Автоматизация управления дорожными происшествиями с помощью Ultralytics

Каждый день мелкие дорожные происшествия оказывают незначительное влияние на транспортный поток, которое может быстро привести к более серьезным последствиям. Например, заглохший автомобиль или мусор на шоссе могут легко привести к длительным задержкам, небезопасному движению транспорта и вторичным авариям.

Для служб экстренного реагирования, таких как пожарная служба, это создает постоянное давление. Каждая минута, потраченная на оценку происшествия на месте, может увеличить риск столкновения с движущимися транспортными средствами и поставить под угрозу безопасность дорожного движения.

В таких ситуациях ключевую роль играет безопасность на дорогах общего пользования, а также безопасность спасателей. Системы транспорта, общественных работ и управления чрезвычайными ситуациями, которые полагаются на ручной мониторинг, могут оказаться неэффективными в часы пик или во время инцидентов с опасными материалами.

Многие команды по управлению дорожно-транспортными происшествиями (TIM) в настоящее время используют компьютерное зрение для анализа состояния дорог и раннего обнаружения происшествий. Компьютерное зрение — это отрасль искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет машинам видеть и интерпретировать визуальные данные с камер и видео.

Системы технического зрения могут контролировать дорожные условия, detect и предоставлять визуальную информацию в режиме реального времени. Такая оперативная информация помогает службам экстренной медицинской помощи (EMS), правоохранительным органам и дорожным службам понимать ситуацию на месте и быстрее реагировать на происшествия.

Эти возможности обеспечиваются обученными моделями машинного зрения, такими как Ultralytics . Автоматически извлекая полезную информацию из потоков видео в реальном времени, эти модели снижают зависимость от ручного мониторинга и позволяют принимать более быстрые и обоснованные решения. Это приводит к более быстрому обнаружению инцидентов и лучшей координации действий по ликвидации чрезвычайных ситуаций. 

В этой статье мы рассмотрим, как искусственный интеллект, основанный на зрительном восприятии, меняет управление дорожно-транспортными происшествиями и как модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics , могут помочь службам экстренного реагирования быстрее detect устранять происшествия. Приступим!

Общие проблемы, связанные с управлением дорожными происшествиями 

Вот некоторые из основных проблем, с которыми сталкиваются на местах группы по управлению дорожно-транспортными происшествиями:

• Ограниченная видимость в режиме реального времени: сотрудники TIM часто получают только частичную информацию от звонков, камер или автомобилистов. Без четкого понимания ситуации на месте происшествия может быть сложно принять оперативные решения о закрытии полос движения, регулировании дорожного движения или сложных дорожных ситуациях.
• Безопасность спасателей: когда аварийные автомобили останавливаются или работают в условиях интенсивного дорожного движения, спасатели, в том числе пожарные и сотрудники служб экстренной медицинской помощи, подвергаются опасности со стороны быстро движущихся автомобилей. Это значительно увеличивает риски для безопасности, особенно в случаях, когда не соблюдаются законы о переезде в сторону или когда речь идет об опасных материалах или химических веществах.
• Проблемы управления дорожным движением: после дорожно-транспортного происшествия без быстрой и своевременной координации дорожное движение может быстро ухудшиться. Возникают пробки, водители принимают спонтанные решения, и по всей транспортной системе распространяются небезопасные условия, что сказывается на общей безопасности населения и целях обеспечения безопасности дорожного движения.
• Вторичные аварии: плохая видимость, внезапное замедление движения и неясные или запоздалые закрытия полос движения могут привести к вторичным авариям. Когда своевременное информирование автомобилистов невозможно, водители могут не знать о предстоящих опасностях, что увеличивает риск последующих инцидентов.

Использование компьютерного зрения для управления дорожно-транспортными происшествиями

Большинство систем управления дорожным движением уже состоят из сети устройств, развернутых на автомагистралях и городских дорогах. Камеры светофоров, системы видеонаблюдения и портативные камеры, установленные на столбах, прицепах или аварийных транспортных средствах, в настоящее время становятся все более распространенными. 

Компьютерное зрение можно легко интегрировать в эти системы, поскольку оно основано на существующей инфраструктуре камер и обрабатывает видеопотоки напрямую для извлечения полезной информации. Видеопотоки с дорожных камер можно соединить с датчиками на дорогах, такими как детекторы скорости и интенсивности движения, чтобы получить более полную картину дорожной обстановки.

В частности, для обработки видеопотоков можно использовать модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics . YOLO26 поддерживает различные основные задачи компьютерного зрения, которые помогают detect , интерпретировать состояние дорог и предоставлять полезную информацию для управления дорожным движением. 

Вот простое разбиение нескольких задач по обработке изображений, которые можно использовать для мониторинга и управления дорожными происшествиями:

• Обнаружение объектов: эта задача позволяет идентифицировать и локализовать ключевые объекты в каждом кадре видео, такие как транспортные средства, аварийные автомобили, обломки, а также остановленные или неисправные транспортные средства, что способствует раннему обнаружению инцидентов и пониманию ситуации.
• Отслеживание объектов: может использоваться для отслеживания транспортных средств или объектов в динамике по мере их перемещения по сцене, что упрощает наблюдение за изменениями в транспортном потоке.
• Сегментация экземпляров: этот подход позволяет очертить точную форму объекта. В TIM эта задача может использоваться для изучения блоков полос движения, что полезно для планирования закрытия полос и управления дорожным движением. 

