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边缘城市:利用技术促进城市交通

By Joe McKendrick

人们不断涌向城市，全球城市地区的持续快速增长意味着交通网络和公共安全面临压力。然而，边缘计算和5G等新兴技术有望缓解这种压力。

全球越来越多的人居住在城市地区，包括中心城市及其郊区，比以往任何时候都多，且这些数字还在不断上升。联合国预测，到2030年，超过四分之一的世界人口将居住在人口超过100万的城市地区。戴尔通过ISS验证了城市交通设计这意味着越来越严重的交通堵塞，越来越多的路边伤亡，以及更多的污染。城市交通管理系统——许多是在几十年前设计和建造的——无法应对这些现代挑战，也无法应对快速增长的交通问题。城市控制中心的管理人员和操作人员根本无法再处理需要响应的大量事件。戴尔发布的一份新白皮书探讨了这些挑战和积极的解决方案。边缘和基于5G的网络正在被用于为下一代数字城市(也称为智慧城市)奠定基础，这些城市将能够更好地管理和确保这些不断发展的超大城市中更好的生活质量。边缘计算、5G、数据管理、人工智能(AI)、网络安全和敏捷应用程序架构等技术的融合，为城市规划者和管理者创造了机会，开发强大的新功能，以更高效地提供服务。数字城市的交通方式将有助于确保24×7流媒体视频的可用性和高交通流量区域的数据馈送，以及轻轨、公共汽车和其他交通系统的性能。管理员需要评估问题点或延迟并采取补救措施的能力。戴尔报告指出，为了道路安全和执法，执法部门必须在交通十字路口和高速公路上监控和检测违规行为，并配备一个系统，自动捕捉违规车辆的图像。拍摄的视频和图像将作为证据储存起来，以备将来参考。与自动车牌识别(ANPR)功能相结合，可用于自动识别违规者，并根据当地法规进行处罚，从而减少此类违规行为，改善交通流量。可检测的违规行为包括:闯红灯违规检测、超速违规检测、逆向违规检测及道路交通监控等。此外，实时监控可以帮助交通管理人员检测十字路口的车辆队列，并识别更多的细节以对交通进行分类。这些信息可以与自适应交通灯系统集成。这将允许基于十字路口车辆队列的自适应交通灯系统对交通灯进行智能控制。还可以收集其他信息以获得更多的见解，例如车辆数量和类型识别——两轮车、四轮车(轿车、卡车、货车)和拖车。该监控系统还可以跟踪未经授权的停车，以及跟踪感兴趣的车辆。以下要素将为提供此类功能铺平道路:强大的IT基础设施：数字城市IT基础设施是一个非常繁忙的基础设施，全天候工作，有来自许多地点和车辆的大量视频和数据。戴尔报告指出，如今的城市需要存储和处理来自部署在城市各处的摄像头和其他传感器的大量数据。这需要企业级基础设施管理来满足计算、存储和网络需求。高度集成的架构：戴尔报告建议，视频管理和视频分析系统需要将分布式安全或业务监控系统“集成到一个单一的联合架构中，以支持分层信息流和扩展”。这是城市实施城市交通解决方案的关键能力，可以将不同地区的智能整合到一个共同的控制中心。这有助于城市管理者通过应用统一的响应流程和协调多个机构以获得最佳响应来管理和优化流动性状况。联合功能，以及GIS智能功能，可帮助管理员实现更高的态势感知能力。综合交通运营中心：根据报告，城市需要一个集中的监控能力，将所有这些信息汇集在一起，以便管理者做出决策。这涉及整合来自多个地理区域运行的许多孤立系统的信息。为了解决将几个孤立的监控和分析系统组合成一个通用应用程序的差距。