AIとIoTが公共交通機関をよりスマートかつ安全に

スマート デバイスを通じてモビリティを向上させる人工知能 (AI) ソリューションは、買い物習慣から空気の質まであらゆるものを記録および分析できる新しいセンサーなどの変革的テクノロジーの需要の高まりに牽引され、モノのインターネット (IoT) でつながった世界へとつながっています。モノのインターネットは私たちの日常生活に大きな影響を与え、私たちが互いに交流する方法、ビジネスを行う方法、そして安全を保つ方法を変えています。

[[332510]]

これらのトレンドはさまざまな市場に影響を与えており、その中でも運輸業界が最も影響を受けています。リサーチ・アンド・マーケッツによれば、公共交通機関の安全市場は2024年までに年平均成長率8.7%以上で成長すると予想されています。報告書によると、テロ攻撃や犯罪に対する懸念の高まりにより、大規模な交通安全プログラムをサポートするためにビデオ監視や分析などの技術が必要となる、公共交通機関の安全と技術のためのインフラ開発に対する需要が高まっているという。

知的

交通の未来を想像するとき、私たちはハイパーループ、自動運転車、ほぼ瞬時の物質移動といったアイデアに夢中になりますが、それはそう遠い未来の話ではありません。しかし今のところ、日常のサービスを効率的に運営するには、デジタル技術の出現が不可欠です。

交通システムの基盤は安全性であるべきです。安全性に重点を置くことで、犯罪を減らし、旅行者にとってより安全な環境を提供し、潜在的な事件への対応を改善することができます。そして、これらの重要な安全機能はデータに依存しています。

安全な輸送環境は、さまざまなセンサーやデータベースから収集された情報、ビデオデータ、分析データに基づいて構築されます。顔認識、行動分析、ナンバープレート認識、その他のインテリジェント ソリューションはますます一般的になりつつあり、安全性と運用上の目標を達成するには、これらすべての情報をリアルタイムで効率的に収集、分析、保存、処理することが重要です。適切なインフラがなければこれは実現できません。

未来の安全な交通システム

ほとんどの交通当局は、業務と乗客をより適切に保護し最適化するためにビデオ、セキュリティ、IoT プラットフォームに依存していますが、これらのソリューションは断片化され、切断されており、障害が発生しやすく、維持にコストがかかることがよくあります。さらに、データ取得の取り組みが増加するにつれて、状況認識を向上させるためのリアルタイム分析の必要性も高まります。データ量とコレクションが拡大するにつれて、従来の IT インフラストラクチャではこれらの環境の要求に対応できなくなります。

何千ものカメラやセンサーからのデータを効率的に監視、保存、保護、処理、移動するだけでなく、交通機関の IT インフラストラクチャ ソリューションは、既存および新しい IoT テクノロジーとシームレスに統合する必要もあります。また、群衆管理、交通監視、駐車システムなど、ビデオベースのメタデータやビッグデータ、分析アプリケーションに対する複数の要件もサポートする必要があります。

パフォーマンス、回復力、拡張性のバランスを柔軟にとるソフトウェア定義のインフラストラクチャ ソリューションにより、交通システムの安全性とセキュリティ環境のすべての要素が連携して旅行者を犯罪やテロから保護し、リスクを軽減しながら旅行者の体験を向上させることができます。

ハイパーコンバージド インフラストラクチャ (HCI) を使用すると、ビデオ管理、IoT データ収集、ビデオおよびデータ分析、ストレージ、アクセス制御、その他の関連アプリケーションを、導入と管理が容易な単一の業界標準アプライアンスに統合できます。 HCI プラットフォームは、個別の物理サーバーとストレージの複雑さを排除し、カメラやセンサーの数の増加や分析ニーズの増加に合わせてインフラストラクチャをよりシームレスに拡張する方法を提供します。

世界中の輸送セキュリティ管理チームと IT チームは、継続的なセキュリティと運用上の課題に対処する必要があります。多くの場合、旅行者の体験を向上させ、コストを管理しながら、重要なセキュリティ サービス、セキュリティ プロトコル、規制およびポリシーのコンプライアンス、運用効率、変化するビジネス ニーズを考慮しなければならない大規模な分散セキュリティ システムの構築、展開、管理が求められます。

この極めてダイナミックな環境において、IoT とビデオ分析を使用して旅行者の安全を確保するにはテクノロジーの助けが必要であり、そのテクノロジーは列車やバスを定刻通りに運行できるように設計されたインフラストラクチャ上で実行する必要があります。