20 февраля 2025 г.
Узнайте, как модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, повышают безопасность езды на велосипеде, отслеживая велосипедистов, обнаруживая шлемы и анализируя скорость для повышения осведомленности о дорожной обстановке.
Велоспорт становится все более популярным как экологичный вид транспорта, соревновательный вид спорта и фитнес-активность. Однако проблемы безопасности, ограничения инфраструктуры и необходимость улучшения интеграции в дорожное движение остаются ключевыми проблемами для велосипедистов во всем мире. Согласно недавним исследованиям, в Онтарио в 2024 году наблюдался значительный рост числа погибших велосипедистов и пешеходов: число погибших велосипедистов удвоилось, а число погибших пешеходов увеличилось на 82% по сравнению с предыдущим годом.
Для решения этих задач можно использовать искусственный интеллект (ИИ) и модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, для повышения безопасности велосипедистов, оптимизации инфраструктуры и улучшения общего опыта езды. Благодаря использованию обнаружения объектов, отслеживания и анализа в реальном времени, Vision AI может повысить безопасность езды на велосипеде, предоставить аналитические данные для планирования дорожного движения и даже выявлять соблюдение нормативных требований, таких как использование шлемов.
Кроме того, компьютерное зрение помогает городским планировщикам отслеживать модели движения велосипедистов, что позволяет лучше проектировать велосипедные дорожки и безопаснее интегрировать их в дорожную сеть. Для велосипедистов-любителей и профессионалов системы машинного зрения на базе ИИ могут помогать в мониторинге скорости, обнаружении дорожных опасностей и поддержке навигации, делая езду на велосипеде более безопасной и доступной.
В этой статье мы рассмотрим проблемы, с которыми сталкиваются велосипедисты, как компьютерное зрение может помочь, и некоторые реальные примеры применения систем машинного зрения на базе ИИ в велоспорте.
Несмотря на растущую популярность езды на велосипеде, существует ряд проблем, влияющих как на безопасность, так и на доступность:
Для решения этих проблем необходимы более разумные решения, и технология компьютерного зрения становится ключевым инструментом для повышения безопасности и эффективности езды на велосипеде.
Модели компьютерного зрения могут анализировать, обнаруживать и отслеживать объекты в режиме реального времени, что делает их хорошо подходящими для повышения безопасности и производительности езды на велосипеде. Благодаря интеграции Vision AI в интеллектуальные велосипедные системы, камеры и датчики на основе ИИ могут предоставлять информацию в режиме реального времени, которая улучшает безопасность дорожного движения и планирование инфраструктуры.
Теперь давайте подробнее рассмотрим, как компьютерное зрение уже применяется в велоспорте.
Теперь, когда мы изучили проблемы в велоспорте и то, как модели компьютерного зрения могут повысить безопасность и доступность, давайте рассмотрим реальные приложения. Системы на базе Vision AI могут улучшить велосипедную инфраструктуру, контролировать использование шлемов, повысить безопасность и поддерживать велосипедистов на дороге.
Понимание того, как велосипедисты и пешеходы перемещаются в городской среде, имеет решающее значение для улучшения управления дорожным движением, безопасности дорожного движения и оптимизации инфраструктуры. Модели компьютерного зрения могут обнаруживать, отслеживать и подсчитывать велосипеды и пешеходов в режиме реального времени, предоставляя ценные данные для улучшения размещения велосипедных дорожек, снижения риска аварий и улучшения общего потока движения.
Камеры видеонаблюдения на базе Vision AI могут отслеживать плотность велосипедного движения в разных районах, позволяя городским планировщикам корректировать конструкцию дорог на основе реальных моделей использования. Используя классификацию, модели ИИ могут различать велосипедистов, велосипеды и шлемы, что позволяет собирать более точные данные для планирования инфраструктуры. Власти могут оценить, достаточно ли существующих велосипедных дорожек или необходима дополнительная велосипедная инфраструктура.
Подсчет велосипедистов и пешеходов также может способствовать улучшению управления дорожным движением и реагированию на чрезвычайные ситуации. Если в определенное время суток обнаруживается большое количество велосипедистов, сигналы светофора можно отрегулировать для улучшения приоритета велосипедистов на перекрестках.
Используя обнаружение, сегментацию и подсчет в реальном времени, транспортные органы могут принимать решения на основе данных для улучшения городского планирования, повышения безопасности велосипедистов и развития городов, более удобных для велосипедистов.
Ношение шлемов значительно снижает риск серьезных травм головы, однако соблюдение этого правила среди велосипедистов остается непоследовательным. Модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, могут в режиме реального времени определять, носит ли велосипедист шлем, что позволяет осуществлять мониторинг безопасности и обеспечивать соблюдение правил.
