Immagine: RMIT
Gli scienziati del Royal Melbourne Institute of Technology (RMIT) hanno sviluppato un proof-of-concept programma che consente di monitorare la condizione dei segnali stradali con Google le immagini di Street View.
Il programma utilizza l’intelligenza artificiale (AI) per identificare segnali stradali di Google immagini per determinare se hanno bisogno di essere sostituito. È stato addestrato per vedere “stop” e “cedere” segni, con RMIT dicendo che il programma potrebbe essere addestrati per identificare gli altri ingressi per l’uso da parte dei governi locali e del traffico delle autorità.
Secondo RMIT, autorità spendono grandi quantità di tempo e denaro per la registrazione e il monitoraggio geo-localizzazione di infrastrutture per il traffico manualmente, un’attività che espone i lavoratori a traffico inutile rischi.
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“I comitati hanno i requisiti per il monitoraggio di questa infrastruttura, ma attualmente non economici o modo efficace per fare in modo,” lo studio, l’autore principale e RMIT University Scienze Geospaziali onori studente, Andrew Campbell, ha detto.
“Attraverso l’utilizzo di strumenti free e open source, ora abbiamo sviluppato un sistema completamente automatizzato per fare quel mestiere, e lo fa più preciso.”
I risultati del programma di prova, il programma ha rilevato segni intorno al 96% di precisione, individuato il loro tipo di quasi il 98% di precisione, e in grado di registrare la loro precisa localizzazione geografica da immagini 2D.
Rispetto alla prova di concetto, il team di scienziati ha scoperto che obbligatorio di dati di posizione GPS in strada esistente segno database sono spesso imprecise di circa 10 metri.
“Il monitoraggio di questi segni manualmente da persone che non possono essere addestrati geoscientists introduce un errore umano nel database. Il nostro sistema, una volta istituito, può essere utilizzato da qualsiasi spatial analyst-basta dire al sistema che l’area che si desidera monitorare e si prende cura di esso per voi,” Campbell aggiunto.
Il team sta attualmente lavorando con i governi locali in calore strategie di intervento utilizzando Google Street View le immagini di analizzare street albero di ombra.
Il Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (il CSIRO) Data61 è al lavoro per migliorare la gestione dell’Australia infrastrutture stradali, avendo collaborato con Trasporto a Nuovo Galles del Sud (TfNSW) nel mese di febbraio per creare un programma per migliorare l’efficienza e l’efficacia dello stato dei sistemi di trasporto.
Il dottor Chen Cai, leader dell’analisi Avanzate dei Dati nel settore dei Trasporti (ADAIT) gruppo a Data61 propagandato il programma come essere in grado di analizzare automatizzata “end-to-end, multi-modale viaggio di pianificazione per gli operatori e passeggeri”.
Cai anche detto che l’Università del New South Wales ha esplorato le prove dei dispositivi collegati ai veicoli pesanti, il passaggio di messaggi tra segnali di traffico di camion per dire loro quando il segnale è di andare a girare a verde, in modo che possano prepararsi per il traffico in entrata senza fermarsi troppo presto.
“In futuro, si dovrebbe vedere una più grande e una maggiore applicazione su vasta scala e l’adozione di queste tecnologie”, ha aggiunto.
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