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Gerenciamento de tráfego com sistema de vigilância adaptável

Essa tecnologia promete cidades mais inteligentes e soluções mais verdes que devem transformar não apenas o gerenciamento de tráfego, mas também o controle de multidões e a resposta a desastres.

O gerenciamento eficaz do tráfego urbano é essencial para o desenvolvimento da cidade inteligente.O aumento de veículos autônomos e sistemas de transporte conectados aumentou a necessidade de soluções de vigilância dinâmica para garantir o fluxo de tráfego suave, reduzir acidentes e aumentar a eficiência.No entanto, as configurações tradicionais de câmera estática geralmente ficam aquém da adaptação às flutuações de tráfego em tempo real, levando a monitoramento e alocação de recursos ineficientes.

Para resolver isso, pesquisadores da Incheon National University, liderados pelo professor associado Hyunbum Kim, desenvolveram uma solução: um sistema de vigilância de fluidos aumentada projetada para adaptação em tempo real às mudanças nos cenários de tráfego.Isso oferece uma abordagem mais inteligente para o gerenciamento de tráfego.

O sistema emprega uma rede de câmeras de lente única organizadas em uma grade dinâmica.Essas câmeras ajustam inteligentemente sua cobertura de vigilância ativando ou desativando com base nas condições de tráfego em tempo real."Nosso objetivo é criar sistemas adaptativos de monitoramento de tráfego capazes de lidar com cenários diversos e imprevisíveis", explica o Dr. Kim.

Os pesquisadores formalizaram o “problema de maximização de eficiência de vigilância fluida aumentada” (Maxaugmentflusurv), com o objetivo de otimizar a colocação e o uso da câmera para obter a máxima eficiência.Eles propuseram dois algoritmos avançados:

Algoritmo de nível de camera aleatória: As câmeras são organizadas em uma grade 3 × 3.Enquanto algumas câmeras permanecem ativas para a cobertura básica, outras ligam ou desligam, dependendo dos níveis de tráfego, garantindo a eficiência durante o baixo tráfego e o monitoramento aprimorado durante os horários de pico.
Algoritmo totalmente-com-com-peso: esta abordagem flexível atribui funções a cada câmera com base em sua posição na grade.As câmeras em locais críticos permanecem ativos, enquanto outros ajustam sua atividade dinamicamente, alcançando um equilíbrio entre cobertura abrangente e economia de energia.
As simulações demonstraram a eficácia do sistema sob diferentes condições de tráfego, inclinações e ângulos.Os algoritmos minimizaram o uso de energia durante o baixo tráfego e mantiveram cobertura robusta durante o horário de pico.

O Dr. Kim observa: "Nosso sistema otimiza a vigilância enquanto conserva energia, contribuindo para cidades mais inteligentes e verdes".Além do gerenciamento do tráfego, essa tecnologia adaptativa poderia beneficiar o monitoramento de multidões, a resposta a desastres e a segurança industrial.Desenvolvimentos futuros integrarão aprendizado profundo e testes do mundo real, ultrapassando os limites dos sistemas urbanos inteligentes.