Рост количества автомобилей, припаркованных в городских районах, оказывает большое влияние на общественное пространство. Одним из ключевых последствий этого является то, что наличие парковок менее предсказуемо как в центре города, так и в более тихих жилых районах, где людям приходится тратить все больше и больше времени на поиск свободного места. Одно из решений — создать жилую парковочную зону. Однако, чтобы оправдать эту меру, муниципалитет должен сначала заказать отчеты и провести обследование доступности парковок, что требует времени и денег. Чтобы сократить эти усилия, Институт промышленного проектирования им. Фраунгофера IAO в настоящее время изучает возможность использования ИИ для анализа спроса на парковочные места. Этот пилотный проект реализуется в партнерстве с городом Карлсруэ Центром исследований и инноваций систем когнитивных услуг (KODIS).
Многообещающая смесь дронов и ИИ
Проект уже оптимизировал начальные шаги, используемые для измерения спроса на парковочные места. Вместо трудоемкого процесса сбора и ввода данных вручную теперь используются дроны с камерами для создания видеоизображений всей тестовой зоны.
В то же время совершенствуются и методы анализа данных: вместо ручной оценки данных используется ИИ. С этой целью исследователи разрабатывают алгоритм глубокого обучения и обучают искусственную нейронную сеть обнаруживать и точно локализовать все транспортные средства, изображенные на изображениях. Чтобы алгоритм мог различать припаркованные и движущиеся автомобили, тестовая зона была разделена на определенные зоны парковки, которые связаны с геопространственными данными. Затем алгоритм анализирует изображения определенной зоны и отмечает все припаркованные там автомобили. На основе этого система может определить количество припаркованных автомобилей в любой момент времени и, таким образом, рассчитать текущее использование парковочного места.
Как органы государственной власти могут получать прибыль от ИИ
В настоящее время использование искусственного интеллекта широко распространено и общепринято в промышленной среде. Его использование для определения спроса на парковочные места — хороший пример того, как ИИ может принести ключевые выгоды муниципалитетам. Алгоритм, разработанный для этого проекта, автоматически рассчитывает использование парковочного места. Это значительно сокращает время и затраты, необходимые для ручного сбора данных, в результате чего проблемы с парковкой в городских районах могут быть решены гораздо быстрее.
В будущем Fraunhofer IAO хотела бы предложить эту систему с искусственным интеллектом муниципалитетам в качестве цифровой облачной службы. «Наш автоматизированный анализ аэрофотоснимков предоставит муниципалитетам быстрое и экономичное изображение уличных парковок на всей городской территории», — говорит д-р Бернд Бинцайслер, руководитель Центра исследований и инноваций систем когнитивных услуг Fraunhofer IAO.