20 февраля 2025 г.
Узнайте, как модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, повышают безопасность велосипедистов, отслеживая велосипедистов, обнаруживая шлемы и анализируя скорость для повышения осведомленности о дороге.
Велоспорт становится все более популярным видом транспорта, соревновательным видом спорта и фитнесом. Однако проблемы безопасности, ограничения инфраструктуры и необходимость улучшения интеграции дорог остаются ключевыми вопросами для велосипедистов во всем мире. Согласно последним исследованиям, в 2024 году в Онтарио произойдет значительный всплеск смертности среди велосипедистов и пешеходов: число погибших велосипедистов удвоится, а число погибших пешеходов увеличится на 82 % по сравнению с предыдущим годом.
Для решения этих проблем искусственный интеллект (ИИ) и модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, могут быть использованы для повышения безопасности велосипедистов, оптимизации инфраструктуры и улучшения общего впечатления от езды. Используя обнаружение, отслеживание и анализ объектов в режиме реального времени, искусственный интеллект может повысить безопасность велосипедистов, предоставить информацию для планирования дорожного движения и даже определить соблюдение нормативных требований, например, использование шлема.
Кроме того, компьютерное зрение помогает градостроителям отслеживать схемы движения велосипедистов, что позволяет лучше спроектировать велосипедные дорожки и обеспечить более безопасную интеграцию дорог. Для любителей и профессиональных велосипедистов системы технического зрения на базе ИИ могут помочь в мониторинге скорости, обнаружении дорожных опасностей и навигационной поддержке, делая езду на велосипеде более безопасной и доступной.
В этой статье мы расскажем о проблемах, с которыми сталкиваются велосипедисты, о том, как компьютерное зрение может помочь им, а также о некоторых реальных применениях систем технического зрения на базе ИИ в велоспорте.
Несмотря на растущую популярность велосипедного спорта, существует ряд проблем, влияющих как на безопасность, так и на доступность:
Для решения этих проблем требуются более разумные решения, и технология компьютерного зрения становится ключевым инструментом для повышения безопасности и эффективности велосипедистов.
Модели компьютерного зрения могут анализировать, обнаруживать и отслеживать объекты в режиме реального времени, что делает их хорошо подходящими для повышения безопасности и производительности велосипедистов. Интеграция искусственного зрения в интеллектуальные велосипедные системы позволит камерам и датчикам, работающим на основе искусственного зрения, в режиме реального времени получать информацию, которая повысит безопасность дорожного движения и улучшит планирование инфраструктуры.
Теперь давайте рассмотрим, как компьютерное зрение уже применяется в велоспорте.
Теперь, когда мы изучили проблемы велоспорта и то, как модели компьютерного зрения могут повысить безопасность и доступность, давайте рассмотрим их реальное применение. Системы на основе искусственного зрения могут улучшить инфраструктуру для велосипедистов, следить за использованием шлемов, повысить безопасность и поддержать велосипедистов на дороге.
Понимание того, как велосипедисты и пешеходы перемещаются в городской среде, имеет решающее значение для улучшения организации дорожного движения, безопасности на дорогах и оптимизации инфраструктуры. Модели компьютерного зрения позволяют обнаруживать, отслеживать и подсчитывать количество велосипедов и пешеходов в режиме реального времени, предоставляя ценные данные для улучшения размещения велосипедных дорожек, снижения риска аварий и улучшения общего транспортного потока.
Камеры наблюдения на базе ИИ Vision могут отслеживать плотность велосипедистов в разных районах, позволяя градостроителям корректировать дизайн дорог с учетом реальных особенностей их использования. Используя классификацию, модели искусственного интеллекта могут различать велосипедистов, велосипеды и шлемы, что позволяет собирать более точные данные для планирования инфраструктуры. Власти могут оценить, достаточно ли существующих велосипедных дорожек или требуется дополнительная инфраструктура для велосипедистов.
Учет велосипедистов и пешеходов также может способствовать более эффективному управлению дорожным движением и реагированию на чрезвычайные ситуации. При обнаружении большого количества велосипедистов в определенное время суток светофоры можно отрегулировать, чтобы повысить приоритет велосипедистов на перекрестках.
Используя обнаружение, сегментацию и подсчет в режиме реального времени, транспортные власти могут принимать решения на основе данных для улучшения городского планирования, повышения безопасности велосипедистов и развития городов, более благоприятных для велосипедистов.
Ношение шлемов значительно снижает риск получения серьезных травм головы, однако велосипедисты по-прежнему не соблюдают правила. Модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, могут определять, надет ли на велосипедисте шлем, в режиме реального времени, что позволяет контролировать безопасность и обеспечивать ее соблюдение.
