Cómo la visión artificial puede crear sistemas de transporte inteligentes
Frase clave: transporte inteligente
Las ciudades bulliciosas necesitan las redes de transporte necesarias que puedan mantenerlas funcionando sin problemas. El transporte inteligente impulsado por inteligencia artificial y visión por computadora permite que las ciudades inteligentes logren ese objetivo con facilidad.
Hay tres atributos que toda ciudad inteligente, o cualquier lugar de asentamiento humano, debe poseer en abundancia: habitabilidad, viabilidad y sostenibilidad. Los marcos y las comodidades que permiten a los habitantes vivir vidas cómodas, limpias, saludables y seguras aumentan el coeficiente de habitabilidad de una ciudad inteligente. Además, las redes de comunicación y movilidad que facilitan que los habitantes viajen hacia y desde el trabajo, amplían las vías de empleo y simplifican la creación y el crecimiento de empresas mejoran el aspecto de capacidad de trabajo de dichas ciudades. Y, por último, la sostenibilidad de una ciudad inteligente depende de qué tan bien utilice la tecnología para reducir el consumo de energía, la contaminación y los accidentes. Como puede ver, el papel de las redes y tecnologías de transporte es enorme para decidir qué tan habitables, viables y sostenibles pueden ser las ciudades inteligentes. El transporte inteligente tiene la clave para hacer redes vehiculares en ciudades inteligentes altamente conectadas y seguras para este propósito.
La visión por computadora ya se puede usar en innumerables aplicaciones diferentes en ciudades inteligentes. Una de las áreas de aplicación vitales es el transporte inteligente. La IA, el IoT y la visión por computadora aportan sus capacidades únicas a la mesa para transformar las redes de transporte y los vehículos en las ciudades inteligentes de múltiples maneras.
Visión artificial para la prevención de accidentes
Según los CDC, aproximadamente 1,35 millones de personas son víctimas de accidentes automovilísticos cada año, con unas 3700 muertes diarias por accidentes de tráfico. Una gran parte de estas muertes cada año son peatones, ciclistas y motociclistas. Dichos accidentes ocurren debido a una serie de factores como la mala visibilidad, la fatiga del conductor, la falta de concentración y la falla técnica, entre otras razones. El transporte inteligente implica una red IoT que incluye sensores receptores de datos instalados en carreteras y calles concurridas, así como en vehículos motorizados. Estos sensores, junto con las cámaras de circuito cerrado de televisión con tecnología de visión por computadora, pueden proporcionar información oportuna a los conductores de vehículos sobre qué tan cerca están sus vehículos de los peatones, estructuras estáticas u otros vehículos en cualquier momento dado. En una ciudad inteligente hiperconectada, esta información primero es capturada de forma autónoma por cámaras inteligentes. Luego se puede enviar a los vehículos conectados. Una vez que un conductor recibe los datos en el sistema de información y entretenimiento de su vehículo, puede reducir la velocidad o tomar una ruta alternativa. Los algoritmos en los sistemas de visión por computadora pueden predecir sistemas de accidentes potenciales con anticipación para reducir percances evitables.
Hoy en día, la captura y el procesamiento de imágenes dinámicas son partes importantes de los vehículos. Los vehículos de las ciudades inteligentes necesitan herramientas de visión artificial para la seguridad de los ocupantes y los peatones. Además, los municipios y otras agencias públicas pueden utilizar los datos visuales recopilados y analizados por las aplicaciones de visión artificial para crear iniciativas comunitarias inteligentes.
Al igual que con cualquier visión por computadora o tecnología basada en inteligencia artificial, las aplicaciones de transporte inteligente siguen mejorando con el tiempo. Por lo tanto, los receptores de datos visuales mejoran en la identificación de símbolos y características de carreteras, marcas de carriles, obstáculos y otros detalles relacionados con la carretera. Además, dichos sistemas se vuelven notablemente mejores para detectar objetos y posibles colisiones y transmitir la información a los conductores de vehículos y peatones, a través de aplicaciones para teléfonos inteligentes o tecnología portátil.
Las tecnologías de seguridad, como el frenado de emergencia intuitivo, el centrado de carril, el control de seguridad de puntos ciegos, los sistemas de alerta de colisión, el control de crucero adaptativo, los sistemas inteligentes de adaptación de velocidad, los sistemas de visión nocturna, los sistemas de reconocimiento de señales de tráfico y peatones dependen en gran medida de la captura de imágenes digitales y el procesamiento cognitivo de la información. facilitada por los sistemas de visión por computadora. En la era actual de los grandes datos, la visión por computadora hace posible analizar información sin procesar sobre la marcha a través de algoritmos que realizan varios millones de cálculos basados en probabilidades y generan información y pronósticos valiosos para optimizar la seguridad vial.
El transporte inteligente también impulsa el aspecto de sostenibilidad de las ciudades inteligentes. Por ejemplo, los dispositivos de aprendizaje automático en vehículos de transporte público permiten a las agencias de transporte conocer las rutas con mayor número de viajeros. Esta información permite a las agencias reducir el número de vehículos en zonas donde el número de viajeros es generalmente bajo. Como resultado, se puede controlar el consumo de combustible y del vehículo. Las ciudades inteligentes como Ámsterdam priorizan activamente la sostenibilidad y la seguridad de los ciudadanos al hacer planes de desarrollo urbano. Además de la seguridad y la sostenibilidad, la visión por computadora puede impulsar la movilidad en las ciudades inteligentes a través de la gestión inteligente del tráfico.
