Внедрение

США: Столица азарта озаботилась умными светофорами

26 Ноября 2019

Лас-Вегас (штат Невада, США) оборудует дорожные перекрёстки камерами и датчиками, чтобы построить модели движения в режиме реального времени и уменьшить пробки на дорогах.

С помощью искусственного интеллекта (AI) система организации трафика подсчитывает количество автомобилей и пассажиров и фиксирует направление движения транспортных средств, например повороты. 

До сих пор в городе только 30 перекрёстков было оборудовано камерами и датчиками, в основном в центральном деловом районе. В ближайшие три месяца город планирует расширить число таких перекрестков до 80, сообщает издание The Wall Street Journal.

Этот пилотный проект – часть продолжающейся программы по превращению «игорной столицы» в «умный город». Такие проекты предполагают установку на уличных фонарях, в электрических сетях, транзитных линиях и других службах датчиков для сбора данных, которые могут быть использованы для более быстрого оказания услуг людям.

На основе полученной информации Лас-Вегас изменяет время работы сигналов светофоров в зависимости от времени суток и для включения/выключения дорожных знаков, например, запрещающих въезд. С увеличением числа умных перекрёстков город рассчитывает уменьшить проблемы с трафиком, используя вычислительную мощность сетевых устройств, расположенных над дорогой.

«Мы всё ещё находимся в стадии развёртывания и тестирования, но повышение пропускной способности дорог на 40% означает, что вы будете тратить меньше времени на красный свет, - сказал Майкл Шервуд, директор по информационным технологиям в городском муниципалитете. – Мы используем информацию от гибридной периферийной вычислительной системы, работающей в гармонии с серверными облачными вычислениями».

Исследовательская фирма International Data Corp. ожидает, что мировые расходы на «умные города» вырастут до $189,5 млрд в 2023 году с прогнозируемых $105,2 млрд в 2019 году. За этот период, по его прогнозам, расходы на интеллектуальное управление трафиком увеличатся в мире до $9,8 млрд с нынешних $4,3 млрд.

Данные, полученные с помощью уличных и светофорных датчиков и камер, поступают по волоконно-оптической сети на конечные серверы в подвале здания мэрии. Корпорация Nippon Telegraph & Telephone Corp (NTT) предоставляет программное обеспечение на основе искусственного интеллекта (AI), которое анализирует изображения и создаёт контекстную информацию, связанную с направлением движения, количеством транспортных средств и потоком трафика.

Системы, установленные на перекрёстках, не передают и не сохраняют видео, а изображения, которые не несут никакой личной идентифицирующей информации, уничтожаются сразу же после того, как система снимает с них соответствующую информацию, сказал Шервуд.

Центр обработки данных примерно в 10 милях от мэрии хранит полученную информацию, которую городские чиновники видят через панель мониторинга, которая помогает им определить транспортные тенденции.

«Конечная цель состоит в том, чтобы создать интеллектуальные перекрёстки, способные к самостоятельному обучению, самодиагностированию и изменению поведения на основе поведения транспортных средств, - сказал Шервуд. - Создаваемая нами модель самоуправления трафиком может в конечном итоге служить в качестве строительного блока для автономных транспортных средств. В дальнейшем технологии городской инфраструктуры будут развиваться в синергии с 5G, что обещает гораздо более высокие скорости, чем нынешние 4G или LTE. 5G обеспечит более надёжный конвейер данных, давая нам больше возможностей из той же коробки датчиков, которые мы могли бы иметь сегодня».


Подписывайтесь на журнал «Вестник ГЛОНАСС» и навигационный канал на TamTam

Короткая ссылка:  vestnik-glonass.ru/~sXQBH
06.11.2026
Прошедший год в космической отрасли вызвал большой интерес со стороны ведущих игроков международного финансового рынка, побив рекорды финансирования как отдельных компаний, так и всего рынка в целом, поскольку Кремниевая долина освоила терминологию низкоорбитальных (НОО) космических технологий.
30.10.2026
Непрерывное и надёжное позиционирование с помощью ГНСС является необходимым условием для автономного вождения и интеллектуальных транспортных систем. Хотя такие методы, как RTK, обеспечивают точность до сантиметра в условиях открытого неба, их производительность значительно снижается в городских условиях из-за приёма сигнала вне прямой видимости. Традиционные алгоритмы автономной маршрутизации в основном оптимизируют время в пути, игнорируя качество сигнала ГНСС, что может привести транспортные средства в зоны с критическими проблемами позиционирования.
23.10.2026
Сделать впечатляющую демонстрацию возможностей ИИ сегодня сравнительно просто, рассказали «Российской газете» эксперты группы ЛАНИТ. Намного сложнее превратить её в решение, которое выдержит реальную нагрузку, встроится в процессы компании, будет соответствовать требованиям безопасности и даст измеримый бизнес-результат.
22.10.2026
Использование российскими компаниями открытых моделей искусственного интеллекта (ИИ), в частности отправка запросов без большого количества конфиденциальных данных, может привести к блокировке от поставщика модели ИИ. Об этом заявил глава Сбербанка Герман Греф на ежегодной технологической конференции Сбера «Гигаконф-2026».

СТАТЬИ ГЛОНАСС