L'IA de gestion du trafic prédit les accidents
Aujourd'hui, les caméras de circulation ne servent plus seulement à surveiller les infractions, mais constituent également une précieuse source de données pour les systèmes d'intelligence artificielle. Grâce à cette dernière, les comportements inhabituels des véhicules peuvent être identifiés et analysés, permettant ainsi d'établir une cartographie des risques avant qu'un accident ne survienne.
Il s'agit d'une nouvelle orientation visant à améliorer la sécurité routière et à soutenir une planification urbaine intelligente.
L'IA de gestion du trafic « scrute » chaque mouvement sur la route
Les systèmes d'IA de gestion du trafic actuels collectent des données provenant de centaines de caméras et de capteurs placés sur les routes, notamment des capteurs qui mesurent en temps réel la vitesse, l'accélération, la distance entre les véhicules et le volume de trafic.
Grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, l'IA identifie les comportements précurseurs d'accidents , tels que les changements de voie brusques, les accélérations soudaines ou le non-respect des distances de sécurité. L'analyse en temps réel permet au système d'évaluer le risque dès l'apparition d'un comportement anormal, sans avoir à se baser sur des données d'accidents antérieurs.
Selon les recherches de Tuoi Tre Online, les modèles d'apprentissage profond, en particulier les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), sont appliqués pour analyser les images provenant de caméras, en combinant les données des capteurs pour calculer la vitesse relative, la distance minimale et le temps de réaction entre les véhicules.
Le système attribue un score de risque à chaque intersection ou tronçon de route, créant ainsi une carte des zones à risque potentielles dans la ville. Le traitement des données en périphérie de réseau est utilisé à proximité des caméras et des capteurs, ce qui réduit la latence, protège la vie privée et garantit une intervention rapide dès l'apparition d'un comportement dangereux .
Des recherches internationales menées par le MIT Senseable City Lab et des projets de villes intelligentes à Singapour et à Toronto montrent que cette méthode permet d'identifier les zones à haut risque deux à trois fois mieux que les statistiques d'accidents traditionnelles.
Le système ne se contente pas de détecter les comportements inhabituels ; il analyse également les flux de circulation complexes, des heures de pointe aux intempéries, afin de mieux anticiper les risques. L’IA tire aussi des enseignements des données historiques, améliorant ainsi ses prévisions au fil du temps et s’adaptant aux variations du trafic.
De la cartographie des points noirs à l'optimisation de la sécurité urbaine
Pour que la cartographie des zones blanches soit efficace, le système doit traiter et analyser en temps réel une quantité considérable de données provenant de caméras et de capteurs. Les modèles d'IA actuels utilisent le calcul en périphérie, qui traite les données à proximité de la caméra au lieu de les envoyer à un serveur central, réduisant ainsi la latence et protégeant la confidentialité.
Les données agrégées permettent non seulement d'identifier les zones à risque, mais aussi d'aider les autorités chargées de la circulation à prendre les décisions appropriées concernant la signalisation et les infrastructures routières.
Cependant, la précision de l'IA dépend également des conditions environnementales : jour ou nuit, pluie ou soleil, circulation dense ou fluide, ainsi que le comportement des piétons et des motocyclistes. Par conséquent, les modèles d'IA doivent être affinés en fonction des caractéristiques de circulation de chaque zone urbaine afin de réduire les fausses alertes et d'améliorer l'efficacité des prévisions.
L'IA prédit les accidents de la route à partir de caméras et de capteurs
La précision de l'IA dépend de la synchronisation des données des capteurs et des caméras, de la gestion des fluctuations du trafic et de sa capacité à reconnaître les comportements dans différentes conditions d'éclairage et météorologiques. Déployée efficacement, l'IA permet non seulement de prédire les accidents, mais aussi de mettre en place des systèmes qui optimisent la signalisation, coordonnent les flux de circulation et réduisent les embouteillages.
Cette technologie ouvre également la voie aux voitures autonomes et aux systèmes de transport intelligents, capables d'identifier les risques avant que les accidents ne surviennent et d'améliorer la sécurité sur les réseaux urbains.
Globalement, la prédiction des accidents de la route par l'IA à partir des caméras et capteurs urbains représente une avancée majeure dans l' application de l'intelligence artificielle à la gestion du trafic . Cette technologie combine l'analyse comportementale, les données en temps réel et les modèles d'apprentissage profond, transformant les données de surveillance en cartes de risques précises. Elle contribue ainsi à améliorer la sécurité, à optimiser la fluidité du trafic et à bâtir des villes plus intelligentes.
Source : https://tuoitre.vn/ai-du-doan-tai-nan-giao-thong-tu-camera-va-sensor-do-thi-20251128174419006.htm
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