В систему управления автодорог Норвегии внедряется система обнаружения инцидентов с использованием искусственного интеллекта и алгоритмов глубокого обучения (deep learning).
Новые камеры двойного видения сочетают в себе тепловизионную и визуальную съёмку, что позволяет обнаруживать происшествия в режиме 24/7.
Проблематика
В Норвегии насчитывается более 1 200 автодорожных туннелей. Система обнаружения инцидентов с помощью видеокамер является предпочтительным способом обеспечения безопасности в этих туннелях и уже доказала свою эффективность, помогая операторам туннелей быстро реагировать на происшествия.
Но видеокамеры – не единственная технология. В некоторых местах они не справляются, например, в темноте, задымлённости, запылённости – условиях, усложняющих быстрое принятие решений по видеоканалу.
Поэтому к видеонаблюдению постепенно стали добавлять тепловизоры, позволяющие сравнивать состояние дорог в разных диапазонах. Но это также не полностью решило задачи постоянного мониторинга, так как забирало много времени у оператора, требовало повышенной подготовки, отвлекало его от других задач.
Инновации
Новейшая система автоматического обнаружения ДТП с помощью камер установлена в 2024 году в туннеле Дамсгард в Бергене, Норвегия. Система впервые объединила камеры двойного видения, улучшенные искусственным интеллектом, который усилен технологиями глубинного обучения, что является новым словом в области обнаружения инцидентов. Система работает постоянно, без перерывов, 24/7.
Дамсгорд-туннель является частью норвежской национальной дороги 555, которая проходит от Фьелля до центра города Бергена. Автодорожный туннель, открытый в 1992 году, состоит из двух участков длиной 2,3 километра, каждый из которых состоит из двух полос движения сквозь гору Дамсгордсфьеллет.
В 2024 году в туннеле проведена комплексная технологическая модернизация с заменой систем вентиляции, освещения, дренажа и системы мониторинга дорожно-транспортных происшествий. Уникальность этого проекта в том, что впервые в Норвегии будут использованы камеры двойного видения, оснащённые искусственным интеллектом. Дорожные камеры от компании FLIR, построенные с использованием новейших сенсоров с высоким разрешением, объединяют тепловизионные и визуальные технологии в одном устройстве и основаны на передовых алгоритмах глубокого обучения, которые позволяют камере обнаруживать остановившиеся транспортные средства, водителей, выезжающих на встречную полосу, очереди, пешеходов, переходящих дорогу, и даже дым и пожары на ранних стадиях.
FLIR Systems – крупнейшая в мире коммерческая компания, специализирующаяся на разработке и производстве тепловизоров, их компонентов и датчиков изображения. Основана в 1978 году в Уилсонвилле, штат Орегон, США. Компания производит тепловизионные камеры и их компоненты для широкого спектра коммерческих и государственных применений.
История мониторинга инцидентов в туннелях Норвегии
Модернизация туннеля Дамсгард – серьёзная веха в многолетних усилиях Норвегии по обеспечению безопасности в огромном количестве туннелей страны. Из-за сложного ландшафта страны с её фьордами, горами и островами автомобильные туннели стали способом решения уникальных транспортных проблем региона.
Норвегия начала использовать автоматическое обнаружение происшествий в своих автодорожных туннелях с тех пор, как появилась эта технология.
При этом компания FLIR с самого начала задавала темп этому прорыву. В 1995 году камеры FLIR уже использовались в полуторакилометровом туннеле Экеберг близ Осло. В августе 1996 года, когда в этом туннеле остановился и загорелся автобус, автоматическая система обнаружения происшествий FLIR выдала предупреждение операторам, позволив им закрыть въезды и выезды из туннеля и активировать предупреждения для встречных автомобилей.
В 2004 году европейская директива по безопасности в автодорожных туннелях привела к внедрению систем обнаружения инцидентов в туннелях во всех странах ЕС.
Возможности: визуальное и тепловое обнаружение дорожно-транспортных происшествий
Тепловизионные камеры особенно эффективно используются на въездах и выездах из туннелей. В этом случае тени или прямые солнечные лучи могут препятствовать обзору обычных камер с видимым освещением и, следовательно, будут мешать фиксировать движение автотранспорта. Поскольку тепловизионные камеры обнаруживают тепло, а не свет, у них нет таких проблем. В результате тепловизионные камеры могут отслеживать движение транспорта в режиме 24/7 при любых погодных условиях.
