Көлік ағынын бақылау жүйелері әлемдегі барлық дамыған жол желілерінде жиі кездеседі. Олар әдетте көлік шамдарынан, статикалық және динамикалық белгілерден, индуктивті контурлы көлік детекторларынан, радио жабдықтарынан, жылдамдық камераларынан, нөмір тақтасын анықтау камераларынан және CCTV камераларынан тұрады. Көлікті басқару жүйелерінің өздері қауіпсіз басқару бөлмесінен басқарылады, онда авторизацияланған қызметкерлер жүйені басқаруды қамтамасыз етеді.
Басқару бөлмесі операторлары әдетте жоғары дайындықты және тәжірибелі болады, бұл оларды сұранысқа ие етеді. Мұндай операторларды жұмылдыру және сақтау, сондай-ақ осы басқару бөлмелері 24/7 жұмыс істейтіндіктен ауысымда жеткілікті білікті операторлардың болуын қамтамасыз ету жиі қиынға соғады. Жасанды интеллект басқару бөлмесі операторларына басқаруды тиімдірек жүргізуге және көлік құралдарының істен шығуы, көлік құралдарының соғылуы немесе басқа да жол қауіптерін қоса алғанда, аномалды оқиғаларды анықтау және жүру жылдамдығын анықтау сияқты оқиғаға негізделген тапсырмаларды көбірек орындауға айтарлықтай көмектеседі.
Бұл іс-жараият жасанды интеллект сарапшы жүйесін көлік мониторингі бақылау бөлмесінде орнатуға және күрделі жүйелермен әрекеттесетін барлық адамдар үшін жақсы нәтижелерге қол жеткізу үшін қалай пайдалануға болатынын зерттейді. Осылайша, бақылау бөлмесі операторлары мен жолақшар әртүрлі жол желілерінде саяхаттайды.
Компьютерлік графикада жақсы орныққан есептеу геометриясы техникалары нысандар бақыланғаннан кейін қосымша мәтінді анықтау үшін қолданылуы мүмкін. Мысалы, екі көліктің соғылысуы тиісті көліктің әрқайсысын қоршап тұрған екі шекаралау қораптардың қиылысуын қоса алғанда, есептеу соғылысуын анықтау алгоритмдері арқылы тиімді анықталуы мүмкін.
Сарапшы жүйелерде классикалық алгоритмдік әдістерді қолдану маңызды, өйткені олардың бағдарламалауы дәл болғандықтан сенімдірек және тиімдірек. Жасанды интеллект жүйелері адам қабылдайтын әрекет туралы соңғы шешімді қабылдайтын тәсілмен шектелуі тиіс. Бұл жасанды интеллект жүйелері өте сенімді болғанымен, жұмсарту қажет қателік маржасының бар екендігімен байланысты. Сондықтан біз сарапшы жүйелерін жасанды интеллект және классикалық алгоритмдік бағдарламалау әдістерінің ең жақсы тәсілдерін қолдана отырып, гибридті түрде енгізуді ұсынамыз.
Ұйымдық проблеманың шолуы
Сарапшы жүйелерді басқару бөлмесі сияқты ортада енгізу күрделі. Технологиялық тұғырлардан басқа, тиісті енгізуді қамтамасыз ету үшін көптеген әкімшілік кедергілер, сәйкестік талаптары және ішкі процестерді орындау қажет. Технологияны жобалық басқару және көптеген ірі ұйымдарда енгізу қиын болғанымен, артықшылықтар әдетте техникалық қарыз салдарынан енгізбеу шығынынан асып түседі.
Көп уақыт бойы экрандарды үздіксіз қадағалау, көбінесе ешқандай ерекше оқиға болмаған кезде, көптеген адамдар үшін қиын тапсырма және жалықтырарлық болуы мүмкін. Уақыт өткен сайын концентрацияны сақтау қиындау болатынын болжау табиғи. Жоғарыда айтылған жерде сарапшы AI жүйелері көрнекті. Жүйе камера ағындарын жауап қажет ететін оқиғалар үшін үздіксіз бақылап, басқару бөлмесі операторына қалай жалғастыруға болатыны туралы ұсыныстар беруі мүмкін.
Төменде AI бақылау бөлмесінің операторымен қалай жұмыс істей алатынын сипаттайтын бірнеше мысалдар келтірілген:
- Егер екі немесе одан да көп көлік құралы соғылысса, AI бұны анықтап, оқиғаны жазып алады және бақылау бөлмесінің операторына хабарлайды.
