حرکت به سمت آینده ترافیک هوشمند با فناوری نظارت تحت شبکه

جاده های شلوغ. ترافیک سپر به سپر. بوق زدن. ساعات شلوغی. حدود یک سال پیش، بسیاری از این موارد ناپدید شدند – حداقل به طور موقت – زیرا کشور در قرنطینه قرار گرفت و بسیاری از مردم از راه دور کار می کردند.

در حالی که ترافیک کمتر تازه بروز پیدا کرده بود، نشانه های ازدحام دوباره ظاهر می شود. مشکلات ترافیکی که قبل از همه‌گیری با آن مواجه بودیم – افزایش ازدحام، تصادفات و حوادث کنار جاده‌ای – هرگز به شکلی جادویی ناپدید نشدند.

برای اثبات این موضوع، ما نیازی به تحقیقات شورای ملی ایمنی نداریم که متأسفانه نشان داد که علیرغم کاهش شدید ترافیک در سال گذشته، نرخ مرگ و میر جاده ای در واقع 8 درصد افزایش یافته است. همه این موارد توجه فوق‌العاده‌ای را به این موضوع جلب می کند که چقدر مهم است که در حل مشکلات ترافیکی کشورمان آینده‌نگر (به جای راضی) باشیم.

مراکز مدیریت ترافیک (TMC) با چالش های بی سابقه ای روبرو هستند. علاوه بر مواردی که ذکر کردم، عوامل مؤثر دیگری مانند شهرنشینی، هزینه‌های سوخت پایین، افزایش جمعیت و تأخیرهای معمول به دلیل فعالیت‌های تعمیر و نگهداری جاده‌ها، همچنان که وارد دهه جدید می‌شویم، بر TMC‌ها فشار خواهند آورد. ما همچنین باید تحولات جدیدی مانند مهاجرت مردم از کلان شهرهای بزرگ به مناطق با ازدحام کمتر را در نظر بگیریم که می تواند زمان رفت و آمد را افزایش داده و ترافیک بیشتری ایجاد کند.

TMC ها طی فرایند 24ساعته نظارت را انجام می دهند و ترافیک و جاده ها را بررسی می کنند. اینکه بتوانید به وضوح آنچه را که در همه حال اتفاق می‌افتد ببینید و بلافاصله مشکلات را تشخیص دهید، یک افزاینده واقعی قدرت است. بیایید بحث کنیم که چرا این مورد است و چگونه فناوری شبکه می تواند کمک کند.

چرا آگاهی از موقعیت در لحظه اینقدر مهم است؟

جمع‌آوری و مدیریت داده‌ها در زمان واقعی به TMC‌ها کمک می‌کند تا به سرعت هر وضعیت ترافیکی را مشخص کنند، به‌ویژه آن حوادث یا موقعیت‌هایی که از هنجار منحرف می‌شوند. در حالی که اینها ممکن است مزایای کوتاه مدت باشند، داده های ترافیکی می توانند به صورت استراتژیک بینش مفیدی را برای درازمدت نیز ارائه دهند، که می تواند هنگام برنامه ریزی برای تعمیر و نگهداری جاده، توسعه زیرساخت های جدید و پیش نویس مطالعات ترافیکی اضافی برای نام بردن از چند مورد استفاده شود. البته، برای استفاده از این داده ها، TMC ها باید بتوانند به راحتی آن ها را جمع آوری کنند.

چگونه راه حل های ترافیکی هوشمند به عنوان یک افزاینده قدرت عمل می کنند.

مسائل روزافزون ترافیک، موضوعی است که روزانه میلیون ها نفر را تحت تاثیر قرار می دهد. با این حال، نوآوری های زیادی برای مقابله با تاثیر چالش های ترافیکی معمول، به ویژه در منطقه نظارت تصویری وجود دارد.

سیستم‌های ویدیویی شبکه امروزی فوق‌العاده قوی هستند و می‌توانند به راحتی با دستگاه‌های مختلف ویدیویی و غیر ویدیویی و مهم‌تر از آن با سایر سیستم‌ها به تنهایی یکپارچه شوند. این سهولت ادغام اجازه اشتراک اطلاعات مفید را به راحتی فراهم میکند

TMC ها نیاز به دیدی سریع و واضح از آنچه در شبانه روز اتفاق می افتد دارند. هنگامی که دوربین های شبکه بر روی یک پلتفرم باز ساخته می شوند، این دید کامل می تواند اتفاق بیفتد و تجزیه و تحلیل ها و برنامه ها را قادر می سازد مستقیماً روی آن دوربین ها قرار بگیرند و فیلم را پردازش کنند. این امر نیاز به پخش مداوم ویدیو از هر دوربین به TMC را برطرف می کند و هزینه پهنای باند، ذخیره سازی و قدرت پردازش را در مقایسه با برنامه های کاربردی مبتنی بر سرور کاهش می دهد.

