AI світлофори можуть скоротити час монтажу

Світлофори, як правило, координують з датчиками індукційних петлі або інфрачервоними датчиками, які вбудовані в дороги, або прикріплені до світлофора, щоб виявити наявність транспортних засобів. Коли датчики помічають, що транспортні засоби чергуються, вони викликають зміну самого сигналу, що дозволяє передавати ці автомобілі. Сигнали також можуть впливати заздалегідь визначені графіки, які (якщо ваша муніципалітет знає, що це робить), базуються на потоці та потребах трафіку навколо певних часів, як годину пік.

Ці методи не є досконалими, хоча-будь-хто, хто розірвав своє волосся на довгому світлі, може вам це сказати. Ось чому проект Ki4LSA Німеччини, що фінансується Федеральним міністерством транспорту та цифрової інфраструктури Німеччини, шукає рельєфу у формі технології AI, яка може бути об'єднана з існуючими системами світлофора.

Інститут острівних засобів Фраунхофера, експлуатація системних технологій та іміджу, одна з багатьох партнерських організацій Ki4LSA, допомогли запустити проект шляхом встановлення радарних датчиків та камер високої роздільної здатності на напруженому перехресті в місті Лемго. Ці пристрої записали, скільки автомобілів потрібно було чекати, коли вогні змінюються, як довго чекали, а середня швидкість, при якій кожен транспортний засіб пройшов через перехрестя, коли його черг прибув. Ця інформація була подана в комп'ютерний алгоритм на базі машинного навчання, який потім створив різні шаблони світлофора, щоб визначити, які з них ефективно скоротить час очікування.

При їх найбільш вражаючих, ці моделі, що працюють, були здатні вдосконалити перевантаження трафіку до 10-15 відсотків, хоча дослідники все ще перевіряють, чи відповідатиме прогнозування алгоритму в сукупності з реальними умовами. Ті, хто беруть участь у проекті, будуть випробувати, запущено алгоритм у перехресті Lemgo протягом найближчих кількох місяців, дозволяючи Fraunhofer внести зміни до системи за потребою. Fraunhofer одночасно буде брати участь у аналогічному проекті, що називається Ki4PED, який зосереджується на потребах для трафіку пішоходів та використовує можливості АІ організації разом із даними датчиків Lidar.

Деякі цивільні особи скептично, що АІ коли-небудь стане місцем американських вулиць, але шанси можуть бути вищими, ніж вони думають. Державні та муніципальні уряди регулярно контрактні приватні технологічні компанії встановлювати та керувати своїм суспільним обладнанням; Технології redflex та L3 (нині L3HARRIS) Виробництво та експлуатація широкого валу американських червоних світлових камер та датчиків дорожнього руху, тому це не було б нерозумним для компанії з AI можливості, особливо, оскільки технологія стає більш нормалізованою .