Τα συστήματα παρακολούθησης κυκλοφορίας είναι σύνηθες φαινόμενο σε όλα τα ανεπτυγμένα οδικά δίκτυα παγκοσμίως. Αποτελούνται συνήθως από φωτεινούς σηματοδότες, στατική και δυναμική σήμανση, ανιχνευτές οχημάτων επαγωγικής βρόχου, εξοπλισμό ραδιοεπικοινωνιών, κάμερες ταχύτητας, κάμερες αναγνώρισης πινακίδων κυκλοφορίας και κάμερες CCTV. Τα ίδια τα συστήματα διαχείρισης κυκλοφορίας διαχειρίζονται από έναν ασφαλή θάλαμο ελέγχου, όπου εξουσιοδοτημένο προσωπικό διασφαλίζει τη διαχείριση του συστήματος.
Οι χειριστές των αιθουσών ελέγχου είναι συνήθως υψηλά εκπαιδευμένοι και έμπειροι, γεγονός που τους καθιστά περιζήτητους. Συχνά είναι δύσκολο να στρατολογηθούν και να διατηρηθούν τέτοιοι χειριστές και να διασφαλιστεί ότι υπάρχουν αρκετοί ειδικευμένοι χειριστές στη βάρδια, καθώς αυτές οι αίθουσες ελέγχου λειτουργούν 24/7. Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει σημαντικά τους χειριστές των αιθουσών ελέγχου να λειτουργούν τον έλεγχο πιο αποδοτικά και να ολοκληρώνουν περισσότερες εργασίες βασισμένες σε συμβάντα, όπως η ανίχνευση ανωμαλιών, συμπεριλαμβανομένων βλαβών οχημάτων, συγκρούσεων οχημάτων ή άλλων κινδύνων στο δρόμο, και η ανίχνευση ταχύτητας μετακίνησης.
Αυτή η μελέτη περίπτωσης εξερευνά πώς ένα σύστημα εμπειρογνωμοσύνης artificial intelligence μπορεί να αναπτυχθεί και να αξιοποιηθεί σε μια αίθουσα ελέγχου παρακολούθησης κυκλοφορίας για να οδηγήσει σε καλύτερα αποτελέσματα για όλους όσοι αλληλεπιδρούν με σύνθετα συστήματα. Έτσι, οι χειριστές της αίθουσας ελέγχου και οι επιβάτες ταξιδεύουν σε διάφορα οδικά δίκτυα.
Οι τεχνικές υπολογιστικής γεωμετρίας, οι οποίες είναι καλά εδραιωμένα στα γραφικά υπολογιστών, μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ανίχνευση περαιτέρω πληροφοριών αφού εντοπιστούν τα αντικείμενα. Για παράδειγμα, η σύγκρουση δύο οχημάτων μπορεί να ανιχνευθεί αποτελεσματικά μέσω αλγορίθμων υπολογιστικής ανίχνευσης σύγκρουσης, συμπεριλαμβανομένης της τομής δύο οριοθετικών κουτιών που περιβάλλουν κάθε αντίστοιχο όχημα.
Είναι απαραίτητο να χρησιμοποιούνται κλασικές αλγοριθμικές τεχνικές στα συστήματα εμπειρογνωμόνων, καθώς είναι πιο αξιόπιστα και αποδοτικά δεδομένου ότι ο προγραμματισμός τους είναι ακριβής. Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει να περιορίζονται σε έναν τρόπο όπου ένας άνθρωπος παίρνει την τελική απόφαση για τη δράση που θα αναληφθεί. Αυτό συμβαίνει διότι, ενώ τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης είναι εξαιρετικά αξιόπιστα, υπάρχει ένα περιθώριο σφάλματος που πρέπει να μετριαστεί. Επομένως, συνιστούμε την υλοποίηση συστημάτων εμπειρογνωμόνων με υβριδικό τρόπο, χρησιμοποιώντας το καλύτερο τόσο των τεχνικών τεχνητής νοημοσύνης όσο και του κλασικού αλγοριθμικού προγραμματισμού.
