Vier Möglichkeiten, wie Computer Vision den städtischen Verkehr verändern wird

Intelligenter Transport ist einer der Grundbestandteile intelligenter Städte. Die Integration digitaler Technologie und physischer Transportinfrastruktur wird die Art und Weise verändern, wie Menschen in Städten leben, arbeiten und reisen. Der Einsatz selbstfahrender Autos, des Internets der Dinge, Big-Data-Analysen und weiterer Technologien wird das Reisen für Stadtbewohner sicherer, billiger und schneller machen.

Mobilitäts- und Kommunikationsnetzwerke im urbanen Raum ermöglichen den reibungslosen Ablauf jeder Stadt. Durch die Hinzufügung intelligenter Transportelemente werden Städte effizienter, lebenswerter und nachhaltiger. Es wird erwartet, dass Computer Vision in einer Vielzahl intelligenter Transportanwendungen eine Schlüsselrolle spielen wird, von autonomen Fahrzeugen und Verkehrsflussanalysen bis hin zu Parkplatzmanagement und Straßenzustandsüberwachung.

Erforschung der Auswirkungen von Computer Vision im intelligenten Transportwesen

Intelligentes Transportwesen basiert auf Bildern, Videos, Audiodateien, textbasierten Informationen, GPS- und GIS-Daten, IoT-Sensoren und digitalen Systemen die große Informationsmengen in Form von Daten und anderen Datenformen verarbeiten. Algorithmen für maschinelles Lernen und Computer-Vision sind erforderlich, um diese Rohinformationen zu verarbeiten und in umsetzbare Erkenntnisse für Stadtplanungsbehörden umzuwandeln, um wirksame Smart-City-Richtlinien zu entwickeln. Diese Technologien sind auch die treibende Kraft hinter komplexen Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen, intelligentem Verkehrsmanagement, intelligenter Flughafenvideoüberwachung und automatisierten Parksystemen.

1. Verbesserung der Verkehrssicherheit

Laut Statistiken der Weltgesundheitsorganisation (WHO) sterben etwa 1,3 Millionen Menschen bei Verkehrsunfällen jedes Jahr. Zu den Hauptursachen für Verkehrsunfälle gehören Geschwindigkeitsüberschreitungen, Trunkenheit am Steuer, Nichtanlegen von Sicherheitsausrüstung wie Helmen und Sicherheitsgurten, Ablenkung beim Fahren und Nichtbeachtung der Verkehrsregeln. Es zeigt sich, dass menschliches Versagen die Ursache für die meisten Verkehrsunfälle ist.

Selbstfahrende Autos können den menschlichen Faktor aus diesen Situationen entfernen und so die Wahrscheinlichkeit eines Unfalls erheblich verringern. Selbstfahrende Autos werden ständig Informationen von einem riesigen Netzwerk von Sensoren und Kameras an Autos, Straßen und Ampeln sammeln. Computer-Vision-Algorithmen werden diese Rohdaten analysieren, um die Verkehrssicherheit zu optimieren und in Echtzeit Erkenntnisse über Kollisionswarnungen und Fußgänger auf der Straße zu gewinnen.

Ein selbstfahrendes Auto kann Daten dynamisch verarbeiten und erkennen, wie nah es an Fußgängern, anderen Fahrzeugen, Radfahrern und potenziellen Gefahren auf der Straße ist, bevor es genaue Anpassungen vornimmt. Bildverarbeitungsalgorithmen werden es selbstfahrenden Autos außerdem ermöglichen, sich bewegende Objekte in Bereichen mit wenig Licht zu erkennen und im Falle einer Kollision automatisch Airbags auszulösen und automatisch zu bremsen.

Weitere Sicherheitstechnologien in autonomen Fahrzeugen, die die Verkehrssicherheit verändern werden, sind:

1. Toter-Winkel-Sicherheitsüberwachungssystem
2. Intelligente Geschwindigkeit Anpassungssystem Diese Anwendungen sind auf Computer Vision und maschinelle Lernalgorithmen angewiesen, um ordnungsgemäß zu funktionieren. Kürzlich haben die Universität Ulm in Deutschland und die Hochschule Heilbronn gemeinsam ein selbstlernendes Verkehrswarnsystem entwickelt, das Sensor-, Radar- und Kameradaten nutzt, um sich bewegende Objekte zu erkennen und Fahrer zu warnen, um Unfälle zu verhindern.
3. 2. Verkehrsstaus lindern
5. Zu intelligenten Transportmitteln gehören nicht nur autonome Fahrzeuge, sondern auch die Optimierung von Straßennetzen. Verkehrsstaus sind der Hauptgrund für längere Reisezeiten in Städten. Dies führt zu einem höheren Kraftstoffverbrauch und einer höheren Luftverschmutzung. Eine intelligente Verkehrsüberwachung und -steuerung kann diese Probleme lösen, indem Computer Vision genutzt wird, um Staus und Kraftstoffverbrauch zu reduzieren.

Der erste Schritt in einem intelligenten Verkehrsüberwachungssystem besteht darin, Daten über Luft- und Bodenkameras, GPS, GIS und Hochfrequenzgeräte zu sammeln. Diese Daten werden in einen Computer-Vision-Algorithmus eingespeist, der Fahrzeuge auf der Straße erkennt, die Verkehrsdichte berechnet und ihren Status an die örtliche Verkehrsleitzentrale übermittelt. Echtzeitdaten zu Straßenstaus werden weiter analysiert, um Fahrzeuge auf weniger überlastete Straßen umzuleiten. In diesem Fall dienen autonom vernetzte Fahrzeuge auch als Informationsquelle für Verkehrserkennungssysteme, deren Kameras Echtzeitdaten an eine Leitstelle senden.

