AI en IoT: Verkeersbeheer in Slimme Steden

De Slimme Steden van vandaag worden aangedreven door geavanceerde technologieën die stedelijke gebieden constant herschikken. AI en IoT worden steeds meer een integraal onderdeel van hoe de wereld werkt. Cloud-gebaseerde diensten, het Internet of Things, analytics-platforms en veel AI-hulpmiddelen veranderen de manier waarop burgers interactie hebben met en zich verplaatsen in hun omgeving.Deze moderne technologieën, zoals uiteengezet door Blue Orange Digital, een topgerangschikte AI-advies- en ontwikkelingsbureau in NYC, maken toepassingen mogelijk die variëren van afvalbeheer tot voedselbezorgoptimalisatie en gezondheidsdigitale transformatie. In het proces verstoren ze hele industrieën en creëren ze nieuwe zakelijke kansen en toepassingen. 

Onder alle stedelijke verantwoordelijkheden vormt verkeersbeheer een interessant probleem, zelfs voor de meest geavanceerde AI-hulpmiddelen en technologieën. Stadsverkeer is een zeer dynamische omgeving, waarin duizenden deelnemers met verschillende vervoersmodaliteiten op complexe wijze interactie hebben. Bovendien moeten beslissingen in real-time worden genomen om de veiligheid en het welzijn van alle verkeersdeelnemers te garanderen. Activiteitsplanning in een dergelijke omgeving is een uiterst moeilijke taak. Gelukkig maken AI-gebaseerde Slimme Stadstechnologieën al grote vorderingen bij het aanpakken van enkele van de meest dringende verkeersbeheersproblemen. 

Hieronder vindt u een lijst met de meest voorkomende verkeersbeheeroplossingen die door IoT- en AI-technologieën worden aangedreven.

Crowdsourced data maakt geoptimaliseerde routes mogelijk voor alle voertuigtypen

Data is macht, en dit geldt vooral voor stadsplanners: het is verplicht dat hun beslissingen worden ondersteund door data. Informatie over hoe verschillende stadsgebieden door burgers worden gebruikt (mobiliteitsdata) kan cruciale inzichten bieden in verkeersbehoeften. Het biedt hen een nauwkeurig overzicht van hoe verschillende stadsroutes worden gebruikt en verhoogt daarmee de kans op nauwkeurige, burgergerichte planning.

Crowdsourced data is tegenwoordig overal aanwezig en komt uit een verscheidenheid aan apparaten. Onze smartphones, tablets, laptops en zelfs auto’s zenden constant geolocatiegegevens uit. Verschillende toepassingen verzamelen deze gegevens en gebruiken ze om consumentgerichte diensten aan te drijven. Tegelijkertijd maken analytics-kaders het eenvoudig om inzichten te extraheren uit dergelijke heterogene gegevensbronnen. Door deze gegevens te delen met stadsadministratie en stadsplanners, is het mogelijk om te profiteren van deze rijke mobiliteitsgegevens om het planningsproces te verbeteren. 

Denk aan de meest populaire fietsroutes in uw stad of de meest bezochte voetgangersgebieden. Plannen zonder kennis van hoe deze gebieden worden gebruikt, zou equivalent zijn aan het beklimmen van de Mount Everest blind, in het donker. Visualisatie en analytics zijn absoluut nodig om licht te brengen in het proces en om ervoor te zorgen dat alle planningsbeslissingen worden aangedreven door burger gegenereerde gegevens.

De voordelen van crowdsourced mobiliteitsgegevens kunnen worden vertaald in verbeterde loopbaarheid en verkorte reistijden. Voor fietsers betekent dit geoptimaliseerde routes en groenere routes, terwijl voor automobilisten dit minder tijd betekent die in stadscentra wordt doorgebracht, wachtend op verkeerslichten en voetgangers. Mobiliteitsgegevens maken het een win-win-win voor alle verkeersdeelnemers.

Computer vision & AI maken voetgangers- en voertuigveiligheid mogelijk

Het garanderen van openbare wegveiligheid is een cruciale verantwoordelijkheid van verkeersbeheerssystemen. De complexe omgeving die wordt gecreëerd door voertuigen en voetgangers moet onder close surveillance worden gehouden om de veiligheid van alle verkeersdeelnemers te garanderen.

