KI en IoT: Vervoerbestuur in slim stede

Die slim stede van vandag word aangedryf deur gevorderde tegnologieë wat voortdurend stedelike gebiede hervorm. KI en IoT word toenemend 'n integrale deel van hoe die wêreld funksioneer. Wolk-gebaseerde dienste, die Internet van Dinge, analitiese platforms en baie KI-instrumente verander die manier waarop burgers met en beweeg binne hul omgewing.

Hierdie moderne tegnologieë, soos uiteengesit deur Blou Oranje Digitaal, 'n top-gegradeerde KI-konsultasie- en ontwikkelingsagentskap in NYC, maak toepassings moontlik wat wissel van afvalbestuur tot optimalisering van voedselvoorsiening en digitalisering van gesondheidsorg. In die proses ontwrig hulle hele nywerhede en skep nuwe sakegeleenthede en toepassings. 

Onder alle stedelike verantwoordelikhede hou vervoerbestuur 'n interessante probleem in, selfs vir die mees gevorderde KI-gereedskap en -tegnologie. Stadsverkeer is 'n hoogs dinamiese omgewing, waar duisende deelnemers wat verskillende vervoermodaliteite gebruik, op komplekse maniere interaksie het. Boonop moet besluite intyds geneem word om die veiligheid en welstand van alle verkeersdeelnemers te verseker. Aktiwiteitsbeplanning in so 'n omgewing is 'n uiters uitdagende taak. Gelukkig maak KI-aangedrewe Smart City-tegnologie reeds groot vordering met die aanpak van sommige van die dringendste vervoerbestuurskwessies. 

Hieronder is 'n lys van die mees algemene verkeersbestuursoplossings wat IoT- en AI-tegnologie aandryf.

Crowdsourced data maak geoptimaliseerde roetes vir alle voertuigtipes moontlik

Data is mag, en dit geld veral vir stadsbeplanners: dit het verpligtend geword dat hul besluite deur data gerugsteun word. Inligting oor hoe verskillende stadsgebiede deur die burgers gebruik word (mobiliteitsdata) kan deurslaggewende insigte in vervoerbehoeftes verskaf. Dit bied aan hulle 'n akkurate oorsig van hoe verskillende stadspaadjies gebruik word en verhoog dus die kanse vir meer akkurate, burgervriendelike beplanning.

Menigte-verkrygde data is deesdae alomteenwoordig en ontstaan ​​in 'n verskeidenheid toestelle. Ons slimfone, tablette, skootrekenaars en selfs motors stel almal voortdurend geoliggingdata uit. 'n Verskeidenheid toepassings is besig om hierdie data vas te lê en te gebruik om verbruikersgerigte dienste aan te dryf. Terselfdertyd maak analitiese raamwerke dit eenvoudig om insigte uit sulke heterogene databronne te onttrek. Deur hierdie data met stadsadministrasie en stadsbeplanners te deel, is dit moontlik om munt te slaan uit hierdie ryk mobiliteitsdata om die beplanningsproses te verbeter. 

Dink aan die gewildste fietspaadjies in jou stad of die mees bevolkte voetgangergebiede. Beplanning sonder kennis van hoe hierdie gebiede gebruik word, sal gelykstaande wees aan die klim van Mount Everest geblinddoek, in die donker. Visualisering en analise is beslis nodig om lig op die proses te bring en om seker te maak dat alle beplanningsbesluite deur burger-gegenereerde data aangedryf word.

Die voordele van mobiliteitsdata wat deur skare verkry word, kan vertaal word in verbeterde loopbaarheid en verminderde pendeltye. Vir fietsryers kom dit neer op geoptimaliseerde roetes en groener paadjies, terwyl dit vir die motorbestuurders beteken dat minder tyd in middestad spandeer word, wag vir verkeersligte en voetgangers. Mobiliteitsdata maak dit 'n wen-wen-wen vir alle verkeersdeelnemers.

Rekenaarvisie en KI maak voetganger- en voertuigveiligheid moontlik

Die versekering van openbare padveiligheid is 'n deurslaggewende verantwoordelikheid van vervoerbestuurstelsels. Die komplekse omgewing wat deur voertuie en voetgangers geskep word, moet onder streng toesig gehou word om die veiligheid van alle verkeersdeelnemers te verseker.

