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Gestion du trafic avec système de surveillance adaptative
Cette technologie promet des villes plus intelligentes et des solutions plus vertes qui devraient transformer non seulement la gestion du trafic, mais aussi le contrôle des foules et la réponse aux catastrophes.
Une gestion efficace du trafic urbain est essentielle pour le développement de la ville intelligente.La montée en puissance des véhicules autonomes et des systèmes de transport connectés a accru la nécessité de solutions de surveillance dynamique pour assurer une flux de circulation en douceur, réduire les accidents et améliorer l'efficacité.Cependant, les configurations de caméra statiques traditionnelles ne sont souvent pas en mesure de s'adapter aux fluctuations du trafic en temps réel, conduisant à une surveillance inefficace et à l'allocation des ressources.
Pour y remédier, les chercheurs de l'Université nationale d'Incheon, dirigés par le professeur agrégé Hyunbum Kim, ont développé une solution: un système de surveillance des liquides augmentés conçu pour l'adaptation en temps réel aux scénarios de trafic changeants.Cela offre une approche plus intelligente de la gestion du trafic.
Le système utilise un réseau de caméras à objectif unique disposées dans une grille dynamique.Ces caméras ajustent intelligemment leur couverture de surveillance en activant ou en désactivant en fonction des conditions de circulation en temps réel.«Notre objectif est de créer des systèmes de surveillance du trafic adaptatif capables de gérer des scénarios divers et imprévisibles», explique le Dr Kim.
Les chercheurs ont formalisé le «problème de maximisation de l'efficacité de la surveillance des fluides augmentés» (MaxaugmentFlusurv), visant à optimiser le placement et l'utilisation de la caméra pour une efficacité maximale.Ils ont proposé deux algorithmes avancés:
Algorithme au niveau de la caméra à valeur aléatoire: les caméras sont organisées dans une grille 3 × 3.Alors que certaines caméras restent actives pour une couverture de base, d'autres s'allument ou désactivent en fonction des niveaux de trafic, assurant l'efficacité pendant le faible trafic et une surveillance améliorée pendant les temps de pointe.
Algorithme tout aléatoire avec le poids: cette approche flexible attribue des rôles à chaque appareil photo en fonction de sa position dans la grille.Les caméras dans des endroits critiques restent actives, tandis que d'autres ajustent leur activité dynamiquement, réalisant un équilibre entre la couverture complète et les économies d'énergie.
Les simulations ont démontré l'efficacité du système dans des conditions de circulation, des pentes et des angles variables.Les algorithmes ont minimisé la consommation d'énergie pendant un trafic bas et maintenu une couverture robuste pendant les heures de pointe.
Le Dr Kim note: «Notre système optimise la surveillance tout en conservant l'énergie, contribuant aux villes plus intelligentes et plus vertes.»Au-delà de la gestion du trafic, cette technologie adaptative pourrait bénéficier à la surveillance des foules, à la réponse aux catastrophes et à la sécurité industrielle.Les développements futurs intégreront l'apprentissage en profondeur et les tests du monde réel, repoussant les limites des systèmes urbains intelligents.
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