Как Ultralytics может улучшить управление дорожно-транспортными происшествиями

YOLO Ultralytics YOLO , такие как YOLO26, доступны в готовом виде в качестве предварительно обученных моделей. Это означает, что они уже обучены на крупномасштабных, широко используемых наборах данных, таких как COCO .

Благодаря этой предварительной подготовке YOLO26 можно сразу использовать для detect объектов реального мира, таких как автомобили, велосипеды, пешеходы, мотоциклы и другие повседневные предметы. Это создает прочную основу для понимания дорожных сцен и позволяет командам создавать более целостные приложения, такие как подсчет транспортных средств, анализ транспортных потоков и оценка скорости, без необходимости обучения модели с нуля.

Для более конкретных приложений по управлению дорожно-транспортными происшествиями эти предварительно обученные модели можно легко настроить с помощью помеченных, специфичных для данной области изображений и видеоданных для detect объектов, представляющих интерес. 

Например, модель может быть обучена надежно идентифицировать красные пожарные машины на записях с дорожных камер, помогая дорожным службам быстрее распознавать места активных чрезвычайных ситуаций. Полученные видеоаналитические данные также могут быть использованы для обучения сотрудников служб экстренного реагирования, позволяя им просматривать реальные сценарии инцидентов и лучше подготовиться к подобным событиям в будущем.

Основные области применения искусственного интеллекта в области зрения при управлении дорожно-транспортными происшествиями

Далее мы рассмотрим примеры применения компьютерного зрения в реальных системах управления дорожными происшествиями.

Обнаружение инцидентов и препятствий 

Одной из самых больших проблем в управлении дорожно-транспортными происшествиями является как можно более раннее выявление происшествий и препятствий на дорогах, чтобы команды могли быстро и безопасно устранять последствия ДТП. В прошлом обнаружение происшествий в значительной степени зависело от сообщений водителей, патрульных автомобилей или сотрудников, вручную отслеживающих изображения с камер. 

Хотя эти методы используются и сегодня, они могут приводить к задержке в распознавании или упущению деталей, особенно на оживленных автомагистралях или в условиях плохой видимости. Vision AI улучшает этот процесс, постоянно отслеживая дорожные условия в режиме реального времени с помощью таких моделей, как Ultralytics . 

Например, возможности YOLO26 по обнаружению и отслеживанию объектов могут быть использованы для идентификации автомобиля, остановившегося на проезжей части, и для detect замедления или образования пробки позади него. 

При обнаружении такой необычной активности система может заблаговременно оповестить дорожные службы, что дает им больше времени для планирования мер по регулированию дорожного движения, предупреждения автомобилистов и координации эффективных ответных действий. Более раннее обнаружение также способствует быстрому расчистке дороги, снижению заторов и уменьшению риска вторичных ДТП.

Повышение безопасности водителей и дорог за счет проактивного мониторинга

Управление дорожно-транспортными происшествиями — это не только реагирование на возникшие проблемы. Это также своевременное выявление проблем на дорогах, прежде чем они приведут к авариям. 

Благодаря компьютерному зрению государственные органы, такие как Федеральное управление автомобильных дорог (FHWA) и Министерство транспорта, могут постоянно контролировать состояние дорог и выявлять такие проблемы, как повреждения дорожного покрытия, мусор или другие опасности.

Используя такие методы, как сегментация экземпляров, модели зрения, такие как YOLO26, могут точно обозначить трещины, выбоины или поврежденные участки дорожного покрытия на видеозаписях дорог. Это позволяет легче понять размер и местоположение повреждений, а не просто обнаружить наличие проблемы.

Своевременное выявление этих проблем позволяет быстрее принять меры, будь то планирование технического обслуживания, корректировка системы управления дорожным движением или предупреждение водителей. Такой проактивный подход повышает безопасность дорог, снижает риск происшествий и улучшает повседневные условия вождения для всех.

Плюсы и минусы использования Vision AI для управления дорожными происшествиями

Вот некоторые ключевые преимущества использования Vision AI для поддержки управления дорожными происшествиями и обеспечения безопасности дорожного движения:

• Принятие решений на основе данных: данные об инцидентах и аналитика видеозаписей помогают отслеживать эффективность, составлять отчеты, планировать долгосрочную безопасность дорожного движения и проводить программы обучения TIM.
• Постоянное реагирование на инциденты: в отличие от мониторинга, осуществляемого человеком, Vision AI работает непрерывно, не подвергаясь усталости, что обеспечивает более стабильное покрытие.

Несмотря на эти преимущества, следует учитывать и некоторые ограничения. Вот несколько факторов, о которых следует помнить:

• Текущее обслуживание: Модели могут нуждаться в периодическом переобучении для адаптации к изменениям в схемах движения, инфраструктуре или конфигурации камер.
• Соображения, связанные с затратами: хотя со временем затраты могут снизиться, первоначальные инвестиции в оборудование, программное обеспечение и обучение могут быть значительными.

Основные выводы 

Управление дорожно-транспортными происшествиями работает наиболее эффективно, когда команды могут своевременно обнаруживать проблемы и понимать, что происходит на дороге в режиме реального времени. Vision AI делает это возможным, преобразуя ежедневные записи с дорожных камер в полезную информацию, которая помогает быстрее реагировать и принимать более безопасные решения. При грамотном использовании эта технология может сделать дороги более безопасными для водителей и снизить риски для людей, которые ежедневно работают на них.

Хотите использовать Vision AI в своих проектах? Присоединяйтесь к нашему активному сообществу и узнайте больше о Vision AI в производстве и компьютерном зрении в робототехнике. Посетите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать работу!