AI カメラと LiDAR がスマート道路にとって重要な理由

今年 1 月のコンシューマー エレクトロニクス ショーは、今後数年間で自動車市場に参入する自動運転車の新たな波を引き起こしました。これらの車両の技術には多くの注目が集まっています。しかし。道路インフラに組み込まれたテクノロジーも、サービスプロバイダーと地方自治体の間でさらなる議論を促しています。

人工知能と 5G

の進歩により、リアルタイム性の向上を期待して、米国のさまざまな道路、橋、その他の交通システムにスマート道路インフラ技術が追加されることが期待されています交通分析を行い、最も困難な交通安全と交通管理の問題に取り組みます。この議論の中心となるテクノロジーの 1 つは、AI 強化カメラの現在の使用と、LiDAR テクノロジーの将来性です。

人工知能はカメラのセンシング性能を強化します

現在、米国だけでも数十万台の交通カメラが配備されており、監視カメラを考慮に入れるとさらに数百万台にもなります。これらは主に、道路監視と基本的な交通管理アプリケーション (サイクル シミュレーションなど) に使用されます。ただし、AI の最新の進歩をこれらの資産に導入すると、基本的なアプリケーションのパフォーマンスがすぐに向上し、より高度なソフトウェア アプリケーションやユースケースが可能になります。

人工知能と機械学習は、従来のカメラの従来のコンピューター ビジョン テクノロジーと比較して、優れたセンシング パフォーマンスを提供します。さまざまな照明や気象条件に自動的に適応するアルゴリズムを通じて、すべての道路利用者のより堅牢かつ柔軟かつ正確な検出、追跡、分類が可能になります。さらに、道路利用者の動きや行動をより適切にシミュレートし、交通の安全性を向上させる予測機能も備えています。地方自治体は、道路衝突の検出と分析、横断歩道の予測、AV 導入のためのインフラストラクチャのセンシングなどのアプリケーションを備えた AI 強化カメラの恩恵をすぐに活用できます。

LiDAR テクノロジーはカメラを完全に置き換えることはできません。LiDAR はカメラと補完的で、場合によっては重複する価値を提供できますが、LiDAR テクノロジーのパフォーマンスが低下し (豪雨や雪など)、安全性が重要となるエッジケースが依然としていくつかあり、カメラがより優れていることが証明されています。さらに、今日の LIDAR テクノロジーの大規模導入は、単価が高く、視野が限られているため、依然として高価です。たとえば、交差点に複数の LiDAR ユニットを導入するには巨額の投資が必要ですが、360 度 AI カメラはより費用対効果の高いソリューションとなる可能性があります。

予算を重視するコミュニティの多くにとって、AI 強化カメラは今日でも実績のある頼りになるテクノロジーです。時間の経過とともに、LiDAR テクノロジーのコストが低下するにつれて、コミュニティはそのようなセンサーによるインフラストラクチャの強化を評価する必要があります。

最終的には、センサー フュージョンは強力な結果をもたらすでしょう

LiDAR テクノロジーのコストが最終的に予想される削減に達すると、現在設置されている AI 拡張カメラへの強力かつ実行可能な追加機能としてみなされるでしょう。サプリメントの。自動運転車と同様に、センサー フュージョンはスマート インフラストラクチャ ソリューションに推奨される方法となり、都市が両方のテクノロジーの利点を最大限に活用できるようになります。 (センサー フュージョンとは、複数の LiDAR、カメラ、レーダー、CCTV、その他のソースからのデータ入力を単一の環境モデルまたは画像に結合する機能です。)費用対効果が高く高性能な AI 搭載カメラと、今後数年間に見込まれる LiDAR の大きな可能性は、地域社会や地方自治体が現在および将来、双方にとって有利な状況を達成するのに役立ちます。

最終的な目標は、全体的な交通の流れを改善し、車両の衝突と死亡事故を減らすことですが、テクノロジーと導入戦略が正しくなければなりません。道路を監視するテクノロジーも変化する必要があるため、今日は AI 搭載カメラを検討し、将来は LiDAR を検討してください。

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