Stehende Fahrzeuge im Verkehr verschwenden viel Kraftstoff und verschärfen die ohnehin schon hohe Luftverschmutzung. Daher kann Computer Vision im intelligenten Transportwesen dieses Problem durch Objekterkennung und Namenserkennung solcher Fahrzeuge lösen. Algorithmen des maschinellen Lernens können Fahrzeuge und ihren ungefähren Kraftstoffverbrauch identifizieren. Dieses Wissen hilft dabei, die Ampeln an der nächsten Kreuzung entsprechend anzupassen, um die Fahrzeuge in Bewegung zu halten.

Forscher am Oak Ridge National Laboratory (ORNL) haben maschinelles Lernen und Computer Vision genutzt, um ein System zu entwickeln, das den Verkehr effizient durch Kreuzungen leitet und Kraftstoffverschwendung minimiert.

3. Stärkung der Passagiersicherheit am Flughafen

Flugreisen sind auch ein herausragendes Merkmal des städtischen Transports. Intelligente Transportanwendungen an Flughäfen konzentrieren sich auf die Passagiersicherheit, die Sicherheit des Flughafenpersonals und das Kundenerlebnis. Während der geschäftigen Ferienzeit kommt es an Flughäfen zu langen Schlangen an Sicherheitskontrollen und Check-in-Schaltern. Hier können mit Computer Vision ausgestattete Kameras das Warteschlangenmanagement verbessern. Die Kameras würden die Warteschlangen kontinuierlich überwachen und Computer-Vision- und Deep-Learning-Algorithmen würden vorhersagen, wann Kundendienstmitarbeiter an einem bestimmten Schalter benötigt werden oder ob ein anderes Fenster geöffnet werden muss. Überwachungsdaten werden auch zur Analyse und Berechnung der Wartezeiten der Passagiere verwendet. Diese Berechnungen tragen dazu bei, Gepäck- und Kundenengpässe bei Sicherheitskontrollen sowie Wartezeiten beim Be- und Entladen zu reduzieren.

Die Algorithmen sind sogar in der Lage, eine Gesichtserkennung durchzuführen, um die Identität eines Passagiers zu überprüfen und ihn ohne menschliches Eingreifen zum Weiterfahren zu autorisieren. Typischerweise scannt das Sicherheitspersonal die Kameras von Flughäfen, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen und zu verfolgen. Maschinelles Lernen und Computer Vision werden diesen Prozess ebenfalls automatisieren, was zu schnelleren Reaktionszeiten und einer verbesserten Flughafensicherheit führt.

Beispielsweise wird die Objekterkennung eingesetzt, um verdächtige Geräte oder potenziell schädliche Materialien zu verfolgen. Gesichtserkennungsalgorithmen identifizieren und verfolgen potenzielle Bedrohungen, ohne die betreffende Person zu kontaktieren oder andere Reisende zu stören.

4. Gestalten Sie bessere Parkplätze

Wenn es in der Stadt keine ausgewiesenen Parkflächen gibt, parken Menschen illegal auf der Straße, Dadurch verringert sich die Anzahl der verfügbaren Fahrzeuge und es kommt zu Verkehrsstaus. Außerdem verbringen die Menschen viel Zeit damit, mit dem Auto nach einem geeigneten Parkplatz zu suchen, was Zeit und Kraftstoff verschwendet. Intelligente Transportsysteme können dieses Problem lösen, indem sie kritische Informationen über Fahrzeugbewegungen, Parkstandorte, illegale Parkplätze, spezielle Lieferbereiche, Ride-Hailing-Bereiche, Fußgängerverkehr und Zeiten erhöhter Fahrzeugaktivität sammeln. Ein Großteil dieser Daten liegt in Form von Bildern und Videos vor. Daher sind Computer-Vision-Algorithmen erforderlich, um diese Daten zu verarbeiten und Stadtplanern Erkenntnisse für die Gestaltung von Parkrichtlinien zu liefern.

Die Optimierung des Parkens durch intelligente Transportmittel reduziert die Zeit, die Benutzer mit der Suche nach einem Parkplatz verbringen, und reduziert dadurch Verkehrsverzögerungen. Mithilfe der Echtzeitüberwachung von Parkplätzen können Autofahrer zu freien Parkplätzen geleitet werden. Die Echtzeitfunktion zur Parkverfügbarkeit kann Lieferflotten dabei helfen, ihre Routen effizienter zu gestalten, da Lieferpartner nicht auf der Straße parken müssen. Diese App erspart Lieferunternehmen die Kosten für Parkgebühren am Straßenrand.

Ohne Computer Vision, künstliche Intelligenz und das Internet der Dinge ist es unmöglich, intelligente Transportsysteme und damit intelligente Städte aufzubauen. Computer-Vision-gesteuerte Systeme bilden das Rückgrat jeder Anwendung in Smart-City-Initiativen. Ob es darum geht, die Verkehrsbedingungen zu verbessern, die Luftverschmutzung einzudämmen, Passagiere sicher durch Städte zu transportieren oder zur Gestaltung besserer städtischer Räume beizutragen – Computer Vision im intelligenten Transportwesen wird die Art und Weise, wie Menschen in Städten leben, reisen und arbeiten, revolutionieren.

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