Rosyjscy naukowcy z South Ural State University (SUSU) opracowali i opatentowali zaawansowany system sztucznej inteligencji ( AI ) zaprojektowany do wykrywania anomalii ruchu drogowego przy użyciu technologii sieci neuronowych. Program, jak podaje TV BRICS , przetwarza nagrania z monitoringu CCTV w czasie rzeczywistym, dokładnie identyfikując pojazdy i śledząc ich prędkość i trajektorię z dokładnością do 30 centymetrów.
Umożliwia to władzom generowanie w czasie rzeczywistym wizualnych map korków i zakłóceń w ruchu, co usprawnia zarządzanie ruchem miejskim. Olga Ivanova, adiunkt w Katedrze Programowania Systemów SUSU, podkreśliła, że kluczowa zdolność systemu polega na wykrywaniu nawet niewielkich odchyleń w przepływie ruchu, takich jak niewielkie zmniejszenie szerokości pasa.
Sztuczna inteligencja jest zaprogramowana do identyfikowania przeszkód, w tym wypadków i prac drogowych, zapewniając system wczesnego ostrzegania o potencjalnych zakłóceniach. Narzędzie wizualizacji aktualizuje się co dwie sekundy, używając schematu kodowania kolorami, gdzie zwiększone natężenie ruchu jest reprezentowane przez stopniowo bardziej czerwone odcienie.
Przyszły rozwój systemu ma na celu nie tylko wykrywanie anomalii, ale także ich klasyfikację i przewidywanie ich wpływu na warunki ruchu w ciągu 10–20 minut. Ta zdolność predykcyjna umożliwiłaby władzom transportowym wdrażanie wczesnych interwencji, łagodzenie potencjalnych korków i poprawę ogólnej wydajności dróg. Według Ivanovej główną zaletą tej technologii jest jej bezproblemowa integracja z istniejącą infrastrukturą miejską.
Nowa technologia sieci neuronowych śledzi wzorce ruchu miejskiego
W przeciwieństwie do konwencjonalnych systemów monitorowania ruchu, które często wymagają kosztownych czujników GPS instalowanych w poszczególnych pojazdach, to podejście oparte na sztucznej inteligencji wykorzystuje istniejące sieci nadzoru, co czyni je opłacalnym i skalowalnym rozwiązaniem dla centrów miejskich. Precyzja sztucznej inteligencji w rozpoznawaniu warunków ruchu i jej zdolność do dostarczania spostrzeżeń w czasie rzeczywistym sprawiają, że jest to cenne narzędzie dla planistów miejskich i zespołów reagowania kryzysowego.
Umożliwiając szybsze reakcje na zmieniające się warunki drogowe, system mógłby znacznie zwiększyć bezpieczeństwo publiczne i zmniejszyć korki w zatłoczonych obszarach metropolitalnych. Dzięki ciągłym postępom zespół badawczy SUSU przewiduje dalsze udoskonalenia, które zwiększyłyby dokładność predykcyjną systemu i jego zdolność adaptacji do zmieniających się warunków ruchu miejskiego.
Projekt podkreśla zaangażowanie Rosji w integrację rozwiązań AI z infrastrukturą publiczną, pozycjonując tę technologię jako kluczowy atut dla inicjatyw inteligentnych miast. W miarę jak system przechodzi dalsze testy i potencjalne wdrożenie w rosyjskich miastach, jego sukces może utorować drogę do przyjęcia w innych regionach, które chcą zmodernizować swoje możliwości zarządzania ruchem drogowym. – Eurasian Newswire News Desk.