Сіті Сувон використовує штучний інтелект для виявлення дорожніх небезпек
22 березня місто Сувон, що розташоване в провінції Кьонггів Південної Кореї, оголосило про запуск нової системи штучного інтелекту (ШІ), спеціальної для виявлення дорожніх небезпек, таких як ями, тріщини та сміття. Система виявлення дорожніх небезпек на основі ШІ працює шляхом встановлення GPS та пристроїв аналізу доріг на основі ШІ на транспортні засоби, що дозволяє ідентифікувати небезпеку під час руху транспортного засобу.
Коли небезпеки виявляються, відповідний відділ отримує дані в реальному часі, включаючи тип небезпеки, фотографії та координати місця, що дозволяє приймати швидкі заходи з підтримання доріг. Цей підхід не тільки підвищує вчасність ремонту, але також поліпшує безпеку та точність порівняно з попереднім методом, що передбачав ручні огляди муніципальними працівниками.
Представники Сувона розповіли, що також планують використовувати ШІ для аналізу виникнення дорожніх небезпек за сезонами та конкретними ділянками доріг. Ці дані відіграють важливу роль у формуванні майбутніх планів з утримання та управління дорогами.
Підкреслюючи переваги ШІ, чиновник міста пояснив, що система значно зменшує ризики, пов’язані з ручними обходами доріг, та збільшує можливість запобігання аваріям до їх виникнення. Проактивна природа цієї системи представляє значний прогрес у сфері дорожньої безпеки та ефективності для мешканців міста Сувон.
Інформативні факти:
– Південна Корея часто перебувала на передових позиціях у впровадженні технологій для управління містами. З історією впровадження рішень для “розумних міст”, впровадження ШІ для виявлення дорожніх небезпек в Сувоні відповідає стрімкому розвитку країни у напрямку Четвертої Промислової Революції.
– Системи виявлення дорожніх небезпек за допомогою ШІ є частиною зростаючої тенденції, коли міста по всьому світу використовують смарт-технології для покращення міської інфраструктури та послуг.
– Системи ШІ для аналізу дороги можуть навчатися та покращувати свою точність виявлення з часом, стаючи більш ефективними у виявленні небезпек, які можуть бути пропущені людським око.
The source of the article is from the blog crasel.tk