- Егер көлік құралы қолайсыз жылдамдықпен жүрсе, AI цифрлық белгі арқылы жүргізушіге ескерту жіберуді қарастыра алады.
- Жолда қауіптілік анықталған жағдайда, AI бақылау бөлмесінің операторына хабарлап, қауіптілік жойылғанға дейін жолды жабуды ұсына алады.
AI кіріс ретінде қолжетімді ұйымдық деректер
Автоматтандырылған көлік қозғалысын бақылау жүйелері пайдаланатын деректер көздерінің тізімі:
- CCTV камералары, әртүрлі жол желілері бойымен орналастырылған.
- Жол желісінің күйін көрсететін көлік камерасының сигналы туралы ақпарат.
- Индуктивті контурлы көлік детекторлары көлік салмағы сияқты деректерді ұсынады.
- Кейбір қолдану жағдайларында компьютерлік тану үшін өңдеуге сенімдірек болуы мүмкін CCTV ағындарын толықтыру үшін LiDAR сенсор деректері.
Интеграциялау әдіснамасы
Төменде басқару бөлмесіндегі мақала интеллектіне негізделген көлік қозғалысын бақылау сарапшы жүйесін біріктіру үшін біз орындайтын процестің жоғары деңгейдегі шолуы берілген:
- CCTV/LiDAR ағындарын және мұндай ағындарды бақылауды және жазуды қамтамасыз ететін камера жүйесін анықтаңыз.
- Нақты уақытта талдау және өңдеу үшін суперкомпьютерге немесе бұлттық есептеу провайдеріне алға берілісті жіберіңіз.
- Ленталарды Telemus AI™ арқылы өткізіңіз және күшейтілген бейне ленталарды басқару бөлмесіндегі қауіпсіздікті бақылау жүйелеріне қайтарыңыз.
- Бақылау бөлмесі операторларының жұмыс істеуін қалайтын параметрлеріне сүйеніп, анықталған нәрсеге байланысты қауіпсіздік қызметкерлеріне арнайы ескертулер орнатыңыз.
- Жасанды интеллект жүйесінің жұмысын үздіксіз бағалау арқылы оны жақсартып, одан да жоғары тиімділікті қамтамасыз ету.
Telemus AI™ техникалық жасанды интеллектті іске асыруды өз мойнына алғандықтан, ұйымдар іскерлік логикаға және технологиялық мүмкіндіктерді енгізетін ішкі процестер мен рәсімдерге назар аудара алады.
Ұйымдық қолданбалар
Ұйымыңыз үшін басқа әлеуетті қолданбалардың тізімі:
- Жол қозғалысын басқару бөлмелерінің тиімділігін, нәтижелілігін және өнімділігін жақсарту.
- Көлік тығыздығын азайту үшін қала жоспарлауды оңтайландыру мақсатында көлік ағынының шоғырланған нүктелерін анықтау.
- Автокөлік құралдары автотұрақта болған кезде және компания қызметкерлерімен қайтарылған кезде оларды бақылау.
- Автотұрақтардағы көлік құралдарын бақылау және көлік құралдарының тұру ұзақтығын өлшеу арқылы жолаушылардың мінез-құлқын жақсырақ түсіну.
Ықтимал және іске асырылған артықшылықтар
Жасанды интеллектке негізделген сарапшы жүйелердің әлеуетті артықшылықтары ауқымды. Оны енгізу бақылау бөлмесі операторларының өнімділігін жақсартуға, оқиғаларды анықтаудағы қателерді азайтуға, қала мен жолды жоспарлауды жақсартуға, көлік кептелісін азайтуға және жол желісі туралы жалпы білімді жақсартуға әкелуі мүмкін, осылардың барлығы уақыттық өлшемді ескере отырып, типтік статикалық әдістерді түсінуді жақсартады.
Қазіргі уақытта бұл жүйелердің көпшілігі әлі де зерттеу және әзірлеу сатысында. Дегенмен, ұйымдастыру жоспарлау қазірден басталуы тиіс, өйткені технология жетілген сайын да іске асыру проблемалары өте үлкен болады. Telemus AI™ жасанды интеллект технологияларының мықты іске асырылымдарына ие және үлкен масштабта жұмыс істейтін жүйелерді кірістіре алады.
Telemus AI™ — үкіметке және кәсіпорындарға озық шешімдер ұсынатын Австралияда орналасқан жасанды интеллект компаниясы. Telemus AI™ ұйымыңызға енгізілуге қалай болатыны туралы тегін кеңес алу үшін бүгін бізге хабарласыңыз.
