同时，借助AI摄像机采集的公共交通相关大数据，管理人员可对交通运行状态及服务进行优化调整，从而改善乘客出行体验。未来，物联网和人工智能将继扩大在公共交通的应用范围，让运输系统更安全、更高效。

基于人工智能解决方案的移动智能设备，以及各种革命性技术应用的不断增长，重构了我们的物联网世界，例如从各式各样的智能传感器能够记录和分析我们的购物习惯到空气质量监测等等。物联网对我们的日常生活产生了重大影响，也改变了我们彼此之间的互动方式、业务开展方式以及安全防护方式。

这些趋势将会影响各行各业市场，而交通运输行业位居榜首。根据Research and Markets的调查，到2024年，大众运输安全市场的复合年增长率将超过8.7%。同时研究还表示，对于恐怖袭击和犯罪活动的担忧日益增加，对于大众运输安全和技术的基础设施开发的需求也越来越高，需要视频监控和分析等技术来支持广泛的交通安全。

数据是基础

当我们想象未来的交通运输时，我们往往会对超级高铁、无人驾驶车辆和几乎瞬时的物质转移等充满了无限遐想，而且这些想法距离我们并不遥远!但是就目前而言，数字技术的出现对于日常的服务及高效运行至关重要。

运输系统的根本基础应该是安全。提高对安全的重视可以减少犯罪事件并为旅行者提供更安全的出行条件，同时有助于改善对潜在安全事件的响应，而这些关键的安全功能依赖于数据。

安全运输环境建立在一系列信息的收集基础之上，从大量的感器到视频数据与智能分析。人脸识别、行为分析、车牌识别等智能解决方案变得越来越普遍，这意味着实时有效地收集、分析、存储和处理所有这些信息对于实现安全和运营目标至关重要，没有适当的基础设施就无法实现这些应用。

未来的安全运输系统

尽管大多数运输管理部门依靠视频、安全物联网平台来更好地保护和优化交通运营和乘客体验，但这些解决方案通常是分散，不连贯的，容易出现故障且维护成本高。另外，随着数据捕获工作的增加，对实时分析以提高态势感知的需求也在增长。随着数据量和收集范围的增加，传统的IT基础架构无法满足这些环境的应用需求。

除了有效地监控、存储、保护、处理和传输来自成千上万个摄像机和传感器的数据外，运输机构的IT基础架构解决方案还必须与现有和未来的IoT技术无缝集成。同时，还必须支持基于视频元数据的大数据和分析等多种需求，包括人群管理、交通监控、停车管理等。

灵活的软件定义基础架构解决方案具有平衡性、扩展性及富有弹性，可以确保运输系统的安全和保障交通环境中的各种要素协同工作，保护乘客免受犯罪和恐怖主义袭击，降低风险的同时改善出行体验。

超融合基础架构(Hyperconverged infrastructure，HCI)允许将视频管理、IoT数据收集、视频、数据分析以及存储、访问控制和其他相关应用整合到一个易于部署且易于管理的行业标准设备。HCI平台消除了单独的物理服务器和存储的复杂性，并提供了一种更加无缝的方式来扩展基础架构，以适应摄像机或传感器数量以及分析需求的增加。

目前，全世界的运输安全管理和IT团队必须应对持续的安全和运营挑战。 他们通常承担建立、部署和管理大型分布式安全系统的任务，这些系统必须考虑关键的安全服务、安全协议、法规和政策合规性、运营效率以及不断变化的业务需求，同时改善乘客的体验并控制成本。

随着人工智能和物联网技术的不断发展与应用，我们期待未来的公共交通运输系统将会变得越来越智能，原来越安全。

免责声明：本网站（http://www.ciotimes.com/）内容主要来自原创、合作媒体供稿和第三方投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
本网站刊载的所有内容（包括但不仅限文字、图片、LOGO、音频、视频、软件、程序等）版权归原作者所有。任何单位或个人认为本网站中的内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，请及时通知本站，予以删除。