Inginerii creează un instrument AI pentru detectarea accesului neautorizat pe calea ferată

O echipă de ingineri de la Rutgers a dezvoltat un instrument bazat pe inteligență artificială care poate detecta accesul neautorizat la trecerile la nivel cu calea ferată, ajutând la reducerea numărului tot mai mare de decese care au loc în ultimii zece ani.

Cercetarea nouă a fost publicată în revista Accident Analysis & Prevention.

Detectarea automată a accesului neautorizat cu ajutorul inteligenței artificiale

Echipa a fost alcătuită din Asim Zaman, inginer de proiect la Rutgers, și Xiang Liu, profesor asociat în ingineria transporturilor la Școala de Inginerie a Universității Rutgers. Cei doi au dezvoltat un cadru asistat de inteligență artificială care detectează automat cazurile de acces neautorizat pe calea ferată. Acesta diferențiază, de asemenea, tipurile de încălcători și generează clipuri video ale incidentelor. Sistemul de inteligență artificială se bazează pe un algoritm de detectare a obiectelor pentru a procesa datele video într-un singur set de date.

„Cu aceste informații, putem răspunde la numeroase întrebări, cum ar fi la ce oră a zilei oamenii pătrund neautorizat cel mai des pe calea ferată și dacă oamenii ocolesc barierele atunci când acestea coboară sau se ridică?” a spus Zaman.

A existat o creștere constantă a accidentelor asociate accesului neautorizat pe calea ferată în Statele Unite ale Americii în ultimii ani, cu sute de oameni uciși în fiecare an. Au existat multe eforturi pentru a reduce aceste decese, dar până acum, nimic nu a funcționat.

Administrația Federală a Căilor Ferate (FRA) a estimat în 2008 că aproximativ 500 de oameni au fost uciși anual în urma accesului neautorizat pe terenurile feroviare. Acest număr a crescut la 855 în 2018, conform FRA.

Zaman și Liu au definit în cercetarea lor că persoanele care pătrund neautorizat sunt persoane sau vehicule neautorizate într-o zonă a căii ferate sau a proprietății de transport, care nu este destinată utilizării publice, sau persoane care intră într-o trecere la nivel cu semnalizare după activarea sistemului de avertizare.

Cercetările anterioare în acest domeniu au implicat în principal date obținute din informații despre victime, dar nu au luat în considerare situațiile în care accidentele au fost evitate la limită, despre care Zaman și Liu spun că pot oferi informații valoroase despre comportamentul persoanelor care pătrund neautorizat. Acest lucru poate duce la proiectarea unor măsuri de control mai eficiente.

Cercetătorii au testat teoria lor cu imagini video capturate la o trecere la nivel dintr-o zonă urbană din New Jersey. Una dintre problemele sistemelor video de la trecerile la nivel este că acestea nu sunt revizuite în mod constant din cauza faptului că procesul este laborios și costisitor.

Antrenarea inteligenței artificiale

Zaman și Liu au antrenat inteligența artificială și instrumentul de învățare profundă pentru a analiza 1.632 de ore de imagini video arhivate de la locul de studiu. După 68 de zile de monitorizare, au găsit 3.004 cazuri de acces neautorizat, ceea ce a însemnat o medie de 44 de incidente pe zi. De asemenea, au descoperit că aproape 70% dintre cei care au pătruns neautorizat erau bărbați, iar aproximativ o treime au trecut pe calea ferată înainte de a trece trenul. Cele mai multe încălcări au avut loc sâmbăta, în jurul orei 17.

Conform lui Zaman, acest tip de date detaliate ar putea fi utilizate de autoritățile locale pentru a plasa polițiști lângă trecerile la nivel în timpul perioadelor de vârf ale încălcărilor, sau ar putea informa proprietarii de cale ferată și factorii de decizie despre soluții pentru trecerile la nivel mai eficiente. Aceste soluții ar putea include sisteme de eliminare a trecerilor la nivel sau bariere și semnale avansate.

„Toată lumea își dorește date, și asta oferim”, a spus Zaman.

„Vrem să oferim industriei feroviare și factorilor de decizie unelte pentru a valorifica potențialul neexploatat al infrastructurii de supraveghere video prin analiza riscurilor fluxurilor de date în locații specifice”, a adăugat Liu.

Cercetătorii efectuează, de asemenea, studii în Virginia și Carolina de Nord. Ei au primit recent o subvenție în valoare de 583.000 de dolari de la Departamentul de Transport al Statelor Unite pentru a-și extinde activitatea în alte state, inclusiv Connecticut, Louisiana și Massachusetts.