此前，富士通和卡內基梅隆大學宣布開發一項新技術，將包括人和車輛在內的交通狀況視覺化，這是 2022 年開始的 Social Digital Twin 聯合研究的一部份。該技術利用人工智能將單目 RGB 相機捕獲的 2D 場景影像轉換為數碼化 3D 格式，從而估計人和物體的 3D 形狀和位置，實作動態 3D 場景的高精度視覺化。
從 2024 年 2 月 22 日開始，富士通和卡內基梅隆大學利用美國匹茲堡的交叉路口數據進行現場試驗，以驗證這項技術的適用性。
這項技術依賴於經過訓練的人工智能，它可以透過深度學習來檢測人和物體的形狀。該技術系統由「3D 占用估計」和「3D 投影」兩項核心技術組成，透過利用這些技術，在十字路口等人車密集的情況下拍攝的影像可以在 3D 虛擬空間中動態重建，從而為監控攝影機無法捕捉到的高級交通分析和潛在事故預防提供了重要工具。
對於部署廣泛的網絡攝影機網絡進行監視和分析可能會帶來的私密問題，該項技術也能借助在視覺化中匿名化面孔和車牌的方案解決。
展望未來，富士通和卡耐基梅隆大學的目標是透過驗證該技術不僅在交通運輸方面，而且在智慧城市和交通安全方面的實用性，到 2025 財年將該技術商業化，以擴大其套用範圍。
