智慧城市的发展与新技术息息相关，随着5G、物联网、云计算、大数据、人工智慧等新技术逐步推广应用，全国各地都在大力推进围绕新基建为核心的智慧城市的建设。

2020年4月，国家发改委明确了“新基建”的范围：

一是以5G、物联网、工业互联网、人工智能、云计算、区块链、数据中心、智能计算中心为代表的信息基础设施；二是深度应用互联网、大数据、人工智能等技术的智能交通、智慧能源等融合基础设施；三是支撑科学研究、技术开发、产品研制的创新基础设施。

新基建带来新机遇，作为未来城市发展的重要引擎，将全面推进城市的智慧化转型。

以城市交通枢纽为例，伴随着数字科技新基建的推动，能够让城市交通枢纽之间互联互通，构建起城市级的交通数据中心，更好的赋能交通出行。

一、现状分析

交通枢纽是一个城市交通系统的重要组成部分，对整个交通的运行起到非常重要的推动作用。随着城市的不断发展，城市交通枢纽也面临着各方面的挑战，主要表现在以下几个方面

1、首先是客流量的逐年递增，特别是节假日巨量客流的进出，会给枢纽客运业务带来巨大压力，这个压力一方面来自与安全层面，另一方面来自于运营层面。因为当前枢纽客运业务主要以人工处理为主，如客流态势监控，客流疏导，故障疏散、应急处置和协调联动等，缺乏智能化的技术手段。

2、其次是运营管理效率有待提升。目前在城市交通枢纽中，各子系统的运行相对孤立，系统与系统之间的数据没有很好的共享应用，所以会导致部分业务运行起来繁琐复杂，影响整体的运行效率。在民航机场领域，航班保障过程，目前采用人工采集，准确率/效率均有待提升。

3、最后是乘客需求在不断变化和拓展。随着互联网、人脸识别等新技术的不断普及推广，乘客对交通枢纽能提供的服务需求不断提升，包括乘坐体验的便利性，信息获取的多样性，出行诱导的及时准确性等。

以上这些都是城市交通枢纽目前面临的现状，那我们如何解决？

二、建设理念

面对这样的现状，我们需要一个抓手来打破“业务”与“传统数据”的之间的壁垒，来发挥传统数据的价值，为业务所用。

经过一系列业务流程的调研，我们发现一直被大家忽略的视频数据是一个很好的突破口，因为它是最鲜活的，可以实时展现交通枢纽的态势。同时整个交通枢纽布建了大量的视频管理系统，为全场景的分析提供了可能。因此我们联合阿里打造整个交通枢纽的视频智能中枢，最大限度的挖掘原始视频资源背后的价值，同时融合其他多维度的IoT数据，更好的赋能交通出行。

整个视频智能中枢，由一底座双中台构成，阿里云的专有云/公共云底座，搭载视频业务中台和数据智能中台。 

 

三、技术架构

 

整个技术架构包含四横四纵，四横包含感知、后台、中台、前台；四纵包含科学布建体系、标准体系、大安全系统和运维服务体系。基于这四横四纵的技术架构，来支撑整个城市交通枢纽业务的实现。

感知是实现整个枢纽的安全屏障建设的基础，通过部署物联终端来实现数据的感知，包含了视频数据/交通数据/其他IoT数据等。

后台是基于感知数据之上，提供必要的计算、存储的软硬件资源。云后台由硬件和软件构成，硬件包括通用计算、AI计算、IPSAN、云存储、NVR、安全、网络等基础设施，软件采用容器、大数据、消息总线等云计算技术，支持横向扩展和集群部署能力，为中台提供坚实可靠的基础。

中台是后台的核心软硬件资源之上，通过视频业务中台和数据中台提供全面的视频服务、智能服务、计算服务、大数据服务等，实现数据的存储、解析及研判。

视频业务中台统一接入原始视频数据、图片数据等数据，并对视图数据进行统一的管理，实现转发、备份、点播等功能。源于宇视的强大的自研IMOS操作系统，在提供各类视频基础服务能力的同时，可以实现百万路视频的接入，百PB级别的存储，并且基于业务的模块化设计，使得系统的兼容性更高。

数据智能中台主要包括数据智能引擎、视频智能引擎，将视频业务中台接入的视图数据通过视频智能引擎进行解析，数据智能引擎实现数据接入、数据处理、数据组织、数据服务和数据治理，通过对视频图像数据进行智能处理、有效组织和综合治理，提升从海量视频图像信息中“智萃”价值信息的能力。通过API服务总线统一接口向上层SaaS提供大数据能力。

前台是场景化的业务应用，结合客户的真实需求进行深度定制。

四、智慧交通枢纽业务应用

 

1.安全态势感知

安全因素是交通枢纽得以运行的基础，其中核心要素人的管理。在交通枢纽大厅，部署全景智慧监控系统，实现大场景下的全域视频监控。

同时基于智能分析能力，进一步呈现人群密度分析、人群滞留分析、人群混乱分析等应用分析。面对大场景下的突发的人群聚集/人群滞留/人群混乱等异常情况，系统会进行及时报警。

