视频分析提升城市安全

大迁徙已经开始。到 2050 年，约有三分之二的人口将居住在城市或城市中心。着眼未来，城市正扩大预算，对基础设施投资进行重大且必要的升级。

但他们常常缺乏统筹计划的专业知识，无法充分利用投资。“有些基础设施才用一年，有些已经三十年了，因此整合现有系统、深入了解情况颇有挑战，” Intelligent Security Systems (ISS) 北美管理总监 Matt Powell 说。ISS 是一家智能视频管理系统与分析供应商。Powell 还补充道，“因为没有足够的人力或财力来应对每一项挑战，所以城市需要应用技术来为工人和居民赋能。”

另一个问题是整合不同的基础设施系统来生成城市规划 AI 中的可用数据。应对数据稀缺的挑战，ISS 的 AI 驱动视频分析可以帮忙。公司提供实时事件通知，确定行人行为、交通事故、交通堵塞等趋势。

“更好的环境数据与视频分析结合，为城市安全与安全规划提供了大量支持信息。” Powell 说。

想行人之所想：行人安全

城市安全保障可能包含很多内容，但减少行人事故是关注的重点。2021年，美国记录了 7,000 个行人死亡案例。ISS 是英特尔合作伙伴生态系统的一部分，帮助城市实现 VisionZero 目标。这一目标旨在消除交通事故死亡与重伤案例，提升面向所有人的安全性、健康和公平流动性。

专注人行道是这一目标中的重要内容。额外收获：重视行人安全有助于地方政府实现宏大的碳减排目标。

人行道上的照明常常无法保障行人的安全，Powell 说。城市正努力采取一系列措施。例如，新加坡使用红灯照亮整个人行道边缘，让看手机的人可以更容易注意到危险。在美国，越来越多人行道采用了闪电灯。但这些安全措施还是让行人为自己的安全负责。

司机也可能会在转弯或照明不好的地方撞到行人。而人行道上过亮的灯光也会让人看不清道路。

ISS 的 SecurOS Soffit Intelligent 系统能够通过追踪人行道上的行人实现动态照明，从而解决这一问题。聚光灯由一系列的 LED 模组组成，可以照亮人行道的不同部分。该系统包含一个 IP 摄像头和视频分析控制器，能够在待机模式中为人行道提供低亮度静态照明。

当 AI 驱动的算法从任意角度检测到行人时，便会激活灯光，照亮行人所在的特定区域。随着行人移动，相应的 LED 模组也会开启。该系统可以一次为同个人行道上的多个行人根据行走方向和速度提供动态照明。

分析为先的安全方案

ISS 使用边缘 AI 算法处理视频。“这些分析需要强大的算力，这也是我们和英特尔合作的原因，” Powell 说。“英特尔和我们一起开发了处理工具套件，让我们可以外出安装这些小型可移动系统，并将它们安装在 GPU 内核中。”ISS 大规模地在神经网络模型上训练其 AI 算法，用来检测和分类车辆、行人和动物等。

大多数城市不需要进行大规模的基础设施重建来整合 Soffit 解决方案。他们已经有了某种类型的 IP 摄像头，其服务器可以将信息发送至命令中心。ISS 与集成伙伴合作，为他们提供解决方案相关培训。“我们不仅仅是为他们提供方案，” Powell 说。

Powell 强调 ISS 是“分析为先、视频管理平台和决策管理系统其次的公司”，这意味着它对其他组件的整合有极高的接受度。开放式 API、易于使用的软件开发套件将提供支持。“未来世界是非专属的世界。我们有自己的系统，但我们始终相信我们能为其他已部署的模组带来价值，” Powell 说。

分析为先的方案让 ISS 可以在视频方面有更多操作空间。比如，Soffit 提供的智能分析可以预测峰值使用时间，人流方向，以及具体时间。解决方案还记录了一些侥幸事件。“当这些信息传输给规划部门时，他们便知道要如何改变环境，例如这个区域是否需要停车标识，是否有转弯盲区等。” Powell 说。

塑造物联网和智慧城市

更好的规划将是塑造未来智慧城市的关键。视频将会帮助描绘新的城市地图，Powell 说。“为满足智能车辆和智能通信需求，视频分析需要了解这些系统如何运作。这很重要，因为我们需要知道要作出什么改变，才能创造一个更安全、更智能的环境，使得交通更顺畅、伤亡更少。”

本文经过 insight.tech 副主编 Georganne Benesch 编辑。