Datorredze maina noteikumus satiksmes un mobilitātes jomā. Tā pārvērš vizuālos datus noderīgās atziņās. Šī tehnoloģija palīdz samazināt sastrēgumus, padara ceļus drošākus un uzlabo pilsētu plānošanu.
Šis raksts pēta, kā laika gaitā ir attīstījusies datorredze un kā tā darbojas reālajā dzīvē. Tajā aplūkotas dažādas tehnoloģijas un to darbībai nepieciešamie nosacījumi. Tāpat tiek runāts par rezultātiem, ko redzam, izmantojot šīs sistēmas.
Datorredze ir nogājusi ilgu ceļu no futūristiskas idejas līdz nobriedušai tehnoloģijai, kas pārveido tādas nozares kā veselības aprūpe, ražošana un, iespējams, visredzamāk – mobilitāte un satiksmes vadība. Iespēja automātiski analizēt video materiālus kļuva iespējama 1960. un 1970. gados, agrīnie darbi tika veikti Masačūsetsas Tehnoloģiju institūta (MIT) Mākslīgā intelekta laboratorijā. Tomēr tikai 1990. gados interese par praktisku video analīzi akadēmiskajā un rūpnieciskajā vidē patiešām paātrinājās, pateicoties progresa sasniegumiem attēlu apstrādes algoritmos un palielinātai skaitļošanas jaudai.
2010. gadi iezīmēja pagrieziena punktu, jo dziļās mācīšanās un mākslīgo neironu tīklu (MI) attīstība ļāva daudz precīzāk noteikt, klasificēt un izsekot objektus video plūsmās. Aptuveni tajā pašā laikā parādījās Malu skaitļošana paradigma maiņa, kas ļāva apstrādāt datus tieši avotā (piemēram, kameru iekšienē vai tuvējos vārtejas), nevis attālos mākoņserveros. Tas ievērojami samazināja latentumu, joslas platuma izmantošanu un atkarību no interneta savienojuma, pirmo reizi padarot reāllaika videoanalīzi plašā mērogā iespējamu.
Galvenie pagrieziena punkti ceļā uz mūsdienu viedajām video sistēmām ietver:
Eiropas galvaspilsētās novērošanas kameru blīvums ir ļoti atšķirīgs, taču aplēses liecina, ka vidēji 300 līdz 1000 videonovērošanas kameru pilsētā, kur tādas pilsētas kā Londona un Parīze ieņem augstākas vietas. Kamēr daudzas no šīm kamerām sākotnēji tika uzstādītas drošības nolūkos, tās arvien vairāk veido moderno pilsētu analītikas pamatu. Modernizējot vai savienojot šīs esošās infrastruktūras ar MI virzītu sistēmu, tās var kalpot kā vērtīgi rīki satiksmes uzraudzība, sastrēgumu vadība un drošības uzlabošana.
Ar malu skaitļošanas un viedās video analīzes kombināciju atsaucīgu, uz datiem balstītu satiksmes ekosistēmu vīzija vairs nav teorētiska — tā atklājas mūsu pilsētu ielās.
Datorredzes reālās lietojumprogrammas satiksmē un mobilitātē.
Pilsētas izmanto datorredzi, lai uzraudzītu satiksmi. Piemēram, Barselona izmanto mākslīgo intelektu, lai padarītu luksoforus „gudrākus”. Tas ir vērsts uz to, lai samazinātu satiksmes sastrēgumus par 20%.
Šīs viedās gaismas pielāgojas satiksmes intensitātei. Tas uzlabo satiksmes plūsmu un taupa laiku. Pašlaik
Sanfrancisko programma SFpark parāda, kā datu apstrāde palīdz ar stāvvietu atrašanu. Tā izmanto sensorus un kameras, lai reāllaikā koplietotu informāciju par stāvvietām. Tas palīdz autovadītājiem ātrāk atrast brīvas vietas.
Šī viedā cenu noteikšanas stratēģija mudina novietot automašīnas mazāk noslogotās vietās. Tas samazina satiksmi noslogotās vietās.Avots)
Reāllaika video analītika palīdz pamanīt negadījumus vai nelikumīgu braukšanu. Dubaijas viedās satiksmes sistēmas izmanto šo tehnoloģiju, lai ātri reaģētu uz negadījumiem. Tas padara ceļus drošākus. Dubaija: Līdz 2026. gadam viedā satiksmes sistēma aptvers 100% galvenā ceļu tīkla
Datorredzes sistēmas iemācās pamanīt gājējus un riteņbraucējus. Tas palīdz padarīt satiksmes signālus gudrākus un drošākus visiem. Kā Kopenhāgena pasaulē ir ilgtspējības līdere – The Urbanist
Mūsdienās arī uzlabotas datu attēlu atpazīšanas sistēmas tiek izmantotas, lai atbalstītu tiesībaizsardzības iestāžu darbu.
Risinājumi, piemēram, Piemērots satiksmes datorredzes sistēmai doties dienestiem uzraudzīt
krustojumi, dzelzceļa pārbrauktuves un nodrošināt ceļazīmju atbilstību reāllaikā.
Šīs iespējas uzlabo sabiedrības drošību, uztverot pārkāpumus un potenciālus apdraudējumus pirms to eskalācijas.
Ceļā uz viedo ceļu infrastruktūru | ITS International
Vislabāk piemērots
Periodiska uzraudzība, stāvvietu pārvaldība, numura zīmju atpazīšana
Reāllaika notikumu noteikšana, kustības izsekošana, incidentu analīze
Infrastruktūras vajadzības
Zemāks — prasa tikai momentuzņēmumus vai periodiskas attēlu plūsmas
Augstāks – prasa nepārtrauktu video straumju un ievērojamu apstrādes jaudu
Izmaksas
Rentablāks, pateicoties samazinātām datu un apstrādes prasībām
Augstākas izmaksas, kas saistītas ar datu glabāšanu un aprēķinu resursiem
Lietošanas gadījumi
Autostāvvietas noslogojuma noteikšana, numura zīmju atpazīšana, transportlīdzekļu skaitīšana
Ierobežojumi
Ierobežots ar statisku vai periodisku datu uztveršanu, mazāk efektīva dinamisku notikumu noteikšanai
Prasās ievērojama infrastruktūra un uzturēšana, augstāka sarežģītība
Infrastruktūras apsvērumi un rezultāti
Datorredzes tehnoloģijas ir galvenais faktors satiksmes un mobilitātes pārvaldības modernizēšanā. Izvēloties piemērotu tehnoloģiju — attēlu vai video analīzi — pilsētas var risināt satiksmes problēmas. Tas uzlabo drošību un efektīvākas pilsētu transporta sistēmas.