针对一些特定场景，也可以结合场所本身特性，进行特定的异常行为分析。比如自助售货/票区域频发物品遗留、电梯扶梯口下客区域频发的人员摔倒检测、隔离栏杆的翻越检测等等。通过基于视频的智能分析，降低交通枢纽安全事件的发生。

2.大客流预测及实时监测预警

大客流情况下应对能力也是考验交通枢纽运行能力很重要的一点，我们可以通过大客流预测及实时监测预警方案来进行有效管控。主要包含以下几个方面：

首先是客流情况预测：融合历史的客流数据/安检数据、火车/轨交时刻信息，通过后端数据分析，形成客流到达枢纽的时间分布模型，从而进行短时客流情况预测；

其次是实时监测预警：基于视频识别分析算法，实时监测各区域人员数量，尤其是关键通道、关键断面，一旦超出枢纽对客流的承载能力，第一时间及时预警。同时联动相关的应急预案处置，进行客流疏导和协调联动，联动周边公共交通、轨道交通、出租车等运输系统，快速提升枢纽的接驳能力。

最后所有信息可以通过数据可视化引擎来实现数据可视化呈现，协助工作人员及时直观的了解枢纽现状，做到“提前预知，随时感知”。

3.全流程旅客服务

以上是安全方面的一些思考，在旅客服务和运营管理方面，我们也做了一些探索。

首先是全流程的旅客服务，以机场为例，因为每年的旅客满意度调查通关过程是满意度较低的，尤其是安检环节。所以我们希望建设统一的旅客人像大数据平台，赋能智慧安检、身份核验、智慧航显、人脸登机等业务场景，全面提升旅客出行服务感受。

智慧安检业务，基于大数据和人脸识别技术智能引导旅客到不同的安检通道，实现快速通行。通过融合旅客安全等级信息、旅客出行信息、旅客社会化的信息等数据，基于安检积分模型，综合评估客户安全等级，进而辅助决策安检通行。

安检核验业务，在机场安检工作区部署人证核验终端，对接机场安检信息系统。通过人证核验终端实现安检的旅客身份信息合一验证，并将相关信息（旅客人脸照，现场原照、相似度比分值、比对结果、身份证信息等）上传给安检信息系统，辅助安检人员对旅客身份快速甄别，以提高安检效率、减少工作失误。

智慧航显业务，通过人脸识别技术主动识别当前旅客身份，快速显示该旅客的航班信息以及状态，并提供个性化的信息服务。一方面，可以融合导航信息为旅客提供当前位置到登机口的地图导航；另一方面，还可以为旅客提供所需的各种实时信息、如气象报告、商铺信息、旅游导航等，全面提高了出行服务体验。

人脸登机业务，通过对接离港系统、安检信息系统等业务系统，形成出港旅客人脸库，在登机口部署人脸速通门进行乘机前人票核验。用户刷登机凭证，并现场抓拍人脸图片与出港旅客人脸库进行比对。比对通过则放行，否则不放行，来解决混用、冒用他人登机凭证的问题。

4.精准寻人

对于城市交通枢纽来说，找人难是一直是面临的问题，并没有很好的解决方案。人脸识别技术出现后，希望通过人脸识别来解决，但在实际应用过程中，发现还有工程化落地的问题。由于交通枢纽空间大、人员多，由于原来人脸识别摄像机数量有限，通过人脸识别很难精准有效的找到。

为了解决这个问题，我们在原来人脸识别技术的基础上，融合了ReID（跨镜追踪）技术，在全量视频数据中，通过拟合算法（人脸和人体的拟合算法），进行结构化分析处理，从而快速定位找到未登机或失联的旅客，提升寻人效率的同时，节省人力资源投入。

并且在疫情的大背景下，我们将算法进一步升级，可以更好的适配佩戴口罩人群，针对重点旅客轨迹刻画，同行人员分析。

5.航班保障进程可视可管

对于机场而言，从飞机的降落滑行、到再次起飞，整个航班保障过程的透明化、可控化对于运行管理至关重要。

目前大多数机场的保障过程数据均采用人工采集，会存在采集的数据质量不高，数据共享不及时等问题。

我们通过航班保障节点通过视频分析技术，实现事件的自动识别和记录时间点。提升数据采集及时性、准确性的同时，降低过程监控的成本投入，进而实现保障节点的精细化管理。进而提升机场过站效率，节约过站保障时间。为整个机场的运行效率的提升提高了基础。

五、结语

以上分别从安全、运营、服务等方面介绍了相关创新业务应用，希望通过视觉智能中枢建设，更好的解决城市交通枢纽在发展过程中面临的一些问题。

未来，城市交通枢纽必然会融入城市大脑，进一步实现机场、轨道交通、火车站和城市信息的共享，打通航空和地面交通，进而全链路赋能交通出行，推进智慧城市发展建设。

【转载自ITS智能交通】