Визуальные и тепловизионные камеры: тепловизионные камеры доказали свою непревзойдённость в обнаружении ДТП в полной темноте.
Одним из самых больших преимуществ тепловизионных камер в области безопасности в туннелях является то, что они могут эффективно видеть сквозь дым. Это делает их идеальной технологией для операторов по обеспечению безопасности в туннелях, или бригад экстренного реагирования, которые могут ориентироваться в задымлённом туннеле, или для систем обнаружения происшествий, позволяющих вовремя заметить неполадки. Тепловизионные камеры FLIR также могут обнаруживать пожары на стадии возгорания, что делает их самой быстрой и надёжной технологией обнаружения пожаров внутри автомобильных туннелей.
Тепловизионные камеры помогают операторам видеть сквозь дым, что позволяет обнаруживать транспортные средства и пешеходов в задымлённых туннелях.
Роль камер двойного видения
Сегодня обе технологии обнаружения могут быть объединены в одну систему, что позволяет операторам получать более полное представление об окружающей среде и повышает точность данных по сравнению с системами с одним датчиком. Двойная камера с системой искусственного интеллекта TrafiBot от FLIR является примером такой комбинированной системы.
Камеры FLIR TrafiBot с двумя камерами искусственного интеллекта обнаруживают остановившиеся транспортные средства, внезапное снижение скорости, водителей, выехавших на встречную полосу, пешеходов, упавшие предметы и пожары.
Искусственный интеллект при обнаружении инцидентов
Система FLIR TrafiBot Dual AI, установленная в туннеле Дамсгард, имеет передовое программное обеспечение и набор камер обнаружения происшествий. Камеры установлены так, чтобы полностью избежать слепых зон.
Алгоритмы искусственного интеллекта, встроенные в камеру FLIR, анализируют полученные изображения в режиме реального времени в высоком разрешении. Программный аппарат FLIR с искусственным интеллектом устанавливает новый стандарт автоматического обнаружения инцидентов в туннелях, генерируя чрезвычайно точные данные о дорожном движении в режиме реального времени, а также информацию об обнаружении инцидентов.
В чём преимущество нового комплекса?
Система значительно улучшает фиксацию дорожного движения в туннелях, классификацию его участников и способность определять местоположение, скорость и направление каждого транспортного средства. Вся эта информация позволяет делать наиболее вероятные прогнозы развития событий, что экономит время принятия решений, а также позволяет рационально расходовать ресурсы для оказания помощи, расставлять приоритеты в нештатных ситуациях.
Для операторов туннелей это имеет большое значение: нет ничего более неприятного, чем необходимость обращать внимание на постоянные ложные сигналы тревоги. Искусственный интеллект может помочь их отфильтровать, проводя различие между рутинной деятельностью, погодными явлениями и реальными инцидентами.
Датчики искусственного интеллекта FLIR также могут предсказывать траектории движения транспортных средств. Основываясь на таких параметрах машин, как скорость и направление, камеры могут легко определить, куда движется автомобиль, даже если часть траектории закрыта другим транспортным средством. Это значительно ускоряет обнаружение опасностей и повышает его точность. Операторы могут даже получать предупреждения с помощью так называемой предварительной сигнализации об автомобилях, которые замедляют ход и могут спровоцировать ДТП.
Поскольку инциденты можно обнаружить гораздо быстрее и с большей точностью, операторы смогут принимать более обоснованные решения, особенно в стрессовых ситуациях, и быстрее задействовать аварийные бригады.
Данные – краеугольный камень эффективности ИИ
Поскольку эти системы зависят от огромных массивов данных, легко понять, что эффективность обнаружения вскоре будет определяться качеством данных, на основе которых они обучаются.
Наборы данных FLIR постоянно растут, а вместе с ними растёт и качество моделей и прогнозов.
ИИ также принесёт пользу специалистам по планированию дорожного движения.
Данные, собранные с камеры, могут быть проанализированы с течением времени для выявления тенденций, закономерностей или наиболее аварийных участков дороги.
Это может быть полезно для упреждающего планирования дорожного движения, улучшения инфраструктуры или общего управления рисками.
Важно, что аналогичные системы могут быть развёрнуты на химических и нефтеперерабатывающих предприятиях, в больших промышленных карьерах, в портовом хозяйстве, на крупных грузовых дворах, складских терминалах.
(4 оценок, среднее: 5,00 из 5)
Загрузка...