Например, системы мониторинга дорожного движения на базе искусственного интеллекта могут анализировать видеозаписи с велосипедных дорожек, чтобы определить уровень использования шлемов. Эти данные могут быть использованы политиками для проведения целевых информационных кампаний или более эффективного соблюдения правил использования шлемов.
Кроме того, при проведении велосипедных соревнований или состязаний обнаружение шлемов с помощью ИИ позволяет убедиться, что все участники соблюдают стандарты безопасности перед началом гонки. Используя Vision AI для обнаружения шлемов, города и организации, занимающиеся велоспортом, могут поощрять более безопасную езду и, в конечном итоге, снижать риск травм, связанных с велоспортом.
Скорость играет решающую роль в безопасности движения как для велосипедиста, так и для окружающих участников дорожного движения. YOLO11 можно обучить оценивать скорость велосипедистов и близлежащих транспортных средств, что позволяет улучшить организацию дорожного движения и предотвратить аварии.
Например, камеры на дорогах с искусственным интеллектом могут отслеживать скорость велосипедистов в зонах повышенного риска, таких как перекрестки или крутые спуски, где контроль скорости крайне важен. Кроме того, модели компьютерного зрения могут отслеживать скорость движения транспортных средств вблизи велосипедных дорожек, выявляя участки, где автомобили движутся значительно быстрее велосипедистов, что может повысить риск столкновения. При обнаружении чрезмерно высокой скорости автомобилей вблизи велосипедных дорожек системы на базе искусственного интеллекта могут помочь в обеспечении соблюдения скоростных ограничений или разработке защитных барьеров для повышения безопасности велосипедистов.
Анализ скорости велосипедистов также может быть полезен для спортсменов. Используя Vision AI для отслеживания скорости и ускорения в реальном времени, велосипедисты могут получать мгновенную обратную связь, помогая им улучшать производительность и поддерживать безопасную скорость езды.
Проанализировав динамику скорости, градостроители могут принять меры по ограничению скорости, скорректировать дизайн велосипедных дорожек и повысить безопасность дорожного движения для всех участников движения.
Передвижение по городу может быть сложным для велосипедистов, особенно в районах со сложными дорожными знаками и правилами дорожного движения. YOLO11 может распознавать дорожные знаки в режиме реального времени, помогая велосипедистам оставаться в курсе событий и повышая безопасность дорожного движения.
Например, камеры, установленные на руле, могут использовать Vision AI для распознавания и классификации дорожных знаков, таких как разметка велосипедной полосы, знаки остановки или пешеходные переходы. Эта информация может быть передана велосипедисту через визуальный интерфейс, чтобы он знал важные указания на дороге.
Велосипедные гонки или соревнования на выносливость также могут выиграть от обнаружения знаков в режиме реального времени. Системы на базе искусственного интеллекта могут предоставить организаторам заездов информацию о том, правильно ли участники следуют маршрутным указателям, что позволит сократить количество неверных поворотов и повысить безопасность заездов.
Интегрировав функцию распознавания дорожных знаков в велосипедные технологии, навигация на основе искусственного интеллекта может улучшить ситуационную осведомленность и обеспечить более безопасную езду на велосипеде.
Ожидается, что по мере развития технологий искусственного интеллекта компьютерное зрение будет играть все большую роль в улучшении качества езды на велосипеде. Некоторые потенциальные будущие приложения включают:
Эти инновации показывают, как с помощью искусственного интеллекта можно создать более безопасные, эффективные и доступные велодорожки.
По мере роста популярности велоспорта как экологически чистого вида транспорта модели компьютерного зрения, подобные YOLO11, предлагают практические решения для повышения безопасности, навигации и планирования инфраструктуры. Автоматизировав обнаружение шлемов, контроль скорости и отслеживание велосипедов, Vision AI может повысить удобство езды на велосипеде и снизить риск несчастных случаев.
Будь то обнаружение дорожных опасностей, улучшение навигации или интеграция решений по безопасности на основе искусственного интеллекта, компьютерное зрение преобразует велоспорт для городских пассажиров, спортсменов и любителей активного отдыха. Узнайте, как YOLO11 и системы технического зрения на основе искусственного интеллекта могут повысить безопасность велосипедистов и улучшить планирование инфраструктуры.
Начните работу с YOLO11 и присоединяйтесь к нашему сообществу, чтобы узнать больше о возможностях использования компьютерного зрения. Узнайте, как модели YOLO способствуют прогрессу в различных отраслях, от производства до здравоохранения. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать работу над проектами в области искусственного зрения уже сегодня.
.webp)