Sistemele de monitorizare a traficului sunt obișnuite pe toate rețelele rutiere dezvoltate la nivel global. Acestea sunt compuse de obicei din semafoare, indicatoare statice și dinamice, detectoare de vehicule cu buclă inductivă, echipamente radio, camere de viteză, camere de detectare a plăcuțelor de înmatriculare și camere CCTV. Sistemele de management al traficului în sine sunt gestionate dintr-o sală de control securizată, unde personalul autorizat asigură gestionarea sistemului.
Operatorii din sala de control sunt de obicei instruiți și experimentați, ceea ce îi face foarte căutați. Este adesea dificil să recrutați și să rețineți astfel de operatori și să vă asigurați că sunt suficienți operatori calificați în turație, deoarece aceste săli de control funcționează 24/7. Inteligența Artificială poate asista semnificativ operatorii din sala de control în operarea mai eficientă a controlului și în finalizarea mai multor sarcini bazate pe evenimente, cum ar fi detectarea evenimentelor anomalice, inclusiv defecțiuni ale vehiculelor, coliziuni ale vehiculelor sau alte pericole rutiere și detectarea vitezei de deplasare.
Acest studiu de caz explorează modul în care un sistem expert de inteligență artificială poate fi implementat și utilizat într-o sală de control pentru monitorizarea traficului, pentru a genera rezultate mai bune pentru toți cei care interacționează cu sisteme complexe. Astfel, operatorii din sala de control și navetiștii călătoresc pe diverse rețele rutiere.
Tehnicile de geometrie computațională, care sunt bine stabilite în grafica pe calculator, pot fi folosite pentru a detecta context suplimentar odată ce obiectele sunt urmărite. De exemplu, coliziunea a două vehicule poate fi detectată eficient prin algoritmi computaționali de detectare a coliziunilor, inclusiv intersecția a două casete de delimitare care înconjoară fiecare vehicul în parte.
Este esențial să se utilizeze tehnici algoritmice clasice în sistemele expert, deoarece acestea sunt mai fiabile și mai eficiente, având în vedere că programarea lor este exactă. Sistemele de inteligență artificială ar trebui limitate într-o manieră în care un om ia decizia finală cu privire la acțiunea care urmează să fie întreprinsă. Acest lucru se datorează faptului că, deși sistemele de inteligență artificială sunt extrem de fiabile, există o marjă de eroare care trebuie atenuată. Prin urmare, recomandăm implementarea sistemelor expert într-o manieră hibridă, folosind cele mai bune tehnici de programare atât din inteligența artificială, cât și din cea algoritmică clasică.
Prezentare generală a provocării organizaționale
Sistemele expert sunt complicate de implementat într-un mediu precum o sală de control. Pe lângă provocările tehnologice, numeroase obstacole administrative, cerințe de conformitate și procese interne trebuie urmate pentru a asigura o implementare adecvată. Deși tehnologia este provocatoare pentru managementul proiectelor și implementarea în multe organizații mari, beneficiile depășesc de obicei costul neimplementării lor din cauza datoriei tehnice.
Monitorizarea constantă a ecranelor timp de ore în șir, când în majoritatea timpului nu se întâmplă nimic deosebit, este o sarcină dificilă pentru majoritatea oamenilor și ar fi monotonă. Este firesc să presupunem că concentrarea ar fi greu de menținut pe măsură ce timpul trece. Cele menționate mai sus reprezintă domeniul în care sistemele AI experte excelează. Sistemul poate monitoriza constant fluxurile camerelor pentru evenimente care necesită un răspuns și poate face sugestii unui operator din sala de control cu privire la modul în care ar putea proceda.
Mai jos sunt enumerate câteva exemple care descriu modul în care un AI poate lucra cu un operator de sală de control:
- Dacă două sau mai multe vehicule se ciocnesc, un AI va detecta acest lucru, va înregistra incidentul și va alerta un operator din sala de control.