Например, системы мониторинга дорожного движения на основе ИИ могут анализировать видеопотоки с велосипедных дорожек для определения частоты использования шлемов. Эти данные могут использоваться политиками для проведения целевых информационных кампаний или более эффективного обеспечения соблюдения правил ношения шлемов.
Кроме того, на велосипедных мероприятиях или соревнованиях технология обнаружения шлемов на основе ИИ может гарантировать соблюдение участниками стандартов безопасности перед началом гонки. Используя Vision AI для обнаружения шлемов, города и велосипедные организации могут способствовать более безопасному вождению и, в конечном итоге, снизить риск травм, связанных с ездой на велосипеде.
Скорость играет решающую роль в безопасности велосипедистов и других участников дорожного движения. YOLO11 можно обучить оценивать скорость велосипедистов и находящихся рядом транспортных средств, предоставляя информацию, которая помогает улучшить организацию дорожного движения и предотвратить несчастные случаи.
Например, дорожные камеры с искусственным интеллектом могут контролировать скорость велосипедистов в зонах повышенного риска, таких как перекрестки или крутые спуски, где контроль скорости имеет важное значение. Кроме того, модели компьютерного зрения могут отслеживать скорость транспортных средств вблизи велосипедных дорожек, выявляя участки, где автомобили движутся значительно быстрее велосипедистов, что может увеличить риск столкновений. При обнаружении чрезмерной скорости транспортных средств вблизи велосипедных дорожек системы с искусственным интеллектом могут предоставлять информацию для обеспечения соблюдения скоростного режима или проектирования защитных барьеров для повышения безопасности велосипедистов.
Анализ скорости езды на велосипеде также может быть полезен для профессиональных гонщиков. Используя Vision AI для отслеживания скорости и ускорения в реальном времени, велосипедисты могут получать мгновенную обратную связь, что помогает им улучшить свои результаты и поддерживать безопасную скорость езды.
Анализируя скоростные режимы, городские планировщики могут внедрять меры контроля скорости, корректировать конструкции велосипедных дорожек и повышать безопасность дорожного движения для всех участников.
Передвижение в городских условиях может быть сложным для велосипедистов, особенно в районах со сложными дорожными знаками и правилами дорожного движения. YOLO11 может обнаруживать дорожные знаки в режиме реального времени, помогая велосипедистам оставаться в курсе и повышая безопасность дорожного движения.
Например, камеры, установленные на руле, могут использовать Vision AI для распознавания и классификации дорожных знаков, таких как разметка велосипедных дорожек, знаки остановки или пешеходные переходы. Эта информация может передаваться велосипедисту через визуальный интерфейс, гарантируя, что он знает важные дорожные инструкции.
Велогонки или соревнования на выносливость также могут выиграть от обнаружения знаков в режиме реального времени. Системы на базе ИИ могут предоставлять организаторам гонок информацию о том, правильно ли участники следуют по маршрутным указателям, уменьшая количество неправильных поворотов и повышая безопасность гонки.
Благодаря интеграции обнаружения дорожных знаков в велосипедные технологии, навигация на основе ИИ может повысить ситуационную осведомленность и поддержать более безопасное вождение велосипеда.
По мере развития технологий ИИ ожидается, что компьютерное зрение будет играть все большую роль в улучшении впечатлений от езды на велосипеде. Некоторые потенциальные будущие применения включают в себя:
Эти инновации демонстрируют, как машинное зрение на основе ИИ может сделать велосипедные поездки более безопасными, эффективными и доступными.
По мере того, как езда на велосипеде приобретает популярность в качестве экологичного вида транспорта, модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, предлагают практические решения для повышения безопасности, навигации и планирования инфраструктуры. Автоматизируя обнаружение шлемов, мониторинг скорости и отслеживание велосипедов, Vision AI может улучшить впечатления от езды на велосипеде и снизить риск несчастных случаев.
Будь то обнаружение дорожных опасностей, улучшение навигации или интеграция решений безопасности на основе ИИ, компьютерное зрение преобразует езду на велосипеде для городских пассажиров, спортсменов и любителей. Узнайте, как YOLO11 и системы машинного зрения на основе ИИ могут повысить безопасность езды на велосипеде и планирование инфраструктуры.
Начните работу с YOLO11 и присоединяйтесь к нашему сообществу, чтобы узнать больше о вариантах использования компьютерного зрения. Узнайте, как модели YOLO продвигают достижения в различных отраслях, от производства до здравоохранения. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать свои проекты Vision AI уже сегодня.
.webp)