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Home Tech & Innovation

AI, 차세대 스마트 신호등으로 길을 나서다

Vincent Sanders by Vincent Sanders
December 31, 2022
in Tech & Innovation
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AI, 차세대 스마트 신호등으로 길을 나서다
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회의에 늦었는데 신호등에 차도 없고 보행자도 없는 자신을 발견한 적이 있습니까? 조명 또는 신호등, 지금까지 기계적으로 작동: 상황에 관계없이 고정된 간격으로 색상을 켜거나 변경합니다. 이는 비효율의 원인이 되어 보행자나 차량이 없는 거리에 조명이 켜지거나 빈 교차로에 빨간불이 켜집니다. 이제 스마트 신호등, AI와 빅데이터 기반<상황을 역전시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 문서에서는 다음 항목을 다룹니다.

보고있는 것을 좋아합니까? 여기에서 PDF 다운로드<

스마트 신호등이란?

스마트 신호등은 실시간으로 환경 조건에 반응하는 교통 관제 시스템. 의 요소 중 하나이다. 다음과 같은 다른 응용 프로그램과 마찬가지로 또는 수도 관리<두 가지 기본 요소에 따라 달라집니다.

  1. 센서 네트워크. 간단한 카메라에서 레이더 센서에 이르기까지 모두 IoT(사물 인터넷) 기술을 통해 상호 연결됩니다. 또한 Car2X 통신 프로토콜이 구현됨에 따라 차량은 자신의 위치, 속도 및 방향을 주변 차량과 주변의 교통 신호 및 시스템 모두에 보고할 것으로 예상됩니다.
  2. 인공 지능 및 빅 데이터 시스템. 센서를 통해 수집된 방대한 데이터를 인공지능으로 처리해 현재 상황을 관리하고 첨두 시간대나 비수기 등의 이벤트를 예측할 수 있다.

원활한 교통 흐름을 위한 AI

스마트 신호등은 미래의 초석 중 하나가 될 것으로 보입니다. 지속 가능한 이동성<. 주로 그들은 시간과 연료 절약 동안 도시의 환경 오염 감소.

그러나이 기술의 현재 상황은 무엇입니까? 음, 상당한 진전이 이루어지고 있는 것 같습니다. 한 가지 예는 의 작업입니다. 애스턴 대학교< 영국에서. 이것은 인공 지능 소프트웨어를 통해 기계 학습<교통 카메라의 이미지를 실시간으로 분석하고 신호등의 동작을 수정할 수 있습니다.

이를 달성하기 위해 영국 연구원들은 사실적인 교통 시뮬레이터, 코드명 Traffic 3D는 운전자를 위험에 빠뜨리지 않고 AI를 훈련할 수 있습니다. 그만큼 우천 상황이나 사고를 포함하여 다양한 교통 상황을 생성합니다.

AI가 사용하는 강화 학습은 인간의 학습과 약간 비슷합니다. 올바르게 하면 보상을 받고 실수하면 벌칙을 받습니다. 따라서 대기 시간이 있거나 교통 체증이 있을 때마다 시스템에 페널티가 부과됩니다. 이러한 방식으로 AI는 성능을 향상시키고 이미 실제 건널목에서 성공적으로 테스트되었습니다.. 이 경우 시뮬레이터에서 정보를 얻는 대신 현장에 있는 카메라에서 정보를 얻습니다. AI는 또한 사고와 같은 새로운 상황에 적응합니다.

지금까지 많은 스마트 신호등 제어 시스템은 자기 유도 루프. 즉, 와이어가 도로를 가로질러 지나가는 차량의 수를 기록합니다. 프로그램은 이 데이터를 계산하고 반응합니다. 반면 신모델은 보다 민첩하고 빠른 대응이 가능합니다.특정 지점을 통과하는 차량뿐만 아니라 교차로에 도착하는 차량도 모니터링할 수 있기 때문입니다.

스마트 신호등이 있는 도시

Aston University의 소프트웨어는 이 분야에서 가장 진보된 소프트웨어 중 하나이지만, 스마트 신호등의 구현은 수년 동안 계속되었습니다.. 따라서 미국에서는 2018년에 AI 지원 신호등이 구현되기 시작했습니다. 이러한 유형의 신호등이 있는 도시의 예는 교통 체증으로 인한 시간 손실을 40% 줄이고 20% 감소한 피츠버그입니다. 배출. 그리고 이 모든 것은 카메라, 레이더, 무선 주파수 장치 및 인공 지능의 이미지를 결합하는 소프트웨어를 사용하여 이루어집니다.

중국, 말레이시아, 인도의 다른 도시들은 AI 기반 교통 관리 솔루션을 구현하고 있습니다. 그들 중 일부는 전자 상거래 거물인 Ali Baba에 의해 개발되었습니다. 그러나 트래픽이 이러한 관리 시스템의 유일한 대상은 아닙니다. 영국에서는 이미 AI 기반 기술을 적용한 기업이 있다. 횡단보도< 그리고 감지된 보행자를 기반으로 스마트 신호등을 조절합니다. 그리고 그들의 잠재적인 행동 – 그들의 움직임에 따라 교차할지 여부를 예상합니다.

출처



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