- Dacă un vehicul circulă cu o viteză necorespunzătoare, AI poate lua în considerare alertarea șoferului printr-un indicator digital.
- Având în vedere că un pericol este detectat pe drum, un AI poate alerta un operator dintr-o sală de control și poate sugera închiderea benzii până când o echipă elimină pericolul.
Date organizaționale disponibile ca intrare AI
Următoarele enumeră sursele de date utilizate de sistemele automatizate de monitorizare a traficului:
- Camere CCTV, poziționate de-a lungul diferitelor rețele rutiere.
- Informații despre semnalele camerelor de trafic care indică starea rețelei rutiere.
- Detectoarele de vehicule cu buclă inductivă furnizează date precum greutatea vehiculului.
- Date de la senzori LiDAR pentru a suplimenta fluxurile CCTV, care în anumite cazuri de utilizare pot fi mai fiabile pentru procesarea în vederea recunoașterii computerizate.
Metodologie de Integrare
Următoarele reprezintă o prezentare generală a procesului pe care l-am efectua pentru a integra un sistem expert de monitorizare a traficului bazat pe inteligența articolelor într-o sală de control:
- Identificați fluxurile CCTV/LiDAR și sistemul de camere care oferă monitorizarea și înregistrarea acestor fluxuri.
- Transmiteți fluxuri de date către un supercomputer sau unui furnizor de cloud-computing pentru analiză și procesare în timp real.
- Treceți fluxurile prin Telemus AI™ și returnați fluxurile video augmentate înapoi sistemelor de monitorizare a securității din camera de control.
- Configurați alerte personalizate pentru personalul de securitate pe baza a ceea ce este detectat, în funcție de parametrii în care operatorii din camera de control doresc să funcționeze.
- Evaluați constant performanța sistemului de inteligență artificială pentru a-l îmbunătăți, generând continuu eficiențe și mai mari.
Având în vedere că Telemus AI™ se ocupă de implementarea tehnică a inteligenței artificiale, organizațiile se pot concentra pe logica de afaceri și pe procesele și procedurile interne care încorporează capabilitățile tehnologice.
Aplicații organizaționale
Următoarele enumeră alte aplicații potențiale pentru organizația dumneavoastră:
- Îmbunătățirea eficienței, eficacității și performanței sălilor de control al traficului.
- Determinarea zonelor cu trafic intens pentru optimizarea planificării urbane în scopul reducerii congestiei traficului.
- Urmărirea vehiculelor de flotă dacă se află într-un parcare și sunt returnate de angajații companiei.
- Urmărirea vehiculelor în parcări și măsurarea duratei de ședere pentru a înțelege mai bine comportamentele navetiștilor.
Beneficii Potențiale și Realizate
Beneficiile potențiale ale sistemelor expert bazate pe inteligență artificială sunt imense. Implementarea poate duce la o productivitate mai bună a operatorilor din camera de control, erori reduse în detectarea evenimentelor, o mai bună planificare a orașelor și a drumurilor, reducerea congestiei traficului și o îmbunătățire generală a cunoștințelor despre rețeaua rutieră, toate acestea luând în considerare dimensiunea temporală, îmbunătățind înțelegerea tipică a metodelor statice.
În prezent, multe dintre aceste sisteme se află încă în stadiul de cercetare și dezvoltare. Cu toate acestea, planificarea organizațională ar trebui să aibă loc de acum, deoarece provocările de implementare vor fi uriașe chiar și pe măsură ce tehnologia de ultimă generație se îmbunătățește. Telemus AI™ are implementări robuste ale tehnologiilor de inteligență artificială și poate avea sisteme încorporate care operează la scară.
Telemus AI™ este o companie de inteligență artificială cu sediul în Australia care oferă soluții avansate guvernelor și întreprinderilor. Contactați-ne astăzi pentru o consultație gratuită despre modul în care Telemus AI™ poate fi încorporat în organizația dumneavoastră.