Visión artificial para la gestión del tráfico
Como se insinuó anteriormente, el transporte inteligente no se relaciona únicamente con herramientas y aplicaciones basadas en vehículos. El concepto también implica la optimización de las redes viales en una ciudad inteligente. La movilidad fluida es un aspecto vital para medir la habitabilidad, la funcionalidad y la sostenibilidad de cualquier ciudad inteligente. Por ejemplo, si hay una emergencia médica y es necesario llevar a una persona al hospital, tener una red de transporte móvil puede salvarle la vida en tal situación. También se pueden observar a diario ejemplos similares de movilidad útil para impulsar la sostenibilidad y la funcionalidad de las ciudades inteligentes. Entonces, ¿cómo ayuda exactamente la visión artificial a la gestión del tráfico y, por extensión, a la movilidad en las ciudades inteligentes?
Los mecanismos de automatización del tráfico que no se pueden automatizar generalmente tienden a tener varios errores. Por lo tanto, en la era del rápido aumento de los viajeros diarios, las carreteras acortadas o angostas y la globalización, el monitoreo del tráfico se convierte en un área de preocupación para los administradores locales en cualquier región. Las ciudades inteligentes cuentan con algunas de las autopistas más transitadas y una cantidad increíblemente alta de vehículos, lo que aumenta el nivel de preocupación.
Las herramientas de transporte inteligente impulsadas por visión artificial, junto con los dispositivos de red IoT, facilitan la comunicación y el monitoreo de tráfico autónomo. Los semáforos inteligentes, el estacionamiento inteligente y los sistemas de guía de tráfico utilizan visión por computadora e IoT para ayudar a los conductores sobre los carriles disponibles que pueden llevarlos a su destino en menos tiempo. Los receptores de datos montados en vehículos y las aplicaciones móviles conectadas complementan las aplicaciones de transporte inteligente basadas en visión por computadora para este propósito.
Las carreteras y autopistas inteligentes también forman parte de la red de transporte inteligente de una ciudad. Estos conceptos presentan aplicaciones basadas en IoT e IA en carreteras y vehículos para controlar el límite de velocidad de los vehículos en todo tipo de carreteras. Dichas aplicaciones monitorean de manera continua y autónoma el flujo de tráfico y envían alertas a los conductores y al personal de la policía de tránsito si se encuentran vehículos que cruzan el límite de velocidad. Esta característica del transporte inteligente es particularmente útil para las autoridades policiales, ya que evita que se vean abrumadas por el alto volumen y la velocidad del tráfico en las ciudades inteligentes.
Los sistemas de guía de tráfico geoespacial, que también forman parte de las redes de transporte inteligente impulsadas por visión por computadora, utilizan GPS, GIS y dispositivos de radiofrecuencia para el monitoreo detallado del tráfico. Estas herramientas funcionan al unísono para proporcionar información espacial y geográfica en 3D a los controladores de tránsito y conductores con respecto a la proximidad de los vehículos, la densidad del tránsito, las próximas alertas relacionadas con obstáculos y las afluencias de tránsito en rutas específicas.
Uno de los ejemplos de gestión del tráfico basada en una ciudad inteligente se puede encontrar en la ciudad de Darmstadt, Alemania.
Visión artificial para la conducción autónoma
En los últimos años, casi todos los principales fabricantes de automóviles se han sumergido en el mercado de vehículos sin conductor. Está previsto que el número de vehículos autónomos crezca en los próximos años. Dichos vehículos representarán la próxima generación de transporte inteligente en ciudades inteligentes. Además, estos vehículos también cuentan con una gran cantidad de tecnología, incluidas aplicaciones de visión por computadora, que influirán positivamente en su movilidad, la seguridad de los ocupantes y los peatones y los factores relacionados con la eficiencia del combustible.
Los vehículos autónomos se basan en varias cámaras inteligentes para el reconocimiento de objetos, por ejemplo, identificando con precisión peatones, semáforos u otros vehículos, incluso con visibilidad moderada a baja, para regular las funciones de seguridad, como las bolsas de aire y los frenos automáticos. Además, estos vehículos también se basan en la visión por computadora para el mapeo en 3D para una mejor toma de decisiones con respecto a la selección de rutas, la velocidad de conducción y el estacionamiento. Esto se traduce en un número aún menor de accidentes en las ciudades inteligentes conectadas.
Además de esto, la visión artificial, el IoT y la IA también hacen que los vehículos autónomos estén más «conectados», lo que significa que pueden «comunicarse» de forma autónoma con otros vehículos inteligentes y con dispositivos y aplicaciones de transporte inteligentes. Así, por ejemplo, dos vehículos autónomos en un carril estrecho pueden prever un accidente debido a un vehículo que se les acerca a gran velocidad desde el lado opuesto. Usando IoT y visión por computadora, ambos vehículos pueden detenerse a un lugar seguro o cambiar de carril en perfecta sincronización para evitar una colisión y la colisión vehicular resultante. Podría decirse que este es el ejemplo más básico de lo que pueden hacer los vehículos inteligentes conectados.
El transporte inteligente simplemente no existiría sin la visión artificial, la IA, el IoT, la cadena de bloques y algunas otras tecnologías de ciudades inteligentes. La visión por computadora, en particular, es fundamental para analizar datos capturados dinámicamente y usarlos en vehículos y dispositivos de regulación de transporte. De esta manera, se puede decir con certeza que la visión por computadora juega su papel en hacer que las ciudades inteligentes sean más habitables, sostenibles y viables.
