Експертски системи - Компјутери што откриваат сообраќајни настани

Техниките на компјутерска геометрија, кои се добро воспоставени во компјутерската графика, може да се користат за откривање на дополнителен контекст откако објектите ќе бидат следени. На пример, судирот на две возила може да се открие ефикасно преку алгоритми за компјутерско откривање судири, вклучувајќи го и пресекот на две гранични кутии што го опкружуваат секое соодветно возило.

Есенцијално е да се користат класични алгоритамски техники во експертски системи бидејќи тие се порелабилни и поефикасни имајќи предвид дека нивното програмирање е точно. Системите за вештачка интелигенција треба да бидат ограничени на начин каде човекот го донесува конечното решение за акцијата што треба да се преземе. Ова е затоа што иако системите за вештачка интелигенција се високо релабилни, постои маргина на грешка што треба да се ублажи. Така, препорачуваме имплементација на експертски системи на хибриден начин, користејќи ги најдобрите техники и од вештачката интелигенција и од класичното алгоритамско програмирање.

Преглед на организацискиот предизвик

Експертските системи се сложени за имплементација во околина како што е контролна соба. Покрај технолошките предизвици, мора да се следат бројни административни пречки, барања за усогласеност и внатрешни процеси за да се осигура соодветна имплементација. Иако технологијата е предизвикувачка за управување со проекти и имплементација во многу големи организации, придобивките обично сепак ги надминуваат трошоците за нивно неимплементирање поради технички долг.

Постојаното набљудување на екрани со часови, кога најголем дел од времето не се случува ништо особено невообичаено, е тежок занает за повеќето луѓе и би било досадно. Природно е да се претпостави дека концентрацијата би била тешко да се одржи како што напредува времето. Горенаведеното е област во која експертските AI системи се истакнуваат. Системот може постојано да ги следи камерите за настани што бараат реакција и да дава предлози до операторот во контролната соба за тоа како може да постапи.

Подолу се наведени неколку примери кои опишуваат како AI може да работи со оператор во контролна соба:

• Ако два или повеќе возила се судрат, AI ќе го детектира тоа, ќе го забележи инцидентот и ќе алармира оператор во контролната соба.
• Ако возилото се движи со несоодветна брзина, AI може да размислува за алармирање на возачот преку дигитален знак.
• Дадено дека е откриена опасност на патот, AI може да алармира оператор во контролна соба и да предложи затворање на лентата додека екипажот не ја отстрани опасноста.

Организациони податоци достапни како AI влез

Следниот текст ги наведува изворите на податоци што ги користат автоматизираните системи за мониторинг на сообраќај:

• CCTV камери, позиционирани долж различни патни мрежи.
• Информации за сигналите од камерите за сообраќај што ја индицираат состојбата на патната мрежа.
• Индуктивни детектори за возила обезбедуваат податоци како што е тежината на возилото.
• Податоци од LiDAR сензори за надополнување на CCTV емисии кои за некои случаи на употреба може да бидат порелабилни за обработка за компјутерско препознавање.

Методологија за интеграција

Следниот текст е преглед на процесот што би го извршиле за интегрирање на експертски систем за мониторинг на сообраќај врз основа на интелигенција на статии во рамките на контролна соба:

1. Идентификувајте CCTV/LiDAR доводи и камерниот систем што обезбедува следење и снимање на таквите довози.
2. Проследете ги фидовите кон суперкомпјутер или провајдер за облачно пресметување за анализа и обработка во реално време.
3. Пуштете ги емисиите низ Telemus AI™ и вратете ги проширените видеоемисии назад во системите за безбедносен мониторинг во контролната соба.
4. Поставете прилагодени известувања до безбедносниот персонал врз основа на она што е откриено според параметрите во кои операторите на контролната соба сакаат да работи.
5. Постојано оценувајте го перформансот на системот за вештачка интелигенција за да го подобрувате и континуирано да остварувате уште поголема ефикасност.

Имајќи предвид дека Telemus AI™ се грижи за техничката имплементација на вештачката интелигенција, организациите може да се фокусираат на деловната логика и внатрешните процеси и процедури за вградување на технолошките можности.

Организациски апликации

Следниот текст ги наведува други потенцијални апликации за вашата организација:

• Подобрување на ефикасноста, делотворноста и перформансите на собите за контрола на сообраќајот.
• Одредување на жаришта на сообраќај за оптимизација на урбанистичкото планирање за намалување на сообраќајната congestија.
• Следење на возилата на флотата ако се во паркинг и вратени од вработените во компанијата.
• Следење на возилата во паркинзите и мерење на времетраењето на престојот за подобро разбирање на однесувањата на патниците.

Потенцијални и реализирани придобивки

Потенцијалните придобивки од експертски системи базирани на вештачка интелигенција се огромни. Имплементацијата може да доведе до подобра продуктивност на операторите во контролната соба, намалени грешки при детекција на настани, подобро планирање на градови и патишта, намалена сообраќајна конгестија и целосно подобрено познавање на патната мрежа, при што се зема предвид временската димензија, подобрувајќи го разбирањето на типичните статички методи.

Моментално, многу од овие системи се сè уште во фаза на истражување и развој. Сепак, организациското планирање треба да започне од сега бидејќи предизвиците за имплементација ќе бидат огромни дури и како што се подобрува технологијата. Telemus AI™ има робусни имплементации на технологии за вештачка интелигенција и може да има вградени системи кои работат на голема скала.

Telemus AI™ е австралиска компанија за вештачка интелигенција која обезбедува напредни решенија за влада и претпријатија. Контактирајте со нас денес за бесплатна консултација за тоа како Telemus AI™ може да биде вграден во вашата организација.