Аналіз дорожнього трафіку на основі ШІ для безпеки

Транспортні системи — життєва артерія будь-якого міста, але вони створюють серйозні виклики для безпеки. У цьому матеріалі розглядається кейс застосування технологій для підвищення безпеки транспортних мереж із акцентом на мультимодальну систему у великому місті.

Background:

Щодня міста стикаються з численними проблемами безпеки транспорту: високою аварійністю, неефективним керуванням рухом та недостатньою швидкістю реагування служб. Щоб їх вирішити, міські планувальники й технологічні компанії впроваджують інтегроване рішення, засноване на відеоаналітиці та системах зі штучним інтелектом.

Які технологічні рішення можуть у цьому допомогти:

Інтелектуальні системи керування рухом: впровадження систем керування дорожнім рухом на основі штучного інтелекту, які оптимізують цикли світлофорів, враховуючи дані трафіку в реальному часі. Реалізація адаптивних світлофорів, що миттєво підлаштовуються під зміну інтенсивності руху та дорожні умови, зменшуючи затори й мінімізуючи ризик аварій. Покращений моніторинг і спостереження: встановлення камер відеоспостереження у критичних точках дорожньої мережі для контролю та аналізу поведінки транспортних потоків і динаміки руху. Використання алгоритмів автоматичного виявлення інцидентів, які миттєво сповіщають відповідні служби про аварії чи нестандартні дорожні ситуації. Прогнозна аналітика для превентивних заходів: впровадження інструментів прогнозної аналітики, які аналізують історичні дані про ДТП, щоб виявити потенційно небезпечні ділянки. Проактивне коригування світлофорів і дорожніх знаків на основі прогнозних даних для запобігання аваріям до їхнього виникнення.

Результати:

На підставі досліджень і звітів таких організацій, як Національна адміністрація безпеки дорожнього руху США (NHTSA) та Міністерство транспорту, які надають статистику ДТП і ефективності різних заходів безпеки, можна дійти висновку, що впровадження цих технологій призведе до суттєвого зниження кількості дорожньо-транспортних пригод, а саме:

• зменшення заторів у годину пік на 30%.
• скорочення часу реагування на інциденти на 40%.
• 25% менше смертельних і тяжких травм щороку.

Приклади впровадження: Розумні перехрестя: на одному завантаженому перехресті впровадження «розумних» світлофорів скоротило середній час очікування транспортного засобу на 20 секунд, що сприяло плавнішому руху та зменшенню кількості зіткнень ззаду. Оптимізація реагування екстрених служб: аварійні служби використали оптимізацію маршрутів на основі штучного інтелекту, щоб скоротити час прибуття на місця ДТП, істотно підвищивши виживаність при тяжких травмах.

Інтегрувавши відеоаналітику з ШІ в транспортні мережі, міста не лише зменшують аварійність і покращують трафік, а й підвищують якість життя мешканців.