Gelukkig is er technologie beschikbaar die het mogelijk maakt om dergelijke surveillancetaken te automatiseren en te delegeren aan software en algoritmen. Computer vision en videoanalytics kunnen zowel op wegcamera’s als op auto’s worden geïmplementeerd. Algoritmen kunnen computation uitvoeren op de rand en kunnen situatie- en gedragsafwijkingen detecteren op het moment dat ze gebeuren. Van het automatisch lezen van nummerborden tot het detecteren van looppatronen, een verscheidenheid aan toepassingen wordt mogelijk gemaakt door computer vision. Wanneer deze worden geïmplementeerd als onderdeel van verkeersbeheerssystemen, kunnen ze het hoge risico dat samenhangt met roekeloos rijden minimaliseren en de veiligheid van openbare voetgangersgebieden garanderen. 

Het delegeren en automatiseren van taken aan software heeft het potentieel om een veel veiligere omgeving te creëren voor alle verkeersdeelnemers. Computer vision en videoanalytics zijn de leidende technologieën voor inspanningen in deze richting.

IoT-sensoren maken nauwkeurige verkeersmonitoring mogelijk in slimme steden

Het begrijpen van verkeer is een taak die in real-time moet worden uitgevoerd om het verkeersstromen binnen en buiten stedelijke gebieden te kunnen optimaliseren. Dit omvat de identificatie en communicatie van ongevallen, congestie en tijdelijke wegblokkades, onder andere verkeersevenementen.

Sensortechnologieën en geavanceerde draadloze communicatieprotocollen maken het mogelijk voor alle soorten voertuigen om richting, snelheid en reistijd te communiceren. Er is geen limiet aan de hoeveelheid informatie die ze kunnen communiceren, gezien de toegenomen aanpasbaarheid van IoT-apparaten. Niet alleen kunnen ze aan elk bewegend object worden bevestigd, maar ze maken het ook mogelijk om contextuele informatie van de omgeving te verzamelen en te communiceren. 

Sensor-verzamelde gegevens maken het mogelijk om real-time analytics uit te voeren, die onmiddellijke verkeersbeheersbeslissingen aandrijven. Een voorbeeldtoepassing is die van adaptieve verkeerssignalen, die niet alleen worden geprogrammeerd, maar ook rekening houden met live verkeersinformatie.

De voordelen van sensor-gebaseerde oplossingen kunnen worden vertaald in actieve verkeersbeheersmaatregelen. Ze maken kortetermijnvoorspelling en -controle mogelijk en kunnen leiden tot minder congestie en meer verkeersvloeiendheid. Door te helpen bij het terugdringen van emissies, geluid en reistijden, spelen IoT-gebaseerde sensortechnologieën een cruciale rol in elk modern verkeersbeheerssysteem.

Wat is de toekomst voor AI en IoT in slimme steden?

Stadsplanners en -ingenieurs werken nu in steeds complexere omgevingen en moeten steeds complexere problemen oplossen. AI en IoT helpen hen deze problemen aan te pakken. Verkeers- en vervoersbeheer vormt een moderne uitdaging die moeilijk zou zijn aan te pakken zonder de hulp van software en algoritmen. Bovendien speelt verkeersbeheer een cruciale rol in elke Slimme Stad, aangezien het gemakkelijk de goede werking van alle andere stedelijke functies kan beïnvloeden.Gelukkig maken moderne technologieën het mogelijk om burger gegenereerde mobiliteitsgegevens te benutten om dergelijke complexe taken aan te pakken. Met de toegenomen beschikbaarheid van analytics-kaders, cloudservices en gegevensverzamelapparaten, wordt het mogelijk om moderne oplossingen te vinden en real-time gegevens te integreren als onderdeel van verkeersbeheersbeslissingen. 

Wanneer gegevens worden gebruikt voor besluitvorming en voor het beter begrijpen van stadsreisdynamiiek, neemt de kwaliteit van de beheertoepassingen ook toe. Dit garandeert dat verkeerscontrolestrategieën en toekomstige infrastructuurontwikkelingsprojecten nauwkeurig overeenkomen met de behoeften van de burgers. AI en IoT worden de nieuwe technologische norm en dat is een toekomst waar we naar uitkijken.