با راه حل ویدئویی شبکه هوشمند، TMC ها به سرعت و به طور خودکار در صورت وجود ازدحام، به وسیله نقلیه متوقف شده یا شخصی که در جهت اشتباه رانندگی می کند، هشدار می دهند. با به دست آوردن سریع ترین اطلاعات، اپراتورها می توانند سریعاً برای حفظ جریان ترافیک تا حد امکان روان عمل کنند.

تجزیه و تحلیل‌ها واقعاً «مغز» پشت شبکه TMC هستند زیرا به ترکیب چندین منبع داده کمک می‌کنند تا دید گسترده‌تر و پیش‌بینی‌کننده‌تری از نحوه جریان ترافیک، تنگناهای احتمالی و موارد دیگر ایجاد کنند. این یک مزیت بزرگ نه تنها برای اپراتورها در مدیریت ترافیک است، بلکه برای اولین پاسخ دهندگان، خدمه خدمات و تعمیر و نگهداری و مقامات به نام چند مورد است.

غلبه بر شرایط سخت برای عملکرد بهینه

البته، این سؤال نیز وجود دارد که چگونه شرایط می‌تواند بر عملکرد راه‌حل‌های ویدئویی شبکه تأثیر بگذارد. اگر هوا بد باشد یا بیرون تاریک باشد چه؟ وقتی هوا تاریک است در مورد چراغ های جلوی روشن چطور؟ اینها برخی از چالش های اصلی هستند که TMC ها باید بر آنها غلبه کنند. و همه آنها مشکلات قابل توجهی را برای TMC هایی که به خوبی مجهز به دوربین هایی نیستند که برای غلبه بر این مشکلات ساخته شده اند ایجاد می کنند. از این گذشته، TMC ها باید بتوانند به صورت شبانه روزی کار کنند. یکی از مؤلفه‌های کلیدی ویدیوی شبکه، توانایی آن در ارائه ویدیوی با کیفیت بالا در سخت‌ترین شرایط نوری از جمله تغییر مداوم نور برگشتی و بازتابی، و به‌ویژه در شرایط نور بسیار کم است. به عنوان مثال، دامنه دینامیکی گسترده (WDR) می تواند اثرات نورهای کور و انعکاس نور خورشید را به حداقل برساند. برای موقعیت‌هایی که اصلاً نور وجود ندارد، دوربین‌های حرارتی می‌توانند برای ایجاد تصاویر بر اساس امضای حرارتی شخص یا وسیله نقلیه وارد عمل شوند. علاوه بر این، امروزه ویدئوهای شبکه برای مقاومت در برابر آب و هوای شدید بسیار بهتر مهندسی شده است. حل چالش های ترافیکی را نمی توان تنها با دوربین های ویدئویی تحت شبکه با کیفیت بالا انجام داد. ترکیب ویدیوی شبکه با برنامه‌ها و تجزیه و تحلیل‌های خاص ترافیک، به‌ویژه از جمله هوش مصنوعی (AI) و یادگیری عمیق، تضمین می‌کند که داده‌های تولید شده توسط ویدیوی شبکه ساده می‌شوند و مفیدترین ابرداده در اختیار TMC قرار می‌گیرد. با ورود این موج برنامه های کاربردی توسعه یافته هوش مصنوعی به بازار، مهندسان حمل و نقل و برنامه ریزان شهری می توانند به سرعت و به راحتی داده های ویدئویی ترافیک را جمع آوری، نظارت و تجزیه و تحلیل کنند. درک عمیق تر از جریان ترافیک، رفتار کاربر جاده، و الگوهای نزدیک به از دست دادن به DOT ​​های ایالتی و شهری اجازه می دهد تا تصمیم هوشمندانه تری در مورد زیرساخت های ترافیکی اتخاذ کنند و ایمنی جاده و تحرک را برای رانندگان و عابران پیاده بهبود بخشند. ارائه اطلاعات دقیق تر TMC در مورد رانندگان، اشیاء، علل و پیش بینی تصادفات می تواند تشخیص، ردیابی و پاسخ را در زمان واقعی بهتر ارائه دهد.