Satiksmes uzraudzības sistēmas ir izplatītas visos attīstītajos ceļu tīklos visā pasaulē. Tās parasti sastāv no satiksmes gaismām, statiskajām un dinamiskajām zīmēm, induktīvās cilpas transportlīdzekļu detektoriem, radio iekārtām, ātruma kamerām, numurzīmju atpazīšanas kamerām un CCTV kamerām. Satiksmes pārvaldības sistēmas pašas tiek pārvaldītas no drošas kontroles telpas, kur autorizēts personāls nodrošina sistēmas pārvaldību.
Dispečeru telpu operatori parasti ir augsti kvalificēti un pieredzējuši, tāpēc viņi ir pieprasīti. Bieži vien ir grūti pieņemt darbā un paturēt šādus operatorus, kā arī nodrošināt, ka maiņā ir pietiekami daudz kvalificētu operatoru, jo šīs dispečeru telpas darbojas 24/7. Mākslīgais intelekts var būtiski palīdzēt dispečeru telpu operatoriem efektīvāk vadīt vadības procesu un pildīt vairāk uz notikumiem balstītu uzdevumu, piemēram, atklāt anomālus notikumus, tostarp transportlīdzekļu bojājumus, transportlīdzekļu sadursmes vai citus ceļa apdraudējumus, kā arī noteikt braukšanas ātrumu.
Šis gadījumu izpētes pētījums aplūko, kā mākslīgā intelekta ekspertsistēma var tikt izvietota un izmantota satiksmes uzraudzības kontroles telpā, lai uzlabotu rezultātus visiem, kas mijiedarbojas ar sarežģītām sistēmām. Tādējādi kontroles telpas operatori un pārvietojošies brauc dažādos ceļu tīklos.
Skaitļošanas ģeometrijas paņēmienus, kas ir labi nostiprinājušies datorgrafikā, var izmantot, lai noteiktu papildu kontekstu, tiklīdz objekti ir izsekoti. Piemēram, divu transportlīdzekļu sadursmi var efektīvi noteikt, izmantojot skaitļošanas sadursmes noteikšanas algoritmus, tostarp divu katram attiecīgajam transportlīdzeklim apkārt esošu ierobežojošo kastu krustpunktu.
Ekspertsistēmās ir būtiski izmantot klasiskās algoritmiskās metodes, jo tās ir uzticamākas un efektīvākas, ņemot vērā to precīzu programmēšanu. Mākslīgās intelekta sistēmām jābūt ierobežotām tādā veidā, ka cilvēks pieņem galīgo lēmumu par veicamo darbību. Tas ir tāpēc, ka, lai gan mākslīgās intelekta sistēmas ir ļoti uzticamas, pastāv kļūdu pielaide, kas jāsamazina. Tādēļ mēs iesakām ieviest ekspertsistēmas hibrīdā veidā, izmantojot to labāko no mākslīgā intelekta un klasiskajām algoritmiskās programmēšanas metodēm.
Organizācijas izaicinājuma pārskats
Ekspertu sistēmas ir sarežģīti ieviešamas tādā vidē kā vadības telpa. Papildus tehnoloģiskajiem izaicinājumiem ir jāievēro daudzi administratīvi šķēršļi, atbilstības prasības un iekšējie procesi, lai nodrošinātu atbilstošu ieviešanu. Lai gan tehnoloģiju projektu vadība un ieviešana daudzās lielās organizācijās ir izaicinoša, ieguvumi parasti joprojām pārsver neieviešanas izmaksas tehniskā parāda dēļ.
Pastāvīga ekrānu vērošana stundām ilgi, kad lielāko daļu laika nenotiek nekas īpaši neparasts, ir grūts uzdevums vairākumam cilvēku un būtu garlaicīgi. Dabiski ir pieņemt, ka koncentrēšanās būs grūti uzturēt, ievērojot laiku. Iepriekš minētais ir joma, kurā izcili darbojas ekspertu AI sistēmas. Sistēma var pastāvīgi uzraudzīt kameras pārraides notikumiem, kas prasa atbildi, un sniegt ieteikumus vadības telpas operatoram par iespējām, kā rīkoties tālāk.
Tālāk ir uzskaitīti daži piemēri, kas apraksta, kā AI var sadarboties ar kontroles telpas operatoru:
- Ja notiek divu vai vairāku transportlīdzekļu sadursme, AI to atklās, reģistrēs incidentu un brīdinās kontroles telpas operatoru.
- Ja transportlīdzeklis brauc ar nepiemērotu ātrumu, AI var apsvērt brīdināt vadītāju, izmantojot digitālu zīmi.
- Ņemot vērā, ka uz ceļa ir konstatēts apdraudējums, AI var brīdināt kontroles telpas operatoru un ieteikt slēgt joslu, līdz komanda novērš apdraudējumu.
Organizācijas dati, kas pieejami kā AI ievade
Tālāk ir uzskaitīti datu avoti, ko izmanto automatizētas satiksmes uzraudzības sistēmas:
- CCTV kameras, kas izvietotas dažādos ceļu tīklos.
- Satiksmes kameras signālu informācija, kas norāda ceļu tīkla stāvokli.
- Induktīvās cilpas transportlīdzekļu detektori sniedz tādus datus kā transportlīdzekļa svars.
- LiDAR sensora dati, kas papildina CCTV plūsmas, kas dažiem lietošanas gadījumiem var būt uzticamāki datora atpazīšanas apstrādei.
Integrācijas metodoloģija
Tālāk ir sniegts augsta līmeņa pārskats par procesu, ko mēs veiktu, lai integrētu uz rakstu izlūkošanu balstītu satiksmes uzraudzības ekspertu sistēmu vadības telpā:
- Identificējiet CCTV/LiDAR plūsmas un kameras sistēmu, kas nodrošina šādu plūsmu uzraudzību un ierakstīšanu.
- Nosūtīt plūsmas superdatoram vai mākoņskaitļošanas pakalpojumu sniedzējam reāllaika analīzei un apstrādei.
- Ievadiet plūsmas caur Telemus AI™ un atgrieziet papildinātās video plūsmas atpakaļ drošības uzraudzības sistēmās kontroles telpā.
- Iestatiet pielāgotus brīdinājumus drošības personālam, pamatojoties uz to, kas tiek atklāts, atbilstoši parametriem, kādos kontroles telpas operatori vēlas, lai tas darbotos.
- Pastāvīgi novērtējiet mākslīgā intelekta sistēmas veiktspēju, lai to uzlabotu un nepārtraukti radītu vēl lielāku efektivitāti.
Tā kā Telemus AI™ rūpējas par tehnisko mākslīgā intelekta ieviešanu, organizācijas var koncentrēties uz biznesa loģiku un iekšējiem procesiem un procedūrām, iekļaujot tehnoloģiskās iespējas.
Organizatoriskie lietojumi
Tālāk ir uzskaitītas citas potenciālās lietojumprogrammas jūsu organizācijai:
- Satiksmes kontroles telpu efektivitātes, efektivitātes un veiktspējas uzlabošana.
- Satiksmes sastrēgumu punktu noteikšana, lai optimizētu pilsētplānošanu un samazinātu satiksmes sastrēgumus.
- Autoparka transportlīdzekļu izsekošana, ja tie atrodas autostāvvietā un tiek atgriezti uzņēmuma darbinieku.
- Transportlīdzekļu izsekošana autostāvvietās un uzturēšanās ilguma mērīšana, lai labāk izprastu braucēju uzvedību.
Potenciālie un realizētie ieguvumi
Mākslīgā intelekta ekspertsistēmu potenciālie ieguvumi ir neizmērojami. Ieviešana var novest pie labākas vadības telpas operatoru produktivitātes, samazinātām kļūdām notikumu atklāšanā, labākam pilsētu un ceļu plānošanam, samazinātai satiksmes sastrēgumam un vispārējam uzlabotam ceļu tīkla izpratnei, viss ņemot vērā laika dimensiju, uzlabojot tipisko statisko metožu izpratni.
Pašlaik daudzas no šīm sistēmām joprojām atrodas pētniecības un izstrādes stadijā. Tomēr organizācijas plānošanai vajadzētu notikt jau no šī brīža, jo ieviešanas izaicinājumi būs milzīgi pat tad, ja tehnoloģiju līmenis uzlabosies. Telemus AI™ ir robustas mākslīgā intelekta tehnoloģiju implementācijas, un sistēmas var tikt iebūvētas tā, lai darbotos mērogā.
Telemus AI™ ir Austrālijā bāzēts mākslīgā intelekta uzņēmums, kas nodrošina progresīvus risinājumus valdībām un uzņēmumiem. Sazinieties ar mums jau šodien, lai saņemtu bezmaksas konsultāciju par to, kā Telemus AI™ var iekļaut jūsu organizācijā.
