Система также обнаруживала рискованное поведение (например, переход дороги в неположенном месте) и отправляла целевые оповещения на ближайшие камеры видеонаблюдения, сократив количество ДТП с участием пешеходов на 18%.
3. Общественный транспорт: повышение доступности и безопасности
Аэропорты, железнодорожные вокзалы и системы метро ежедневно обслуживают миллионы пешеходов, сталкиваясь с уникальными проблемами, такими как пассажиры с багажом, переполненные платформы и запретные зоны. Аналитика на основе компьютерного зрения помогает операторам транспорта контролировать зоны повышенного риска (например, края платформ, пункты досмотра) и в режиме реального времени выявлять аномалии. Например, в крупном аэропорту камеры обнаруживают, когда пешеход задерживается в запретной зоне или бежит к выходу на посадку, что приводит к срабатыванию оповещений для сотрудников службы безопасности. На станциях метро система отслеживает плотность толпы на платформах для предотвращения переполненности и обнаруживает падения или медицинские чрезвычайные ситуации, что позволяет сократить время реагирования.
Внедрение аналитики на основе компьютерного зрения: ключевые аспекты для успеха
Хотя преимущества очевидны, успешное внедрение аналитики на основе компьютерного зрения для пешеходов требует тщательного планирования. Вот четыре критически важных фактора, которые следует учитывать:
1. Выберите подходящее оборудование для обработки на периферии
Для обеспечения производительности в реальном времени и соответствия требованиям конфиденциальности выбирайте оборудование, поддерживающее обработку на устройстве. Процессоры, такие как чипы Intel Xeon Scalable 5-го поколения, предлагают встроенное ускорение ИИ, обеспечивая практически нулевую задержку при анализе видео без необходимости в выделенном оборудовании. Периферийные устройства также снижают затраты на пропускную способность, передавая в облако только обработанные данные (а не необработанное видео).
2. Приоритет масштабируемости и гибкости
Ищите решения, которые адаптируются к меняющимся условиям — будь то временная планировка мероприятия (например, трансформируемые залы NEC) или новая строительная площадка. Системы с интуитивно понятными панелями управления (например, Operations Dashboard от WaitTime) позволяют пользователям переопределять зоны мониторинга, устанавливать пользовательские оповещения и интегрироваться с существующими инструментами управления.
3. Обеспечение соответствия нормативным требованиям
Убедитесь, что выбранная вами система соответствует местным нормам конфиденциальности. Выбирайте решения с маскировкой на периферии (например, состязательные модели, обсуждавшиеся ранее), чтобы избежать сбора конфиденциальных данных. Прозрачность также имеет ключевое значение: размещайте четкие уведомления о видеонаблюдении в общественных местах, чтобы завоевать доверие пешеходов.
4. Соответствие целям заинтересованных сторон
Сотрудничайте со всеми заинтересованными сторонами — от городских планировщиков до сотрудников службы безопасности — для определения ключевых показателей (например, пороговых значений плотности толпы, целевых показателей времени ожидания). Например, город может отдавать приоритет снижению числа несчастных случаев с участием пешеходов, в то время как площадка фокусируется на улучшении впечатлений посетителей. Адаптация системы к этим целям гарантирует, что аналитика будет предоставлять действенные выводы, а не просто данные.
Будущее пешеходной аналитики на основе визуальных данных
По мере развития искусственного интеллекта и компьютерного зрения потенциал аналитики пешеходного трафика на основе видеоданных будет только расширяться. Три тенденции определят будущее:
• Интеграция с цифровыми двойниками: объединение данных на основе видео с технологией цифровых двойников позволит городам и площадкам моделировать пешеходный поток и тестировать изменения (например, новые конструкции перекрестков или планировку мероприятий) перед их внедрением.
• Мультисенсорная интеграция: Интеграция данных с камер с другими датчиками (например, метеостанциями, датчиками качества воздуха) позволит получить более комплексное представление — например, корректировать маршруты пешеходов во время сильного дождя или загрязнения воздуха.
• Предиктивная аналитика: Продвинутые модели ИИ выйдут за рамки мониторинга в реальном времени, чтобы прогнозировать всплески толпы, обеспечивая проактивное управление (например, развертывание дополнительного персонала на транспортной станции до окончания крупного мероприятия).
Заключение: Более умное и безопасное будущее для пешеходной мобильности
Аналитика на основе машинного зрения — это уже не футуристическая концепция, а практичное, проверенное решение, которое меняет подход к управлению пешеходным трафиком. Объединяя круглосуточную точность (благодаря кросс-модальному ИИ), дизайн, ориентированный на конфиденциальность, и аналитику в реальном времени, оно устраняет критические недостатки традиционных методов. От крупных площадок, таких как NEC, до оживленных городских перекрестков — эта технология повышает безопасность, снижает заторы и улучшает пешеходный опыт.
По мере того как города становятся все более многолюдными и сложными, аналитика на основе машинного зрения будет играть все более центральную роль в создании более «умных» и комфортных для жизни городских пространств. Для организаций, стремящихся оставаться впереди, сейчас самое время инвестировать в эту технологию — не просто как в инструмент мониторинга, а как в стратегический актив для создания более безопасных и эффективных пешеходных зон.
Контакт
Оставьте свои контактные данные, и мы свяжемся с вами.
WhatsApp
WeChat