Vědci z Indie a Japonska pracují na mapování stavu silnic pomocí smartphonů v obou zemích, aby se snížil počet nehod z poškozených silnic.
Společný projekt Indického technologického institutu (IIT), ROKE a Tokijské univerzity si klade za cíl vyvinout dostupné a použitelné řešení pro automatizaci monitorování stavu vozovky a v konečném důsledku zvýšit bezpečnost silničního provozu.
Tým má také informace od Alexandra Mraze, datového vědce z Lucemburska v Evropě.
Podle odborníků na bezpečnost silničního provozu je klíčem ke sledování stavu povrchu vozovky odhalování anomálií na povrchu vozovky, jako jsou výmoly, praskliny a hrboly, které ovlivňují jízdní komfort a bezpečnost na silnici.
Profesor IIT-Roorkee Durga Toshniwal, který dohlíží na indický tým na probíhající výzkum, uvedl, že silniční infrastruktura má zásadní společenský a ekonomický význam pro poskytování životně důležitých dopravních služeb lidem a zboží po celém světě.
„Vzhledem k tomu, že stav vozovky má přímý a významný dopad na bezpečnost silničního provozu, musí být vozovky pravidelně udržovány a čas od času komplexně monitorovány. Tradiční metody hodnocení stavu vozovky zahrnují manuální, pracně náročné zkoumání povrchu vozovky,“ řekla PTI.
Dodala: „Tyto metody nesplňují současné požadavky kvůli rozsáhlé ploše silniční sítě, která bude prozkoumána v omezeném čase. Nedostatek hotovosti navíc omezuje mnoho místních správ v provádění požadovaných kontrol včas.“ .“
Výzkumný tým spolupracoval s laboratoří Sekimoto na Tokijské univerzitě v Japonsku, aby pracoval na algoritmech založených na hlubokém učení, které dokážou automaticky detekovat a klasifikovat poškození vozovky pomocí snímků z chytrých telefonů.
„Práce pokládá základy pro vytvoření aplikace založené na chytrém telefonu, která bude kdykoli a kdekoli vyhodnocovat stav vozovky. Pomocí této aplikace může každý občan zaznamenávat poškození vozovky pomocí svého chytrého telefonu a nahrávat je přímo na cloudové servery.“
„Aplikaci lze tedy použít pro nepřetržité monitorování s vysokým chronologickým hodnocením poškození silnic. Široká veřejnost může přispět tím, že nahraje snímky jakéhokoli poškození vozovky, se kterou se setká. Silniční agentury mohou data použít k vývoji účinných strategií údržby.“ Dekhsa Arya, ředitel Indický vyšetřovatel projektu řekl: „Realizace ušetří čas i celkové náklady na údržbu spolu se zajištěním bezpečnějších silnic pro všechny.“
Doposud tým nakreslil více než 31 000 snímků z různých silnic s identifikovanými prasklinami a poškozením. Mezi zkoumané oblasti patří města Ichihara, Chiba City, Sumida Ward, Nagakute City, Adachi Ward, Muroran City a Numazu City v Japonsku.
V Indii tým zkoumal různá místa v Dillí, Gurgaonu a Haryaně. Stejný systém byl testován také v silničních průzkumech v Olomouckém, pražském a bratislavském kraji v České republice.
„Datový soubor zachycuje čtyři typy poškození vozovky: podélné trhliny, příčné trhliny, aligátoří trhliny a výmoly a je navržen tak, aby vyvíjel metody založené na hlubokém učení pro automatickou detekci a klasifikaci poškození vozovky. Snímky byly pořízeny pomocí chytrých telefonů namontovaných ve vozidle. snadno se používají,“ řekla Hiroya Maeda. Z Tokijské univerzity je to užitečné pro obce a silniční agentury při vývoji metod pro levné monitorování stavu povrchu vozovek.“
„Výzkumníci strojového učení navíc mohou používat datové sady k měření výkonu různých algoritmů k řešení jiných problémů stejného typu,“ řekl Maeda.
Podle zprávy „Silniční nehody v Indii“ vydané ministerstvem silniční dopravy a dálnic (MoRTH) bývají silnice s ostrými zatáčkami, výmoly a strmými svahy náchylnější k nehodám, protože jejich úspěšné zdolání vyžaduje zručnost, zvýšenou opatrnost a ostražitost.
Podle společných statistik indického parlamentu byl celkový počet dopravních nehod způsobených výmoly v letech 2016, 2017, 2018, 2020 a 2019 v tomto pořadí 6 424, 9 423, 4 869 a 4 775.
(Název a obrázek tohoto přehledu mohl být přeformátován pouze týmem Business Standard; zbytek obsahu je automaticky generován ze sdíleného zdroje.)
Přátelský webový obhájce. Odborník na popkulturu. Bacon ninja. Tvrdý twitterový učenec.
