繁体中文
基於視覺的行人交通流量分析：革新城市移動性和安全性
創建於 01.31
世界各地的城市正努力應對一個根本性的挑戰：如何在確保安全、無障礙和使用者體驗的同時，有效管理行人交通。傳統方法——從人工計數到基礎感測器系統——在動態環境中顯得力不從心，因為人群密度會快速變化，而環境條件（如照明或天氣）也會不可預測地改變。這時，基於視覺的分析技術應運而生：這是一項變革性的技術，利用人工智能驅動的電腦視覺，提供關於行人移動的即時、可操作的見解。與過時的解決方案不同，現代的基於視覺的系統適應複雜場景、保護隱私，並與智慧城市基礎設施無縫整合。在本文中，我們將探討該領域的最新進展如何重新定義行人交通管理、推動採用的關鍵應用案例，以及為何它正成為城市規劃者、場館營運商和交通主管機關不可或缺的工具。
傳統行人交通監控的限制
在深入探討基於視覺的分析創新之前，理解傳統方法的不足之處至關重要。數十年來，行人交通數據一直透過耗費人力進行的現場調查或僵化的感測器網絡收集。人工計數雖然直接，但容易出現人為錯誤，無法擴展到大面積區域（如體育場或繁忙的十字路口），也無法捕捉人群行為的即時變化。固定感測器——例如壓力墊或紅外線光束——雖然更為一致，但缺乏靈活性：它們只能監控預定義的區域，難以處理遮擋問題（例如人群阻擋感測器），也無法適應變化的環境（如臨時活動佈置或施工）。
COVID-19 大流行進一步暴露了這些缺陷，因為場館和城市需要即時監控人群密度以執行社交距離指南。傳統系統無法提供確保公共安全所需的細緻、動態數據。這個差距催生了對更先進解決方案的迫切需求——而基於視覺的分析正好能填補這個空白。
現代基於視覺的分析有何不同？2026 年的突破
基於視覺的行人流量分析並非新概念，但近期人工智慧（AI）、機器學習和邊緣運算（edge computing）的進步，已將其從一個小眾工具提升為主流解決方案。兩項關鍵創新正推動這場革命：跨模態學習能力和注重隱私的設計——解決了過去阻礙採用的兩大主要障礙：有限的環境適應性和隱私疑慮。
1. 跨模態 AI：全天候、各種條件下的精確度
對於視覺系統而言，在不同光照條件下的可靠性是最大的挑戰之一。傳統的電腦視覺模型難以在夜間（依賴紅外線攝影機）或強烈陽光下識別行人，因為可見光和紅外線感測器的數據不相容。隨著跨模態知識解耦與對齊（CKDA）技術的發展，這種情況得到了改變。這項突破由北京大學的研究人員在 AAAI 2026 上發表。這種方法使用雙 AI 模組來分離和對齊可見光和紅外線攝影機的資訊：
• 跨模態通用提示模組提取在可見光和紅外光下都一致的共享特徵（例如人體形狀），消除了特定於模態的雜訊。
• 單模態特定提示模組可放大獨特特徵（例如紅外線中的熱訊號或可見光中的顏色），以提高在特定條件下的偵測準確性。
結果如何？CKDA 在終身行人重新識別任務中，平均 mAP（平均精確度）達到 36.3%，R1 準確度達到 39.4%—超越了所有先前模型。對於城市和場館而言，這意味著 24/7 的行人監控，無論是凌晨 2 點還是中午，都能可靠運作，且無需為白天和夜晚設置獨立系統。
2. 設計即隱私：無損分析
隱私疑慮長久以來一直是視訊分析廣泛採用的阻礙。批評者擔心攝影機可能會收集敏感的個人資料（例如臉部特徵或衣著），這些資料可能被濫用。現今的基於視覺的系統透過輕量級的對抗性混淆模型來解決這個問題，這些模型在將資料傳輸到雲端之前，會在邊緣（即直接在攝影機上）處理視訊資料。這些模型僅保留行人偵測所需的必要資訊（例如移動模式和人群密度），同時模糊識別細節。重要的是，混淆後的資料仍然與標準物件偵測器相容，因此準確性不會有任何損失——同時又能防止行人屬性識別模型提取敏感資訊。
這種以隱私為先的設計確保了對 GDPR 和 CCPA 等全球法規的遵循，使基於視覺的分析成為公共空間的可行解決方案。
實際影響：基於視覺的分析如何轉變關鍵產業
全天候的準確性與隱私合規性的結合，使得基於視覺的分析在多個領域變得不可或缺。以下是三個突出的使用案例，展示了其實際價值：
1. 大型場館：動態人群管理以確保安全與體驗
像英國國家展覽中心（NEC）這樣的場地——它是歐洲最大的活動場地之一，每年接待 300 萬訪客——面臨著獨特的挑戰：場地佈局的每日變更、不同規模的人群（從 1,000 到 50,000 多名與會者），以及快速應對安全風險的需求。NEC 與 Intel 和 WaitTime 合作，部署了一個基於視覺的系統，該系統由第五代 Intel Xeon 可擴展處理器和即時 AI 分析提供支援。該解決方案使用 Cisco Meraki 智慧攝影機擷取視訊串流，並在現場進行處理，以提供：
