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景区游玩，密密麻麻全是人，想找个拍照的好位置都难；上下班高峰挤地铁，被汹涌的人潮裹挟着，只能被动 “随波逐流”。这样的场景，相信很多人都再熟悉不过。其实，这些看似杂乱无章的人群流动现象，背后藏着大量数据，对城市运转至关重要。

过去，想精准捕捉、展现这些数据难如登天。今天，我们将探讨如何借助视频AI技术和Mapmost SDK for WebGL，让人流数据“动”起来，为城市规划、社会治理、轨道交通等领域带来全新的视角和解决方案。

一、视频AI技术的崛起

随着AI处理视频技术的快速发展，视频已经从“看”的层面转向“想”的层面，结合AI技术能够从视频片段中提取各种有用信息，将其转化为有价值的洞察数据，帮助决策者做出明智决策。监控视频与媒体视频经AI视频分析引擎分析处理，输出对象、属性、行为以及事件，进而实现目标检测、目标跟踪、视觉测量等技术。

AI视频智能分析示意图 图源@智驱力人工智能

在数字孪生应用中，视频AI技术已经成功应用于安防监控、智能交通、城市规划等领域，通过实时监测和分析视频数据，能够自动识别和跟踪视频中的物体（如人、车辆等），通过对人流和车流的分析，能够为城市的管理提供科学依据。

二、人流数据可视化的需求与挑战

人流数据对于城市管理者、商业运营者等至关重要。它可以帮助城市管理者优化城市资源配置，合理规划公共交通线路、商业设施布局等；能够助力商业运营者提升运营效率，通过分析顾客流动路径，优化店铺布局和促销活动；还能保障公共安全，及时发现人群聚集等潜在风险，提前采取措施。

然而，人流数据的可视化面临着诸多挑战，如数据量大、实时性要求高、多源数据融合困难等。如何将这些复杂的数据以直观易懂的方式呈现出来，成为亟待解决的问题。

人流监测系统 图源网络

三、Mapmost SDK for WebGL的解决方案

Mapmost SDK for WebGL是一款强大的WebGL可视化开发工具，它以轻量化二三维一体化渲染为核心，具备强大的数据融合集成能力和海量数据加载与渲染能力。它能够将复杂的数据以直观的可视化效果呈现出来，为用户提供全新的视觉体验。

Mapmost SDK for WebGL通过接收监控视频中利用AI获取的人的点位数据，将行人的轨迹清晰地显示在地图上，实现人流的动态可视化效果。

• 数据接入与处理：通过AI技术获取人流点位数据并剔除无效和重复的数据，对数据进行抽稀处理，只保留关键点位，减少数据量，接入到Mapmost SDK for WebGL中，进行高效实时渲染。

• 轨迹绘制与展示：通过GPU加速技术实时绘制人流轨迹或通过实例化技术绘制海量人物仿真模型。动态轨迹线，支持多种可视化效果，如轨迹颜色变化、轨迹宽度调整等，实例化仿真模型支持点选、材质修改、姿态设置。

• 热力图叠加：结合热力图功能，进一步表达人流密度，为用户带来更丰富的视觉体验。

四、实际应用案例

轨道交通：在轨道交通项目中，通过AI提取监控视频中人员点位数据，绘制轨迹线，结合实时热力图帮助城市交通管理部门实时监测地铁站人流密集区域。

城市重点区域：在城市重点区域，通过绘制仿真模型，实现人流可视化，实时监测人员点位和动态，方便管理和调度。

 

大型活动安全保障：在体育馆安保智慧系统中，实时监控活动现场的人流动态，及时发现潜在的安全隐患，保障活动顺利进行。

 

Mapmost SDK for WebGL 在实现人流数据可视化方面具备显著优势，能够为不同行业提供高效、精准的解决方案：

• 高性能渲染能力：基于 GPU 加速算法和实例化技术，可高效处理海量数据，确保动态轨迹、热力图等可视化效果的流畅呈现，即使在复杂场景下也能保持稳定运行。

• 轻量化与跨平台兼容：采用 WebGL 技术，支持浏览器端直接运行，无需额外插件，兼容多种设备，方便用户随时随地访问和操作。

• 多源数据融合：支持接入视频 AI 分析数据、IoT 传感器数据、GIS 数据等，实现多维度数据整合，提供更全面的分析视角。

• 灵活的可视化定制：提供丰富的渲染样式和交互功能，如动态轨迹线、热力图、仿真模型等，用户可根据需求调整颜色、透明度、密度等参数，打造个性化的可视化效果。

视频 AI 技术与 Mapmost SDK for WebGL 的结合，为人流数据可视化提供了强大而灵活的解决方案。通过动态轨迹、热力图、仿真模型等可视化手段，复杂的数据变得直观可感，帮助城市规划者、商业运营者和公共安全管理者做出更科学的决策。未来，随着技术的迭代与应用场景的拓展，这一技术组合将持续赋能数字化转型，推动智慧城市、智能商业等领域的创新。点击此处，跳转官网体验Mapmost SDK for WebGL产品！

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