交通AIが事故を予測
今日の交通カメラは、違反の監視だけでなく、AIシステムにとって貴重なデータソースにもなっています。また、人工知能（AI）の活用により、車両の異常な挙動を識別・分析し、事故発生前にリスクマップを作成することも可能になります。
これは、交通安全の向上とスマートな都市計画の支援に役立つ新しい方向性です。
交通AIは道路上のあらゆる動きを「精査」する
現在の交通 AI システムは、速度、加速度、車両距離、交通量をリアルタイムで測定するセンサーなど、道路に設置された数百台のカメラやセンサーからデータを収集します。
AIは機械学習とディープラーニングのアルゴリズムを用いて、急な車線変更、急加速、車間距離の詰め過ぎなど、事故の前兆となる行動を特定します。リアルタイム分析により、システムは既に発生した事故データに頼るのではなく、異常な行動が発生するとすぐにリスクを評価できます。
Tuoi Tre Onlineの調査によると、ディープラーニングモデル、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、カメラからの画像を分析し、センサーからのデータを組み合わせて車両間の相対速度、最小距離、反応時間を計算するために適用されます。
このシステムは、各交差点または道路区間にリスクスコアを割り当て、都市の潜在的な「危険地帯」マップを作成します。エッジコンピューティングは、カメラやセンサーの近くでデータを処理するために使用されるため、遅延が短縮され、プライバシーが保護され、危険な行動が見られた場合に迅速に対応できます。
MIT Senseable City Lab とシンガポールおよびトロントのスマート シティ プロジェクトによる国際的な調査では、この方法は従来の事故統計よりも 2 ～ 3 倍正確に高リスク地域を特定するのに役立つことが示されています。
このシステムは、異常な行動を認識するだけでなく、ラッシュアワーから悪天候まで、複雑な交通流パターンを追跡し、リスクをより正確に予測します。AIはまた、過去のデータから学習し、時間の経過とともに予測精度を向上させ、交通流の変化に適応します。
危険地帯のマッピングから都市の安全性の最適化まで
ブラックスポットマップを効果的に機能させるには、システムがカメラやセンサーから得られる膨大な量のデータを処理し、リアルタイムで分析する必要があります。現在のAIモデルはエッジコンピューティングを採用しており、データを中央サーバーに送信するのではなく、カメラの近くで処理することで遅延を削減し、プライバシーを保護しています。
集約されたデータは、危険エリアの特定に役立つだけでなく、交通当局が交通信号やインフラに関して適切な判断を下すのにも役立ちます。
しかし、 AIの精度は、昼夜、雨天、交通量の多寡、歩行者やバイクの行動といった環境条件にも左右されます。そのため、AIモデルは各都市の交通特性に合わせて微調整し、誤報を減らして予測効率を高める必要があります。
AIがカメラとセンサーから交通事故を予測
AIの精度は、センサーとカメラデータの同期、交通量の変動への対応、そして様々な照明や天候条件下での行動認識能力に左右されます。AIを効果的に導入すれば、事故を予測するだけでなく、交通信号の最適化、交通流の調整、渋滞緩和といったシステムの基盤を構築できます。
この技術は、事故が起こる前にリスクを識別し、都市ネットワーク全体の安全性を向上させることができる自動運転車やインテリジェント交通システムの実現の可能性も開きます。
都市部のカメラやセンサーからAIによる交通事故予測は、交通管理への人工知能の応用において大きな前進を意味します。この技術は、行動分析、リアルタイムデータ、ディープラーニングモデルを組み合わせ、監視データを具体的なリスクマップに変換することで、安全性の向上、交通流の最適化、そして将来のスマートシティの構築に貢献します。
出典: https://tuoitre.vn/ai-du-doan-tai-nan-giao-thong-tu-camera-va-sensor-do-thi-20251128174419006.htm
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