交通監視システムは、世界中のすべての発展した道路ネットワークで一般的なものです。これらは通常、交通信号、静的および動的標識、誘導ループ車両検出器、無線機器、速度カメラ、ナンバープレート検出カメラ、およびCCTVカメラで構成されています。交通管理システム自体は、安全な管理室から管理され、承認された担当者がシステムの管理を確実に行っています。
管制室オペレーターは通常、高度な訓練と経験を積んでいるため、引く手あまたです。このようなオペレーターを採用して維持し、これらの管制室が24時間365日稼働する中で十分なスキルを持つオペレーターがシフトに就くようにすることは、しばしば困難です。人工知能は、管制室オペレーターが管制をより効率的に運営し、車両の故障、車両の衝突、その他の道路の危険物の検出、走行速度の検出など、イベントベースのタスクをより多く完了するのを大幅に支援できます。
本ケーススタディでは、交通監視コントロールルームに人工知能エキスパートシステムを導入および活用し、複雑なシステムと相互作用するすべての人にとってより良い成果を導き出す方法を探求します。したがって、コントロールルームオペレーターと通勤者は様々な道路ネットワークを移動します。
コンピュータグラフィックスで確立されている計算幾何学的手法は、オブジェクトが追跡された後、さらなるコンテキストを検出するために採用できます。例えば、2台の車両の衝突は、それぞれの車両を囲む2つのバウンディングボックスの交差を含む計算衝突検出アルゴリズムを通じて効率的に検出できます。
エキスパートシステムにおいて古典的なアルゴリズム的技術を使用することが不可欠です。というのも、プログラミングが正確であるため、より信頼性が高く効率的だからです。人工知能システムは、人間が取るべき行動の最終決定を下す方法に限定されるべきです。これは、人工知能システムは非常に信頼性が高いものの、軽減する必要のある誤差の余地が存在するためです。したがって、私たちは人工知能と古典的なアルゴリズム的プログラミング技術の両方の長所を活用し、エキスパートシステムをハイブリッドな方法で実装することを推奨します。
組織的課題の概要
エキスパートシステムは、管制室のような環境での実装が複雑である。技術的な課題に加えて、適切な実装を確保するために、多数の管理上の障壁、コンプライアンス要件、および内部プロセスに従う必要がある。多くの大規模組織において技術のプロジェクト管理と実装は困難であるが、技術的負債により実装しないコストを上回るメリットが通常もたらされる。
ほとんどの時間、特に異常なことは何も起こっていないときに、何時間も画面を見続けることは、ほとんどの人にとって困難な作業であり、退屈なものです。時間が経つにつれて集中力を維持するのが難しくなるのは当然のことです。前述の点は、エキスパートAIシステムが優れている分野です。システムは、対応が必要なイベントについてカメラフィードを常時監視し、進め方について管制室オペレーターに提案を行うことができます。
AIが管制室オペレーターとどのように連携できるかを説明するいくつかの例を以下に示します：
- 2台以上の車両が衝突した場合、AIがそれを検知し、インシデントを記録して管制室のオペレーターに警告します。
- 車両が不適切な速度で走行している場合、AIはデジタル標識を通じてドライバーに警告することを検討できます。
- 道路上で危険が検出された場合、AIは制御室のオペレーターに警告し、作業員が危険を排除するまで車線を閉鎖することを提案できます。
AI入力として利用可能な組織データ
自動交通監視システムで使用されるデータソースのリスト：
- CCTVカメラは、さまざまな道路網に沿って配置されています。
- 道路ネットワークの状態を示す交通カメラの信号情報。
- 誘導ループ車両検知器は、車両重量などのデータを提供します。
- CCTVフィードを補完するためのLiDARセンサーデータは、一部のユースケースにおいて、コンピュータ認識の処理においてより信頼性が高くなります。
統合方法論
以下は、管理室内に記事知能ベースの交通監視エキスパートシステムを統合するために当社が実行するプロセスの概要です：
- CCTV/LiDARフィードおよびそのようなフィードの監視と記録を提供するカメラシステムを特定します。
- リアルタイム分析と処理のために、スーパーコンピュータまたはクラウドコンピューティングプロバイダーにフィードを転送します。
- フィードをTelemus AI™で実行し、拡張されたビデオフィードをコントロールルーム内のセキュリティ監視システムに戻す。
- 制御室オペレーターが操作を希望するパラメータに基づいて、検出された内容に応じてセキュリティ担当者にカスタマイズされたアラートを設定します。
- 人工知能システムのパフォーマンスを常に評価し、さらなる効率向上を継続的に促進するために改善します。
Telemus AI™が技術的な人工知能の実装を担当するため、組織はビジネスロジックと、技術的機能能を組み込む内部プロセスおよび手順に集中できます。
組織的アプリケーション
あなたの組織のその他の潜在的なアプリケーションのリスト：
- 交通管制室の効率、有効性、およびパフォーマンスの向上。
- 交通渋滞を緩和するための都市計画を最適化するための交通の混雑地点の特定。
- 駐車場内にあるフリート車両の追跡、および従業員による返却の確認。
- 駐車場内の車両を追跡し、滞在時間を測定することで、通勤者の行動をより深く理解する。
潜在的および実現されたメリット
人工知能に基づくエキスパートシステムの潜在的なメリットは計り知れません。導入により、コントロールルームオペレーターの生産性の向上、イベント検出のエラーの削減、より優れた都市および道路計画、交通渋滞の緩和、および道路ネットワークに関する全体的な知識の向上がもたらされます。これらすべては時間的次元を考慮に入れることで、典型的な静的手法の理解を向上させます。
現在、これらのシステムの多くはまだ研究開発段階にあります。しかし、最先端技術が向上しても実装上の課題は膨大になるため、組織的計画は今から行うべきです。Telemus AI™は人工知能技術の堅牢な実装を備え、大規模に運用されるシステムを組み込むことができます。
Telemus AI™は、政府および企業に高度なソリューションを提供するオーストラリア拠点の人工知能企業です。Telemus AI™を組織に組み込む方法について、今すぐお問い合わせいただき、無料相談をご利用ください。
