Ingineri creează unelte de detectare a trecerii pietonilor pe calea ferată cu inteligență artificială

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

Noile cercetări au fost publicate în jurnalul Accident Analysis & Prevention.

Detectarea automată a trecerii pietonilor cu inteligență artificială

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 evenimentele de trecere a pietonilor 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 prelucra 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 trec pe calea ferată cel mai mult și dacă oamenii ocolesc porțile atunci când acestea se deschid sau se închid?” a spus Zaman.

A existat o creștere constantă a accidentelor de trecere a pietonilor pe calea ferată în Statele Unite 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 trecând pe calea ferată. Acest număr a crescut la 855 în 2018, conform FRA.

Zaman și Liu au definit în cercetarea lor că încălcătorii sunt persoane neautorizate sau vehicule într-o zonă a căii ferate sau a proprietății de transport public care nu este destinată utilizării publice, sau persoane care intră într-o intersecție semnalizată după ce a fost activată.

Cercetările anterioare în acest domeniu au implicat, în mare parte, date derivate din informații despre victime, dar nu au luat în considerare near-misses, pe care Zaman și Liu le spun că pot oferi informații valoroase despre comportamentul încălcătorilor. Acest lucru poate conduce la proiectarea unor măsuri de control mai eficiente.

Cercetătorii și-au testat teoria cu imagini video capturate la o intersecție din New Jersey. Una dintre problemele sistemelor video de la intersecții este că 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 de cazuri de trecere a pietonilor, ceea ce a însemnat, în medie, 44 de cazuri pe zi. De asemenea, au descoperit că aproape 70% dintre încălcători au fost 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 poate fi utilizat de autoritățile locale pentru a plasa polițiști lângă intersecții în timpul perioadelor de vârf ale încălcărilor, sau poate ajuta la informarea proprietarilor de cale ferată și a decidenților cu privire la soluții de intersecție mai eficiente. Acest tip de soluții poate include sisteme de eliminare a intersecțiilor sau porți și semnale avansate.

„Toată lumea își dorește date, și acesta este exact ceea ce oferim”, a spus Zaman.

„Vrem să oferim industriei feroviare și decidenților instrumente 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.