Gelukkig is tegnologie beskikbaar wat dit moontlik maak om sulke toesigtake te outomatiseer en dit na sagteware en algoritmes te delegeer. Rekenaarvisie en video-analise kan beide op padkameras, maar ook op motors geïmplementeer word. Algoritmes kan berekening op die rand uitvoer en kan situasionele en gedragsafwykings opspoor op die oomblik wanneer dit gebeur. Van die outomatiese lees van nommerplate tot die opsporing van looppatrone, word 'n verskeidenheid toepassings moontlik danksy rekenaarvisie. Wanneer dit as deel van verkeersbestuurstelsels geïmplementeer word, kan dit die hoë risiko's wat verband hou met onverskillige bestuur verminder en die veiligheid van openbare voetgangergebiede verseker. 

Delegering van en outomatiese take na sagteware het die potensiaal om 'n baie veiliger omgewing vir alle verkeersdeelnemers te skep. Rekenaarvisie en video-analise is die toonaangewende tegnologieë vir pogings in hierdie rigting.

IoT-sensors maak akkurate verkeersmonitering in slim stede moontlik

Om verkeer te verstaan ​​is 'n taak wat intyds gedoen moet word om die verkeersvloei, beide binne en buite stedelike gebiede, te kan optimaliseer. Dit behels onder meer die identifikasie en kommunikasie van ongelukke, opeenhoping en tydelike hindernisse langs die pad.

Sensor tegnologie en gevorderde draadlose kommunikasieprotokolle maak dit vir alle soorte voertuie moontlik om rigting, spoed en reistye te kommunikeer. Daar is geen beperking op die hoeveelheid inligting wat hulle kan kommunikeer nie, gegewe die verhoogde aanpasbaarheid van IoT-toestelle. Hulle kan nie net aan enige bewegende voorwerp geheg word nie, maar dit maak dit ook moontlik om kontekstuele inligting uit die omgewing te versamel en te kommunikeer. 

Sensorversamelde data maak dit moontlik om intydse analise uit te voer, wat onmiddellike verkeersbestuursbesluite aandryf. So 'n voorbeeldtoepassing is dié van aanpasbare verkeerseine, wat nie bloot geprogrammeer is nie, maar in ag neem lewendige verkeersinligting.

Die voordele van sensorgebaseerde oplossings kan vertaal word in aktiewe verkeersbestuurmaatreëls. Hulle maak korttermyn voorspelling en beheer moontlik en kan lei tot verminderde opeenhoping en verhoogde verkeersvloeibaarheid. Deur verkeersbestuursinstellings te help om emissies, geraas en reistye te verminder, speel IoT-gebaseerde sensortegnologie 'n deurslaggewende rol in enige moderne vervoerbestuurstelsel.

Wat is volgende vir KI en IoT in slim stede?

Stadsbeplanners en ingenieurs werk nou in toenemend komplekse omgewings en moet toenemend komplekse probleme oplos. KI en IoT help hulle om hierdie probleme aan te pak. Verkeer- en vervoerbestuur bied 'n moderne uitdaging wat moeilik sal wees om sonder die hulp van sagteware en algoritmes aan te pak. Boonop speel verkeersbestuur 'n deurslaggewende rol in enige Smart City aangesien dit maklik die goeie funksionering van alle ander stadsfunksies kan beïnvloed.

Gelukkig maak moderne tegnologieë dit moontlik om burger-gegenereerde mobiliteitsdata te benut om sulke komplekse take aan te pak. Met die verhoogde beskikbaarheid van analitiese raamwerke, wolkdienste en data-insamelingstoestelle, word dit moontlik om moderne oplossings te vind en intydse data te integreer as deel van verkeersbestuurbesluite. 

Wanneer data gebruik word vir besluitneming en om 'n beter begrip van stadsreisdinamika te verkry, neem die kwaliteit van die bestuurstoepassings ook toe. Dit verseker dat verkeersbeheerstrategieë en toekomstige infrastruktuurontwikkelingsprojekte akkuraat sal pas by die burgers se behoeftes. KI en IoT word die nuwe tegnologiese norm en dit is 'n toekoms waarna ons gretig uitsien.