AIカメラとLiDARがスマート道路にとって重要な理由

今年 1 月の Consumer Electronics Show は、今後数年間に自動車市場に参入する自動運転車の新たな波の始まりとなりました。これらの車両の技術に多くの注目が集まっています。しかし。道路インフラに組み込まれたテクノロジーも、サービス提供者と自治体の間でさらなる議論を促しています。

人工知能と5Gで

接続性の進歩により、リアルタイムの交通分析を改善し、最も困難な道路安全と交通管理の問題に対処するために、スマート道路インフラ技術が国内のさまざまな道路、橋、その他の交通システムに追加される準備が整っています。この議論の中心となる技術の 1 つは、カメラを強化するための AI の現在の使用と、LiDAR 技術の将来の可能性です。

AIがカメラのセンシング性能を向上

現在、米国だけでも数十万台の交通カメラが設置されており、CCTV カメラを含めると数百万台に上ります。これらは主に道路監視や基本的な交通管理アプリケーション (サイクルシミュレーションなど) に使用されます。ただし、これらの資産に AI の最新の進歩を導入すると、基本的なアプリケーション パフォーマンスがすぐに向上し、より高度なソフトウェア アプリケーションとユース ケースが実現します。

人工知能と機械学習は、従来のカメラの従来のコンピューター ビジョン技術と比較して、優れた検知性能を提供します。さまざまな照明や気象条件に自動的に適応するアルゴリズムを通じて、すべての道路利用者のより堅牢で柔軟かつ正確な検出、追跡、分類を実現します。さらに、道路利用者の動きや行動をより適切にモデル化し、道路の安全性を向上できる予測機能も備えています。自治体機関は、道路衝突検出と分析、歩行者横断予測、AV 展開のためのインフラストラクチャ センシングなどのアプリケーションを備えた AI 強化カメラからすぐにメリットを得ることができます。

LiDAR テクノロジーはカメラを完全に置き換えることはできません。LiDAR はカメラと補完的な価値、場合によっては重複する価値を提供できます。ただし、LiDAR テクノロジーがうまく機能しない (大雨や大雪など) 安全上重要なエッジ ケースがまだいくつかあり、カメラの方が優れていることが証明されています。さらに、今日の LiDAR テクノロジーは、単価が高く、視野が限られているため、大規模に導入するには依然としてコストがかかります。たとえば、交差点に複数の LiDAR ユニットを配備するには多額の投資が必要になりますが、360 度 AI カメラはよりコスト効率の高いソリューションになる可能性があります。

予算を重視する多くのコミュニティにとって、AI 強化カメラは今でも実証済みの選択肢となるテクノロジーです。時間が経つにつれて、LiDAR テクノロジのコストが下がるので、コミュニティはそのようなセンサーを使用してインフラストラクチャを強化することを検討する必要があります。

最終的に、センサーフュージョンは強力な結果をもたらします

LiDAR 技術のコストが最終的に期待どおりに低下すると、LiDAR は現在設置されている AI 強化カメラを補完する強力で実用的な技術として認識されるようになるでしょう。自動運転車と同様に、センサー フュージョンはスマート インフラストラクチャ ソリューションの推奨アプローチとなり、都市が両方のテクノロジーの利点を最大限に活用できるようになります。 (センサー フュージョンとは、複数の LiDAR、カメラ、レーダー、CCTV、その他のソースからのデータ入力を、環境の単一のモデルまたは画像に組み合わせる機能です。)

今日の AI カメラのコスト効率とパフォーマンスは、今後数年間の LiDAR の大きな可能性と相まって、コミュニティと自治体が今日そして将来にわたって双方にメリットのある状況を実現するのに役立ちます。

最終的な目標は、全体的な交通の流れを改善し、車両衝突と死亡者数を減らすことですが、テクノロジーと実装戦略が適切でなければなりません。道路を監視する技術も変化する必要があるため、今は AI 搭載カメラの使用を検討し、将来的には LiDAR の使用も検討してください。