スマート交通技術が再び都市開発を推進する方法

都市はバスに大金を賭けている。パンデミックが沈静化し、アメリカ人が仕事に復帰するにつれ、全国の都市や郊外の中心部では、安全で信頼できる公共交通機関を国民に提供し、新たな経済発展を促進し、交通渋滞を緩和するために、新しい車両、路線、バス専用レーンへの投資が行われている。バスは、二酸化炭素排出量を削減するという市の目標達成に重要な役割を果たしており、歩行者の交通事故による負傷や死亡をなくすためのビジョンゼロプロジェクトの重要な部分を担っています。

ただし、バスシステムを成功させるには、適切な実装が必要です。都市は、バスの運行を定刻通りにし、より安全な道路を確保するために、違法駐車を効果的に監視できなければなりません。従来、これは路上の駐車監視員によって手作業で行われていましたが、これは非効率で拡張が難しいプロセスでした。一部の都市では法執行を支援するために固定カメラを使い始めていますが、その範囲と効果は限られています。

より現代的なアプローチで取り締まりを行うため、各都市は、スマートなコンピュータービジョン技術と自動化されたインテリジェンスを活用してバスを再び運行できるようにする方法を模索しています。バスにこれらの視覚装置を設置することで、交通リーダーは市内のバスシステムのすべてのルートをカバーする取り締まりネットワークを即座に構築できます。

「スマート交通エコシステムとスマートシティは、テクノロジーの限界を押し広げるだけでなく、アクセシビリティや持続可能性などの社会的および環境的問題にも取り組むものです」と、都市にスマートビジョンソリューションを提供するテクノロジー企業、ヘイデン AI の CEO 兼創設者、クリス・カーソン氏は述べています。最近のウェビナーで、カーソン氏は適切な施行が都市の交通目標に広範な影響を与えることができる方法について説明しました。

カーソン氏は、スマートビジョン技術により公共交通機関の安全性、持続可能性、公平性が向上すると述べた。

都市部や郊外で人々が仕事に戻るにつれ、交通当局はテクノロジー ツールを使用して将来のインフラに備えることができるようになります。

「交通機関が取るべきアプローチは、テクノロジーを受け入れ、それを成長の機会、革新の機会と見なすことだと思います」とカーソン氏は言う。「バス専用レーンを増やすと、バスの速度が上がります。バスの速度が上がれば、バスに乗る人も増えます。」

法執行を強化し拡大するために、都市は公共交通機関だけでなく、スクールバス、街路清掃車、ゴミ収集車、パトカー、その他の車両にも AI 視覚デバイスを設置することができます。データを集約し、複数の機関間で洞察を共有することで、より包括的な施行システムを構築できます。

国家インフラ目標との整合

カーソン氏は、ホワイトハウスはインフラ投資を重要な優先事項としており、交通システムの改善にはテクノロジーが大きな役割を果たすだろうと述べた。

バイデン大統領は、国のインフラの包括的な見直しとアップグレードを推進しており、これを世界で最も回復力のあるイノベーション経済を創出できる変革の取り組みと呼んでいる。 「より安全で、よりスマートで、より持続可能な交通エコシステムを構築するために、テクノロジーを採用する時が来ました。」

Hayden AIの共同創設者兼エンジニアリング担当副社長であるVaibhav Ghadiok氏は、機械学習とコンピュータービジョンは変革の取り組みを推進する最も重要な新興イノベーションの1つであると述べた。彼もウェビナーに参加しました。

「機械学習、特にコンピュータービジョンへの応用は、この10年間で大きな進歩を遂げました」とガディオック氏は言う。「私たちは車載デバイスを使用して、歩道、バスレーン、パーキングメーター、消火栓、その他の構成要素を区別する環境の詳細な（3D）マップを構築しています。」

AI カメラ システムは、バス専用レーン内に駐車している車両をナンバープレートで識別します。このシステムは、施行日時を統合し、さらなる措置のために車両情報を交通機関の違反処理者に自動的に送信することができます。この技術は、パレードなどの一時的なイベントに対応するために更新することができ、必要に応じてパラメータを簡単に変更できます。

駐車違反の取り締まりを強化することで、バスの効率が大幅に向上する可能性があります。ヘイデンAIはニューヨーク市でデバイスを使った試験プログラムを実施し、バスの速度が50％以上速くなったことを発見したとガディオック氏は語った。

「バスの定時運行を改善し、乗客の待ち時間を短縮することで、乗客数の増加につなげていきます。」

法執行は、AI とコンピューター ビジョン テクノロジーの使用例の 1 つにすぎません。また、パーキングメーターの識別にも使用できるため、都市は駐車場の管理を改善できます。さらに、近くの空いている駐車スペースをドライバーに知らせることもできるので、駐車スペースを探しながら運転する負担を軽減できます。この技術は交通パターン分析も実行し、特定の時間に交差点を横断する歩行者の数を判断することもできます。

将来的には、これらのシステムを使用して道路脇のスペースを予約し、たとえば配送トラックが通常は立ち入り禁止のエリアに 15 分間停止して荷物を降ろすことができるようになります。

これらすべての用途は、よりスマートで統一された法執行ネットワークの構築に役立ちます。都市が新しいインフラ技術に投資するにつれ、人工知能と機械学習を搭載した車載コンピューター ビジョン デバイスは、今後数年間で安全で効率的かつ効果的な交通システムを確保する上で重要な役割を果たすことになります。