• 即使進出口點因不同活動而改變，仍能以 95% 以上的準確度進行即時行人流量監測。
• 當人群密度超過安全限制時自動發出警報，使工作人員能夠主動引導人潮。
• 歷史分析儀表板，可比較不同活動的人潮模式，協助 NEC 優化資源配置（例如，在高人潮區域增加餐飲攤位或安全人員）。
結果如何？NEC 將營運效率提高了 30%，並透過縮短等待時間和減少安全事件來提升訪客滿意度。NEC Group IT PMO 經理 Robert Bowell 指出：「WaitTime 完全滿足了我們的需求。它自動化了我們的流程，並與我們的活動管理系統整合，讓我們能夠即時掌握任何時間任何場館的人數。」
2. 都市交通：優化號誌並減少擁塞
繁忙的十字路口對行人與車輛而言都是瓶頸。傳統的交通號誌使用固定時段，無法應對行人流量的波動（例如，尖峰時段通勤者湧現，或附近學校放學時家庭出遊）。基於視覺的分析透過提供行人數量、過馬路速度和等待時間的即時數據來解決這個問題。例如，在中國主要城市一個商業住宅混合區的十字路口試點項目中，交通主管機關使用 AI 攝影機動態調整號誌時段。尖峰時段，當人群密度超過閾值時，系統會延長行人過馬路的時間；離峰時段，則會縮短時間以提高車輛通行量。
結果令人矚目：行人等待時間減少了 40%，車輛擁堵減少了 25%。該系統還偵測到危險行為（例如任意穿越馬路），並向附近的安全攝影機觸發了針對性警報，將行人事故減少了 18%。
3. 公共交通：提升可及性與安全性
機場、火車站和地鐵系統每天處理數百萬名行人，面臨著獨特的挑戰，例如攜帶行李的旅客、擁擠的月台和限制區域。基於視覺的分析技術有助於交通營運商監控高風險區域（例如月台邊緣、安全檢查站），並即時識別異常情況。例如，在一個主要機場，攝影機可以偵測到行人滯留在限制區域或跑向登機門，從而觸發安全人員的警報。在地鐵站，該系統會監控月台上的擁擠程度，以防止過度擁擠，並偵測跌倒或醫療緊急情況，從而實現更快的響應時間。
實施基於視覺的分析：成功的關鍵考量
儘管效益顯而易見，但成功部署基於視覺的行人分析需要仔細規劃。以下是四個關鍵的考量因素：
1. 為邊緣運算選擇合適的硬體
為確保即時效能與隱私合規，請選擇支援裝置端處理的硬體。諸如第 5 代 Intel Xeon Scalable 晶片等處理器內建 AI 加速功能，可在無需專用硬體的情況下實現近乎零延遲的影片分析。邊緣裝置透過僅將處理後的洞察（而非原始影片）傳輸至雲端，也能降低頻寬成本。
2. 優先考慮擴展性與彈性
尋找能夠適應不斷變化的環境的解決方案——無論是臨時活動佈局（例如 NEC 的多功能廳）還是新的建築區域。擁有直觀儀表板的系統（例如 WaitTime 的營運儀表板）允許使用者重新定義監控區域、設定自訂警報並與現有管理工具整合。
3. 確保法規遵循
驗證您選擇的系統符合當地的隱私法規。選擇具有邊緣混淆功能的解決方案（例如前面討論的對抗模型），以避免收集敏感資料。透明度也很重要：在公共場所張貼有關視訊監控的清晰通知，以贏得行人的信任。
4. 符合利害關係人的目標
與所有利害關係人合作—從都市規劃師到安全人員—以定義關鍵指標（例如，人群密度閾值、等待時間目標）。例如，一個城市可能優先考慮減少行人事故，而一個場館則專注於改善訪客體驗。將系統客製化以達成這些目標，可確保分析提供可行的見解，而不僅僅是數據。
基於視覺的行人分析的未來
隨著人工智慧和電腦視覺的持續演進，基於視覺的行人分析的潛力將不斷擴大。以下三個趨勢將塑造其未來：
• 與數位分身整合：將基於視覺的數據與數位分身技術結合，將使城市和場館能夠模擬行人流量，並在實施前測試變更（例如新的交叉路口設計或活動佈局）。
• 多感測器融合：整合視覺數據與其他感測器（例如：氣象站、空氣品質監測器）將能提供更全面的洞察——例如，在豪雨或空氣污染期間調整行人路線。
• 預測性分析：先進的 AI 模型將超越即時監測，預測人群湧現，從而實現主動管理（例如：在大型活動結束前部署額外人手到交通站）。
結論：更智慧、更安全的行人移動未來
基於視覺的分析已不再是未來概念，而是實用且經過驗證的解決方案，正在改變我們管理行人交通的方式。透過結合全天候的準確性（歸功於跨模態 AI）、設計即隱私以及即時洞察，它解決了傳統方法的關鍵限制。從 NEC 等大型場館到繁忙的城市交叉路口，這項技術正在提高安全性、減少擁塞並改善行人體驗。
隨著城市變得越來越擁擠和複雜，基於視覺的分析將在建立更智慧、更宜居的城市環境中扮演越來越核心的角色。對於希望保持領先的組織而言，現在是投資這項技術的時機——不僅僅是作為監控工具，更是作為創造更安全、更有效行人空間的策略性資產。
聯繫
留下您的信息，我們將與您聯繫。
WhatsApp
WeChat