作為2019年在道路上度過200多個晚上，使用各種公共交通工具的人，我很高興看到數(shù)字技術的創(chuàng)新和發(fā)展正在付諸實踐，例如改進的可識別安全和行為趨勢，操作或操作的攝像頭?；诎踩牡托噬踔粮纳瞥丝统鲂畜w驗的方法。物聯(lián)網(wǎng)和人工智能將在2020年繼續(xù)采用，有望繼續(xù)使運輸系統(tǒng)更安全，更高效。

當我們想象到超環(huán)，無人駕駛車輛和瞬時物質轉移時，智能交通的未來首先建立在使公共交通更安全的基礎上。我們正在物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的幫助下做到這一點。

啟用人工智能(AI)的解決方案以通過智能設備提高移動性，導致對物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的連接世界因對變革性技術(例如能夠記錄和分析的各種新型傳感器)需求的增長而形成從購物習慣到空氣質量的一切。物聯(lián)網(wǎng)對我們的日常生活產(chǎn)生了重大影響，改變了我們彼此之間的互動方式，業(yè)務開展方式以及確保安全的方式。

我們看到這些趨勢會影響各種市場，而交通運輸行業(yè)位居榜首。根據(jù)Research and Markets的調查，到2024年，大眾運輸安全市場的復合年增長率將超過8.7%。該報告發(fā)現(xiàn)，對于恐怖襲擊和犯罪的擔憂日益增加，對于大眾運輸安全和技術的基礎設施開發(fā)的要求也越來越高，需要視頻監(jiān)控和分析等技術來支持廣泛的安全計劃。

建筑智能

當我們想象未來的轉折時，我們會被超回路，無人駕駛車輛和幾乎瞬時的物質轉移的想法所吞噬，而且距離我們并不遙遠!但是就目前而言，數(shù)字技術的出現(xiàn)對于使日常服務高效運行至關重要。

運輸系統(tǒng)的根本基礎應該是安全。對安全的重視可以減少犯罪并為旅行者提供更安全的條件，并有助于改善對潛在事件的響應。這些關鍵的安全功能依賴于數(shù)據(jù)。

安全運輸環(huán)境建立在從一系列傳感器和數(shù)據(jù)庫收集的信息以及視頻數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)的基礎上。面部識別，行為分析，車牌識別和其他智能解決方案都變得越來越普遍，這意味著實時有效地收集，分析，存儲和處理所有這些信息對于實現(xiàn)安全和操作目標至關重要。沒有適當?shù)幕A架構就不會發(fā)生這種情況。

未來的安全運輸系統(tǒng)

盡管大多數(shù)運輸當局依靠視頻，安全和物聯(lián)網(wǎng)平臺來更好地保護和優(yōu)化其運營和乘客，但這些解決方案通常分散，不連貫，易于出現(xiàn)故障且維護成本高昂。另外，隨著數(shù)據(jù)捕獲工作的增加，對實時分析以提高態(tài)勢感知的需求也在增長。隨著數(shù)據(jù)量和收集量的擴大，傳統(tǒng)的IT基礎架構無法滿足這些環(huán)境的需求。

除了有效地監(jiān)視，存儲，保護，處理和移動來自成千上萬個攝像頭和傳感器的數(shù)據(jù)外，運輸機構的IT基礎架構解決方案還必須與現(xiàn)有和新的IoT技術無縫集成。它還必須支持基于視頻的元數(shù)據(jù)的多種需求以及大數(shù)據(jù)和分析應用程序，包括人群管理，交通監(jiān)控，停車系統(tǒng)等。