Επισκόπηση της Οργανωτικής Πρόκλησης
Τα συστήματα εμπειρογνωμόνων είναι περίπλοκα στην υλοποίηση μέσα σε ένα περιβάλλον όπως ένας χώρος ελέγχου. Εκτός από τις τεχνολογικές προκλήσεις, πρέπει να ακολουθηθούν πολυάριθμα διοικητικά εμπόδια, απαιτήσεις συμμόρφωσης και εσωτερικές διαδικασίες για να διασφαλιστεί η επαρκής υλοποίηση. Ενώ η τεχνολογία είναι απαιτητική για τη διαχείριση έργων και την υλοποίηση μέσα σε πολλούς μεγάλους οργανισμούς, τα οφέλη συνήθως υπερτερούν ακόμα του κόστους της μη υλοποίησής τους λόγω τεχνικού χρέους.
Η συνεχής παρακολούθηση οθονών για ώρες ολόκληρες, όταν τις περισσότερες φορές δεν συμβαίνει τίποτα ιδιαίτερα εκτός του συνηθισμένου, είναι μια δύσκολη εργασία για τους περισσότερους ανθρώπους και θα ήταν κουραστική. Είναι φυσικό να υποθέσει κανείς ότι η συγκέντρωση θα ήταν δύσκολο να διατηρηθεί καθώς ο χρόνος προχωρά. Τα προαναφερθέντα είναι τομέας όπου τα συστήματα AI εμπειρογνωμόνων διαπρέπουν. Το σύστημα μπορεί να παρακολουθεί συνεχώς τις ροές των καμερών για συμβάντα που απαιτούν ανταπόκριση και να κάνει προτάσεις σε έναν χειριστή του κέντρου ελέγχου για το πώς θα μπορούσε να προχωρήσει.
Παρακάτω παρατίθενται ορισμένα παραδείγματα που περιγράφουν πώς μια AI μπορεί να συνεργαστεί με έναν χειριστή κέντρου ελέγχου:
- Εάν δύο ή περισσότερα οχήματα συγκρουστούν, ένα AI θα το ανιχνεύσει, θα καταγράψει το περιστατικό και θα ειδοποιήσει έναν χειριστή αίθουσας ελέγχου.
- Εάν ένα όχημα οδηγεί σε ακατάλληλη ταχύτητα, το AI μπορεί να εξετάσει την ειδοποίηση του οδηγού μέσω μιας ψηφιακής πινακίδας.
- Δεδομένου ότι εντοπίζεται ένας κίνδυνος στον δρόμο, ένα AI μπορεί να ειδοποιήσει έναν χειριστή αίθουσας ελέγχου και να προτείνει το κλείσιμο της λωρίδας μέχρι ένα πλήρωμα να απομακρύνει τον κίνδυνο.
Οργανωτικά Δεδομένα Διαθέσιμα ως Είσοδος AI
Ακολουθούν λίστες πηγών δεδομένων που χρησιμοποιούνται από αυτοματοποιημένα συστήματα παρακολούθησης κυκλοφορίας:
- Κάμερες CCTV, τοποθετημένες κατά μήκος διαφόρων οδικών δικτύων.
- Πληροφορίες σήματος από κάμερες κυκλοφορίας που υποδεικνύουν την κατάσταση του οδικού δικτύου.
- Οι ανιχνευτές οχημάτων επαγωγικού βρόχου παρέχουν δεδομένα όπως το βάρος του οχήματος.
- Δεδομένα αισθητήρα LiDAR για την συμπλήρωση των ροών CCTV, τα οποία σε ορισμένες περιπτώσεις χρήσης είναι πιο αξιόπιστα για την επεξεργασία για αναγνώριση υπολογιστή.
Μεθοδολογία Ενσωμάτωσης
Ακολουθεί μια επισκόπηση της διαδικασίας που θα εκτελέσουμε για την ενσωμάτωση ενός έμπειρου συστήματος παρακολούθησης κυκλοφορίας βασισμένου σε νοημοσύνη άρθρων εντός ενός κέντρου ελέγχου:
- Εντοπίστε ροές CCTV/LiDAR και το σύστημα κάμερας που παρέχει παρακολούθηση και καταγραφή τέτοιων ροών.
