مهندسون يطورون أداة الكترونية لاكتشاف التسلل إلى سكة الحديد باستخدام الذكاء الاصطناعي

قام فريق من المهندسين في جامعة روتجرز بتطوير أداة مدعمة بالذكاء الاصطناعي يمكنها اكتشاف التسلل إلى معابر السكة الحديدية، مما يساعد في تقليل عدد الوفيات المتزايد الذي يحدث خلال العقد الماضي.

نشرت الأبحاث الجديدة في مجلة تحليل وحماية الحوادث.

اكتشاف التسلل تلقائيًا باستخدام الذكاء الاصطناعي

состоял من أсим زامان، مهندس مشروع في روتجرز، وشيáng لیو، أستاذ مساعد في هندسة النقل في مدرسة الهندسة بجامعة روتجرز. قام الثنائي بتطوير إطار مدعوم بالذكاء الاصطناعي يمكنه اكتشاف أحداث التسلل إلى سكة الحديد تلقائيًا. كما يمكنه تمييز أنواع المخالفين وتوليد مقاطع فيديو للinstancات. يعتمد نظام الذكاء الاصطناعي على خوارزمية الكشف عن الكائنات لمعالجة بيانات الفيديو في مجموعة بيانات واحدة.

“باستخدام هذه المعلومات، يمكننا الإجابة على العديد من الأسئلة، مثل ما هي الساعة التي يتسلل فيها الناس أكثر، وهل يمر الناس عبر البوابات عند انخفاضها أو ارتفاعها؟” قال زامان.

هناك زيادة مستمرة في حوادث التسلل في الولايات المتحدة خلال السنوات القليلة الماضية، مع وفاة مئات الأشخاص كل عام. هناك العديد من الجهود لتقليل هذه الوفيات، ولكن لا شيء نجح حتى الآن.

قدرت إدارة السكك الحديدية الفيدرالية (FRA) في عام 2008 أن حوالي 500 شخص قتلوا سنويًا بسبب التسلل إلى سكة الحديد. ارتفع هذا الرقم إلى 855 في عام 2018، وفقًا لـ FRA.

حدد زامان وليو في بحثهم أن المخالفين هم أشخاص أو مركبات غير مخولة في منطقة سكة حديد أو ممتلكات النقل العام غير المقصودة للاستخدام العام، أو أشخاص يدخلون معبرًا منزليًا بعد تنشيطه.

ركزت الأبحاث السابقة في هذا المجال في الغالب على البيانات المشتقة من المعلومات عن الحوادث، ولكنها لم تأخذ في الاعتبار حوادث الاصطدام التي يقول زامان وليو إنها يمكن أن توفر رؤى قيمة حول سلوك التسلل. يمكن أن يؤدي هذا إلى تصميم تدابير تحكم أكثر فعالية.

قام الباحثون بتجربة نظريةهم مع لقطات فيديو مسجلة في معبر في نيو جيرسي الحضرية. أحد المشاكل في أنظمة الفيديو في المعابر هو أنها لا يتم استعراضها بشكل متسق بسبب كون العملية شاقة و مكلفة.

تدريب الذكاء الاصطناعي

قام زامان وليو بتدريب الذكاء الاصطناعي وأداة التعلم العميق لتحليل 1632 ساعة من لقطات الفيديو الأرشيفية من موقع الدراسة. بعد 68 يومًا من المراقبة، وجدوا 3004 حالة تسلل، بمتوسط 44 حالة في اليوم. كما اكتشفوا أن ما يقرب من 70٪ من المخالفين من الذكور، وحوالي ثلثهم تسللوا قبل مرور القطار. حدثت معظم الانتهاكات في يوم السبت حوالي الساعة 5 مساءً.

وفقًا لزامان، يمكن استخدام هذا النوع من البيانات المتفصلة من قبل السلطات المحلية لوضع ضباط الشرطة بالقرب من المعابر أثناء أوقات الانتهاكات الذروة، أو يمكن أن يساعد في إطلاع أصحاب السكك الحديدية وصناع القرار على حلول معبر أكثر فعالية. يمكن أن تشمل هذه الحلول أنظمة إزالة معابر الدرجات أو بوابات و إشارات متقدمة.

“ الجميع يحب البيانات، وهذا ما نقدمه ”، قال زامان.

“نريد تقديم أدوات لصناع القرار في صناعة السكك الحديدية لاستغلال الإمكانات الكامنة لrastructure المراقبة بالفيديو من خلال تحليل مخاطر تدفقات البيانات في مواقع محددة”، أضاف لیو.

يقوم الباحثون أيضًا بإجراء دراسات في فرجينيا وكارولاينا الشمالية. تم منحهم مؤخرًا منحة بقيمة 583000 دولار من وزارة النقل الأمريكية لتوسيع نطاقهم إلى ولايات أخرى بما في ذلك كونيتيكت و لويزيانا و ماساتشوستس.