Een belangrijke bijdrage aan de CO2-uitstoot in steden is het verkeer. Stedenbouwkundigen zijn altijd op zoek naar manieren om hun ecologische voetafdruk te verkleinen en efficiënte en duurzame infrastructuur te ontwerpen. NVIDIA Metropolis-partner, MarshallAI, helpt steden hun verkeersbeheer te verbeteren en de CO2-uitstoot te verminderen met vision AI-toepassingen.
De computervisie en AI-oplossing van MarshallAI helpen steden dichter bij CO2-neutraliteit te komen door het verkeersbeheer efficiënter te maken. Ze passen op deep learning gebaseerde kunstmatige intelligentie toe op videosensoren om het weggebruik te begrijpen en verkeersplanning te informeren en te optimaliseren. Wanneer het verkeerslichtbeheersysteem van een stad in staat is zich aan te passen aan realtime situaties en de verkeersstroom te optimaliseren, kan de verhoogde efficiëntie ervan zorgen voor minder emissieveroorzakende activiteiten, zoals frequent stationair draaien van voertuigen.
Als een van de snelstgroeiende grootstedelijke gebieden van Finland staat de stad Vantaa voor de uitdaging om snel en veilig mensen te vervoeren op een verouderde en beperkte infrastructuur. De stad zet de vision AI-applicaties van MarshallAI in om het verkeersbeheer van kruispunten in realtime te optimaliseren.
De vision AI-oplossing analyseert verkeerscamerastreams en gebruikt de informatie om verkeerslichten dynamisch aan te passen aan de situatie. