Scott Davis, VP UK & Ireland
Rosnące obciążenie sieci transportowych wymaga coraz bardziej zaawansowanych rozwiązań w zakresie bezpieczeństwa. Choć liczba wykroczeń drogowych w Anglii i Walii nieznacznie spadła do 4 858 w 2024 roku, problem wciąż jest poważny – główne przyczyny to nadmierna prędkość, rozproszenie uwagi kierowców i trudne warunki pogodowe. W transporcie kolejowym na pierwszym planie są włamania na teren torów, wypadki, chuligaństwo i próby samobójcze.
Sztuczna inteligencja i inteligentny monitoring wizyjny stają się kluczowymi narzędziami do rozwiązania tych wyzwań. AI, automatyzacja i zaawansowana analityka wideo przekładają się na lepszą świadomość sytuacyjną, błyskawiczne wykrywanie ryzykownych zachowań – takich jak włóczenie się po peronie – proaktywne zapobieganie przestępstwom i wypadkom oraz planowanie oparte na twardych danych.
Możliwości AI rosną w zastraszającym tempie
AI w monitoringu wizyjnym i zarządzaniu ruchem przeszła w ostatnich latach ogromną ewolucję. Od prostej detekcji ruchu generującej mnóstwo fałszywych alarmów do wyrafinowanej analizy w czasie rzeczywistym opartej na głębokim uczeniu maszynowym.
Dzisiejsze systemy AI precyzyjnie rozpoznają typy pojazdów – osobowe, ciężarowe, autobusy, motocykle, rowery – odczytują tablice rejestracyjne i identyfikują cechy charakterystyczne jak kolor nadwozia. Operatorzy monitorują zachowanie pojazdów na wielu pasach jednocześnie, system wykrywa jazdę pod prąd czy nielegalne skręty. Te informacje w czasie rzeczywistym pozwalają reagować na potencjalnie niebezpieczne sytuacje, zanim eskalują. Podobnie w newralgicznych punktach – przystanki autobusowe, skrzyżowania – AI wykrywa stojące pojazdy stanowiące zagrożenie i umożliwia interwencję przed kolejnym wypadkiem.
Ale AI to nie tylko detekcja. To także inteligentne zarządzanie ruchem – analiza kolejek, monitoring prędkości, alerty o zatorach. Te dane pozwalają służbom transportowym optymalizować sygnalizację świetlną, przekierowywać ruch w czasie rzeczywistym i planować rozbudowę infrastruktury na podstawie faktów, a nie założeń.
Prawdziwy przełom to edge AI – sztuczna inteligencja zintegrowana bezpośrednio w kamerze. Dane przetwarzane są lokalnie, co oznacza błyskawiczną reakcję, większą prywatność oraz niższe wymagania co do przepustowości i pojemności serwerów. Idealne rozwiązanie dla obiektów ruchomych – autobusów, pociągów – oraz lokalizacji oddalonych od centrali, jak przejazdy kolejowe.
Bezpieczeństwo w transporcie – wielowymiarowe wyzwanie
Sieci i węzły transportowe to dynamiczne, złożone środowiska pod ciągłą presją, gdzie bezpieczeństwo wymaga spojrzenia z wielu perspektyw. Wejścia, terminale, strefy zastrzeżone, obszary logistyczne, wnętrza pojazdów, drogi, tory – każdy element wymaga nieustannego nadzoru.
Zagrożenia? Kradzieże, wandalizm, chuligaństwo, a także poważniejsze incydenty – agresja, wtargnięcia na teren chroniony, terroryzm. Operatorzy muszą być gotowi na nagłe przypadki medyczne, poszukiwania zaginionych osób, zarządzanie dużymi tłumami i minimalizowanie strat w operacjach logistycznych.
Żeby sprostać tym wymaganiom, organizacje korzystają z wielu narzędzi – monitoring wizyjny, kontrola dostępu i zabezpieczenia obwodowe, platformy komunikacyjne, podłączone czujniki. Coraz częściej AI staje się siłą, która integruje te technologie, umożliwiając szybsze, mądrzejsze reakcje i większą efektywność operacyjną.
Oto pięć sposobów, w jakie AI już dziś zmienia bezpieczeństwo w transporcie.
1. Monitoring i alerty w czasie rzeczywistym
Systemy wideo z AI pracują 24/7, automatycznie identyfikując i zgłaszając operatorom nietypowe zachowania, zagrożenia lub problemy operacyjne wymagające interwencji. Precyzyjne algorytmy eliminują fałszywe alarmy wywołane przez zwierzęta czy ruchome cienie. AI nieustannie skanuje otoczenie w poszukiwaniu niebezpieczeństw – operatorzy mogą skupić się na innych zadaniach i reagować tylko wtedy, gdy naprawdę trzeba. Efekt? Większa wydajność zespołu i mniejsze zmęczenie personelu ciągłym monitorowaniem i fałszywymi alarmami.
AI skraca czas reakcji, co jest kluczowe w sytuacjach krytycznych – człowiek spadający na tory, włamania na przejazd kolejowy, pożar na przystanku, niebezpieczne manewry na drodze. Wandalizm – graffiti, tłuczone szyby – również wykrywa AI, pozwalając złapać sprawców na gorącym uczynku i zapobiec zniszczeniu mienia. System rozpoznaje także duże skupiska ludzi, które mogą sygnalizować chuligaństwo lub niebezpieczne zatłoczenie.
Dynamiczne maskowanie prywatności – obiekt zakryty kolorem lub pikselami – usuwa dane osobowe pasażerów, zachowując jednocześnie kluczowe informacje dla operatorów o tym, co dzieje się w terenie i w pojazdach. Pełny materiał może odblokować upoważniona osoba na potrzeby śledztwa po zdarzeniu.
2. Lepsza świadomość sytuacyjna
Operatorzy transportu muszą wiedzieć, co dzieje się na rozległym, często skomplikowanym terenie, a AI dramatycznie poprawia tę widoczność. Kamery to ich „oczy w terenie" – identyfikują obiekty zainteresowania i ich cechy, np. markę, model i kolor pojazdu wraz z tablicami rejestracyjnymi, co pomaga skierować patrol we właściwe miejsce. System wspiera też szybkie odnalezienie zaginionych osób – wystarczy wyszukać według płci, koloru ubrania, obecności okularów czy torebki.
3. Proaktywne planowanie miejskie
Analizując trendy w nagraniach wideo, systemy AI dostarczają cennych danych do planowania urbanistycznego. Mapy ciepła pokazujące wykorzystanie dróg czy budynków, typy pojazdów, ich liczba i rozkład – wszystko to pomaga w projektowaniu układu dróg, oznakowania i alokacji zasobów takich jak patrole czy konserwacja. Tam, gdzie często dochodzi do kradzieży czy włamań, można wzmocnić ochronę. Trasy o dużym natężeniu ruchu można rozbudować.
Wizualizacje – mapy ciepła, wykresy – ułatwiają kierownictwu podejmowanie proaktywnych decyzji. Takie podejście oparte na danych pozwala strategicznie alokować zasoby i wzmacniać bezpieczeństwo publiczne bez polegania wyłącznie na reakcjach po fakcie.
4. Połączone systemy
Monitoring wizyjny z AI i protokoły typu MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) rewolucjonizują sposób, w jaki operatorzy zarządzają bezpieczeństwem, efektywnością i reakcją w miastach.
Kamery już nie tylko obserwują – współpracują z całym ekosystemem czujników, oświetlenia, oznakowania i kontroli dostępu, poprawiając efektywność operatorów i usprawniając procesy. Przykłady? Kamery włączają światła w zależności od natężenia ruchu pieszych albo podnoszą szlabany dla pojazdów rozpoznanych po tablicach rejestracyjnych. Gdy system wykryje intruza lub duży tłum w strefie zastrzeżonej, automatycznie włącza się alarm głosowy nakazujący opuszczenie terenu. Jeśli dojdzie do wypadku drogowego, znaki elektroniczne dynamicznie przekierowują pojazdy, redukując korki.
5. Śledztwa powypadkowe
AI drastycznie przyspiesza dochodzenia, pozwalając zespołom ochrony przeszukiwać nagrania według metadanych – marka pojazdu, kolor ubrania podejrzanego, numer rejestracyjny – zamiast ręcznego przeglądania godzin materiału. Ułatwia to zbieranie dowodów i szybszą współpracę z policją i innymi służbami. Relacje świadków bywają nieprecyzyjne lub niekompletne, więc materiał wideo jest kluczowy dla śledztw.
Platformy VMS (Video Management System) konsolidują dane z wielu źródeł – kamery, czujniki, kontrola dostępu – w jednym interfejsie, ułatwiając analizę trendów, reakcję na incydenty i eksport materiału dowodowego. Te platformy obsługują długoterminowe przechowywanie i odzyskiwanie danych, zapewniając zarówno świadomość sytuacyjną w czasie rzeczywistym, jak i analizę wzorców na potrzeby planowania.
Zarządzanie zgodnością z przepisami i raportowanie? AI to upraszcza. Organizacje mogą wykazać proaktywne środki bezpieczeństwa i udostępnić audytorom, regulatorom i innym interesariuszom znacznie więcej szczegółowych danych.
Co czeka AI w monitoringu wizyjnym
AI w monitoringu już dziś zmienia sposób, w jaki władze miejskie i organizacje transportowe podchodzą do bezpieczeństwa i efektywności operacyjnej – ale to dopiero początek. W miarę rozwoju AI jej zdolność do interpretacji złożonych scenariuszy i inicjowania inteligentnych reakcji będzie rosła wykładniczo. Równocześnie sprzęt – kamery, czujniki, urządzenia edge – stanie się mocniejszy, bardziej wszechstronny i głębiej zintegrowany z codziennymi operacjami.
Będziemy świadkami coraz częstszego wykorzystania zaawansowanych technologii – kamery panoramiczne i wielosensorowe, drony, kamery noszone na ciele – wszystko współpracujące, by zapewnić pełną widoczność w sieciach transportowych. Ale wraz z rozrastającym się ekosystemem pojawia się potrzeba inteligentnej konsolidacji. Centralizacja danych ze wszystkich źródeł w jednej, zunifikowanej platformie będzie kluczowa dla zarządzania złożonością i szybkiego podejmowania świadomych decyzji.
Dla operatorów transportu przekaz jest jasny: inwestowanie w AI dziś to nie tylko krok naprzód, to ruch strategiczny na przyszłość. Organizacje, które zaczynają teraz, będą w najlepszej pozycji, gdy technologia osiągnie pełną dojrzałość. Teraz jest idealny moment, żeby wsiąść do tego pociągu.
Artykuł pierwotnie opublikowany w sierpniowym wydaniu Security Journal UK (SJUK)