AI en IoT: verkeersbeheer in slimme steden

De slimme steden van vandaag worden aangedreven door geavanceerde technologieën die voortdurend stedelijke gebieden herschappen. AI en IoT worden steeds meer een integraal onderdeel van hoe de wereld functioneert. 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 beschreven door Blue Orange Digital, een toonaangevende AI-advies- en ontwikkelingsbureau in NYC, maken toepassingen mogelijk die variëren van afvalbeheer tot voedselvoorzieningsoptimalisatie en gezondheidszorgdigitalisatie. Daarbij 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. Activiteitenplanning in een dergelijke omgeving is een uiterst moeilijke taak. Gelukkig maken AI-gebaseerde slimme stedentechnologieën al grote vorderingen bij het aanpakken van enkele van de meest dringende verkeersbeheersproblemen.

Hieronder volgt een lijst van de meest voorkomende verkeersbeheeroplossingen die door IoT- en AI-technologieën worden aangedreven.

Crowdsourced data maakt geoptimaliseerde routes voor alle voertuigtypen mogelijk

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 essentiële inzichten bieden in verkeersbehoeften. Het biedt hen een nauwkeurig overzicht van hoe verschillende stadsroutes worden gebruikt en verhoogt daarmee de kans op nauwkeurige, burger-vriendelijke planning.

Crowdsourced data is tegenwoordig overal aanwezig en afkomstig van 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-frameworks het eenvoudig om inzichten te halen uit dergelijke heterogene gegevensbronnen. Door deze gegevens te delen met stadsadministraties en stadsplanners, is het mogelijk om deze rijke mobiliteitsgegevens te benutten om de planningsprocessen 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 hetzelfde zijn als de Mount Everest beklimmen zonder te zien waar u naartoe gaat. Visualisatie en analytics zijn absoluut noodzakelijk 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 zich vertalen in verbeterde loopbaarheid en verkorte reistijden. Voor fietsers betekent dit geoptimaliseerde routes en groenere routes, terwijl het voor automobilisten minder tijd in stadscentra betekent, wachtend op verkeerslichten en voetgangers. Mobiliteitsgegevens maken het een win-winsituatie voor alle verkeersdeelnemers.

Computer vision en AI maken voetgangers- en voertuigveiligheid mogelijk

Het garanderen van de openbare verkeersveiligheid 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 video-analyse kunnen zowel op wegkantcamera’s als op auto’s worden geïmplementeerd. Algoritmen kunnen berekeningen uitvoeren op de rand en kunnen situatie- en gedragsafwijkingen detecteren op het moment dat ze gebeuren. Van het automatisch lezen van kentekenplaten 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 wordt geassocieerd 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 video-analyse zijn de leidende technologieën voor inspanningen in deze richting.

IoT-sensoren maken nauwkeurige verkeersmonitoring in slimme steden mogelijk

Het begrijpen van verkeer is een taak die in real-time moet worden uitgevoerd om de verkeersstroom te kunnen optimaliseren, zowel binnen als buiten stedelijke gebieden. Dit omvat de identificatie en communicatie van ongevallen, congestie en tijdelijke wegversperringen, evenals andere verkeersgebeurtenissen.

Sensortechnologie 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. Ze kunnen niet alleen aan elk bewegend object worden bevestigd, maar 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 zich vertalen in actieve verkeersbeheersmaatregelen. Ze maken korte-termijnvoorspelling en -controle mogelijk en kunnen leiden tot minder congestie en meer verkeersvloeiendheid. Door verkeersbeheersinstellingen te helpen om emissies, geluid en reistijden te verminderen, spelen IoT-gebaseerde sensortechnologieën een cruciale rol in elk modern verkeersbeheerssysteem.

Wat is de toekomst van 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 aan te pakken zou zijn 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 stadsfuncties 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-frameworks, cloudservices en gegevensverzamelingstoestellen, 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 verkrijgen van een beter inzicht in stadsreispatronen, neemt de kwaliteit van de beheersapplicaties ook toe. Dit garandeert dat verkeerscontrolestrategieën en toekomstige infrastructuurontwikkelingsprojecten nauwkeurig aansluiten bij de behoeften van de burgers. AI en IoT worden de nieuwe technologische norm en dat is een toekomst waar we naar uitkijken.