By Joe McKendrick

　　人們不斷涌向城市，全球城市地區的持續快速增長意味著交通網絡和公共安全面臨壓力。然而，邊緣計算和5G等新興技術有望緩解這種壓力。

　　全球越來越多的人居住在城市地區，包括中心城市及其郊區，比以往任何時候都多，且這些數字還在不斷上升。聯合國預測，到2030年，超過四分之一的世界人口將居住在人口超過100萬的城市地區。

　　戴爾通過ISS驗證了城市交通設計

　　這意味著越來越嚴重的交通堵塞，越來越多的路邊傷亡，以及更多的污染。城市交通管理系統——許多是在幾十年前設計和建造的——無法應對這些現代挑戰，也無法應對快速增長的交通問題。城市控制中心的管理人員和操作人員根本無法再處理需要響應的大量事件。戴爾發布的一份新白皮書探討了這些挑戰和積極的解決方案。

　　邊緣和基于5G的網絡正在被用于為下一代數字城市(也稱為智慧城市)奠定基礎，這些城市將能夠更好地管理和確保這些不斷發展的超大城市中更好的生活質量。邊緣計算、5G、數據管理、人工智能(AI)、網絡安全和敏捷應用程序架構等技術的融合，為城市規劃者和管理者創造了機會，開發強大的新功能，以更高效地提供服務。

　　數字城市的交通方式將有助于確保24×7流媒體視頻的可用性和高交通流量區域的數據饋送，以及輕軌、公共汽車和其他交通系統的性能。管理員需要評估問題點或延遲并采取補救措施的能力。

　　戴爾報告指出，為了道路安全和執法，執法部門必須在交通十字路口和高速公路上監控和檢測違規行為，并配備一個系統，自動捕捉違規車輛的圖像。拍攝的視頻和圖像將作為證據儲存起來，以備將來參考。與自動車牌識別(ANPR)功能相結合，可用于自動識別違規者，并根據當地法規進行處罰，從而減少此類違規行為，改善交通流量。可檢測的違規行為包括:闖紅燈違規檢測、超速違規檢測、逆向違規檢測及道路交通監控等。

　　此外，實時監控可以幫助交通管理人員檢測十字路口的車輛隊列，并識別更多的細節以對交通進行分類。這些信息可以與自適應交通燈系統集成。這將允許基于十字路口車輛隊列的自適應交通燈系統對交通燈進行智能控制。還可以收集其他信息以獲得更多的見解，例如車輛數量和類型識別——兩輪車、四輪車(轎車、卡車、貨車)和拖車。該監控系統還可以跟蹤未經授權的停車，以及跟蹤感興趣的車輛。

　　以下要素將為提供此類功能鋪平道路:

　　強大的IT基礎設施：數字城市IT基礎設施是一個非常繁忙的基礎設施，全天候工作，有來自許多地點和車輛的大量視頻和數據。戴爾報告指出，如今的城市需要存儲和處理來自部署在城市各處的攝像頭和其他傳感器的大量數據。這需要企業級基礎設施管理來滿足計算、存儲和網絡需求。

　　高度集成的架構：戴爾報告建議，視頻管理和視頻分析系統需要將分布式安全或業務監控系統“集成到一個單一的聯合架構中，以支持分層信息流和擴展”。這是城市實施城市交通解決方案的關鍵能力，可以將不同地區的智能整合到一個共同的控制中心。這有助于城市管理者通過應用統一的響應流程和協調多個機構以獲得最佳響應來管理和優化流動性狀況。聯合功能，以及GIS智能功能，可幫助管理員實現更高的態勢感知能力。

　　綜合交通運營中心：根據報告，城市需要一個集中的監控能力，將所有這些信息匯集在一起，以便管理者做出決策。這涉及整合來自多個地理區域運行的許多孤立系統的信息。為了解決將幾個孤立的監控和分析系統組合成一個通用應用程序的差距。