Verkeersbeheer met adaptief bewakingssysteem

Deze technologie belooft slimmere steden en groenere oplossingen die niet alleen verkeersbeheer zijn, maar ook crowd control en rampenrespons transformeren.

Effectief stedelijk verkeersbeheer is essentieel voor de ontwikkeling van slimme stad.De opkomst van autonome voertuigen en verbonden transportsystemen heeft de behoefte aan dynamische surveillance -oplossingen verhoogd om een ​​gladde verkeersstroom te garanderen, ongevallen te verminderen en de efficiëntie te verbeteren.Traditionele statische camera-opstellingen schieten echter vaak tekort in het aanpassen aan realtime verkeersschommelingen, wat leidt tot inefficiënte monitoring en toewijzing van hulpbronnen.

Om dit aan te pakken, hebben onderzoekers van Incheon National University, geleid door universitair hoofddocent Hyunbum Kim, een oplossing ontwikkeld: een augmented fluid surveillancesysteem dat is ontworpen voor realtime aanpassing aan veranderende verkeersscenario's.Dit biedt een slimmere benadering van verkeersbeheer.

Het systeem maakt gebruik van een netwerk van camera's met één lens gerangschikt in een dynamisch rooster.Deze camera's passen op intelligente wijze hun bewakingsdekking aan door te activeren of te deactiveren op basis van realtime verkeersomstandigheden."Ons doel is om adaptieve verkeersbewakingssystemen te creëren die in staat zijn om verschillende en onvoorspelbare scenario's te behandelen", legt Dr. Kim uit.

De onderzoekers formaliseerden het "augmented vloeistofbewakingsefficiëntie -maximalisatieprobleem" (MaxAugmentFlusUrv), met als doel de plaatsing en het gebruik van de camera te optimaliseren voor maximale efficiëntie.Ze stelden twee geavanceerde algoritmen voor:

Random-waarde-camera-niveau algoritme: camera's zijn georganiseerd in een 3 × 3 rooster.Hoewel sommige camera's actief blijven voor basisdekking, schakelen anderen in- of uitschakelen, afhankelijk van het verkeersniveau, waardoor efficiëntie tijdens laag verkeer en verbeterde monitoring tijdens piektijden wordt gewaarborgd.
All-Random-With-Weight Algoritme: deze flexibele aanpak brengt rollen toe aan elke camera op basis van zijn positie in het raster.Camera's op kritieke locaties blijven actief, terwijl anderen hun activiteit dynamisch aanpassen en een evenwicht bereiken tussen uitgebreide dekking en energiebesparingen.
Simulaties demonstreerden de effectiviteit van het systeem onder verschillende verkeersomstandigheden, hellingen en hoeken.De algoritmen minimaliseerden het energieverbruik tijdens laag verkeer en handhaafden robuuste dekking tijdens piekuren.

Dr. Kim merkt op: "Ons systeem optimaliseert surveillance terwijl we energie behouden, wat bijdraagt ​​aan slimmer en groenere steden."Naast verkeersbeheer zou deze adaptieve technologie kunnen profiteren van crowd monitoring, rampenrespons en industriële veiligheid.Toekomstige ontwikkelingen zullen diep leren en real-world testen integreren, waardoor de grenzen van intelligente stedelijke systemen worden verlegd.