Warum KI-Kameras und LiDAR für intelligente Straßen wichtig sind

Die Consumer Electronics Show im Januar dieses Jahres löste eine neue Welle selbstfahrender Autos aus, die in den nächsten Jahren auf den Automobilmarkt drängen. Ein Großteil der Aufmerksamkeit wurde auf die Technologie dieser Fahrzeuge gerichtet. Jedoch. Die in die Straßeninfrastruktur eingebettete Technologie führt auch zu mehr Diskussionen zwischen Dienstleistern und Kommunen.

Mit der Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz und 5G

Netzwerkkonnektivität wird erwartet, dass intelligente Straßeninfrastrukturtechnologie zu vielen verschiedenen Straßen, Brücken und anderen Transportsystemen in den Vereinigten Staaten hinzugefügt wird um die Verkehrsanalyse in Echtzeit zu verbessern und die schwierigsten Probleme im Bereich der Verkehrssicherheit und des Verkehrsmanagements anzugehen. Eine der Technologien, die im Mittelpunkt dieser Diskussion steht, ist der aktuelle Einsatz von KI-gestützten Kameras und die Zukunftsaussichten der LiDAR-Technologie.

Künstliche Intelligenz wird die Erkennungsleistung von Kameras verbessern

Heutzutage sind allein in den Vereinigten Staaten Hunderttausende Verkehrskameras im Einsatz, wenn man CCTV-Kameras mit einrechnet, sogar Dutzende Millionen von Einheiten. Sie werden hauptsächlich zur Straßenüberwachung und für grundlegende Verkehrsmanagementanwendungen (z. B. Fahrradsimulation) eingesetzt. Durch die Einbindung der neuesten Fortschritte in der KI in diese Assets kann jedoch die grundlegende Anwendungsleistung sofort verbessert und erweiterte Softwareanwendungen und Anwendungsfälle freigeschaltet werden.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bieten im Vergleich zur herkömmlichen Computer-Vision-Technologie in herkömmlichen Kameras eine überlegene Sensorleistung. Sie ermöglichen eine robustere, flexiblere und genauere Erkennung, Verfolgung und Klassifizierung aller Verkehrsteilnehmer durch Algorithmen, die sich automatisch an verschiedene Licht- und Wetterbedingungen anpassen. Darüber hinaus verfügen sie über Vorhersagefunktionen, um die Bewegungen und das Verhalten von Verkehrsteilnehmern besser zu simulieren und die Verkehrssicherheit zu verbessern. Kommunale Behörden können sofort von KI-gestützten Kameras mit Anwendungen wie der Erkennung und Analyse von Straßenkonflikten, der Vorhersage von Fußgängerüberwegen und der Infrastrukturerkennung für den AV-Einsatz profitieren.

LiDAR-Technologie kann Kameras nicht vollständig ersetzen und sich manchmal mit Kameras überschneiden. Es gibt jedoch immer noch einige sicherheitskritische Grenzfälle, in denen die LiDAR-Technologie schlecht funktioniert (einschließlich starkem Regen und Schnee). Und die Kameras haben sich als besser erwiesen. Darüber hinaus bleibt der groß angelegte Einsatz der heutigen Lidar-Technologie aufgrund des hohen Stückpreises und des begrenzten Sichtfelds teuer. Beispielsweise würde der Einsatz mehrerer LiDAR-Einheiten an einer Kreuzung eine enorme Investition erfordern, wohingegen eine 360-Grad-KI-Kamera eine kostengünstigere Lösung sein könnte.

Für viele in der preisbewussten Community sind KI-gestützte Kameras nach wie vor die bewährte Technologie der Wahl. Da die Kosten der LiDAR-Technologie im Laufe der Zeit sinken, sollten Gemeinden die Erweiterung ihrer Infrastruktur mit solchen Sensoren in Betracht ziehen.

Letztendlich wird die Sensorfusion starke Ergebnisse liefern

Wenn die Kosten der LiDAR-Technologie endlich die erwarteten Reduzierungen erreichen, wird sie als Ergänzung zu den installierten KI-gestützten Kameras betrachtet heute Eine leistungsstarke und praktikable Ergänzung. Ähnlich wie bei autonomen Fahrzeugen wird die Sensorfusion zur bevorzugten Methode für intelligente Infrastrukturlösungen werden und es Städten ermöglichen, die Vorteile beider Technologien zu maximieren. (Sensorfusion ist die Fähigkeit, Dateneingaben von mehreren LiDAR, Kameras, Radar, CCTV und anderen Quellen zu kombinieren, um ein einziges Umgebungsmodell oder Bild zu erstellen.)

Der heutige Einsatz kostengünstiger und leistungsstarker KI-gestützter Kameras, gepaart mit dem enormen Potenzial von LiDAR in den kommenden Jahren, kann Gemeinden und Kommunen dabei helfen, heute und morgen eine Win-Win-Situation zu erreichen.

Letztendlich geht es darum, den Verkehrsfluss insgesamt zu verbessern und Fahrzeugkollisionen und Todesopfer zu reduzieren, aber die Technik und die Umsetzungsstrategie müssen stimmen. Auch die Technologie, die unsere Straßen überwacht, muss sich ändern. Denken Sie also heute an KI-gestützte Kameras und morgen hoffentlich an LiDAR.

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