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 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 используются модели искусственного интеллекта (ИИ) и 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 detect соответствие нормативным требованиям, например, использование шлема.
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, detect и track 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 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 организации дорожного движения, безопасности на дорогах и оптимизации инфраструктуры. Модели компьютерного зрения позволяют detect, track 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 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 получения серьезных травм головы, однако велосипедисты по-прежнему не соблюдают правила. Модели компьютерного зрения, такие как YOLO11 , могут detect , 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 detect уровень использования шлемов. Эти данные могут быть использованы политиками для проведения целевых информационных кампаний или более эффективного соблюдения правил использования 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 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 track 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 track скорости и ускорения в реальном времени, велосипедисты могут получать мгновенную обратную связь, помогая им улучшать производительность 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 по городу может быть сложным для велосипедистов, особенно в районах со сложными дорожными знаками и правилами дорожного движения. YOLO11 может detect 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 classify 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.
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 роста популярности велосипеда 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 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 во всех отраслях, от производства до здравоохранения. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать работу над проектами в области искусственного зрения уже сегодня.