- Προωθήστε ροές δεδομένων σε έναν υπερυπολογιστή ή πάροχο υπηρεσιών cloud computing για ανάλυση και επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο.
- Δρομολογήστε τις ροές μέσω του Telemus AI™ και επιστρέψτε τις εμπλουτισμένες ροές βίντεο πίσω στα συστήματα παρακολούθησης ασφαλείας εντός του κέντρου ελέγχου.
- Ρύθμιση προσαρμοσμένων ειδοποιήσεων προς το προσωπικό ασφαλείας με βάση αυτό που ανιχνεύεται, σύμφωνα με τις παραμέτρους στις οποίες επιθυμούν να λειτουργεί οι χειριστές του θαλάμου ελέγχου.
- Αξιολογείστε συνεχώς την απόδοση του συστήματος τεχνητής νοημοσύνης για να το βελτιώσετε, προωθώντας συνεχώς ακόμη μεγαλύτερες αποδοτικότητες.
Δεδομένου ότι το Telemus AI™ αναλαμβάνει την τεχνική υλοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης, οι οργανισμοί μπορούν να επικεντρωθούν στη επιχειρησιακή λογική και στις εσωτερικές διαδικασίες και διαδικασίες ενσωματώνοντας τις τεχνολογικές δυνατότητες.
Οργανωτικές Εφαρμογές
Ακολουθεί μια λίστα με άλλες πιθανές εφαρμογές για τον οργανισμό σας:
- Βελτίωση της αποδοτικότητας, της αποτελεσματικότητας και της απόδοσης των αιθουσών ελέγχου κυκλοφορίας.
- Προσδιορισμός σημείων συμφόρησης της κυκλοφορίας για τη βελτιστοποίηση του αστικού σχεδιασμού με σκοπό τη μείωση της κυκλοφοριακής συμφόρησης.
- Παρακολούθηση οχημάτων στόλου εάν βρίσκονται εντός χώρου στάθμευσης και επιστρέφονται από υπαλλήλους της εταιρείας.
- Παρακολούθηση οχημάτων εντός χώρων στάθμευσης και μέτρηση της διάρκειας παραμονής για την καλύτερη κατανόηση της συμπεριφοράς των επιβατών.
Δυνητικά και Πραγματοποιημένα Οφέλη
Τα δυνητικά οφέλη των συστημάτων εμπειρογνωμόνων που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη είναι τεράστια. Η εφαρμογή μπορεί να οδηγήσει σε καλύτερη παραγωγικότητα των χειριστών της αίθουσας ελέγχου, μειωμένα σφάλματα στην ανίχνευση συμβάντων, καλύτερο αστικό και οδικό σχεδιασμό, μειωμένη κυκλοφοριακή συμφόρηση και συνολική βελτιωμένη γνώση του οδικού δικτύου, όλα αυτά λαμβάνοντας υπόψη τη χρονική διάσταση, βελτιώνοντας την κατανόηση των τυπικών στατικών μεθόδων.
Επί του παρόντος, πολλά από αυτά τα συστήματα βρίσκονται ακόμα στο στάδιο της έρευνας και ανάπτυξης. Ωστόσο, οργανωτικός σχεδιασμός θα πρέπει να γίνεται από τώρα καθώς οι προκλήσεις εφαρμογής θα είναι τεράστιες ακόμα και καθώς η τεχνολογία αιχμής βελτιώνεται. Το Telemus AI™ έχει ισχυρές υλοποιήσεις τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης και μπορεί να έχει ενσωματωμένα συστήματα που λειτουργούν σε κλίμακα.
Η Telemus AI™ είναι μια εταιρεία τεχνητής νοημοσύνης με έδρα την Αυστραλία που παρέχει προηγμένες λύσεις σε κυβερνήσεις και επιχειρήσεις. Επικοινωνήστε μαζί μας σήμερα για μια δωρεάν συμβουλευτική σχετικά με το πώς η Telemus AI™ μπορεί να ενσωματωθεί στον οργανισμό σας.
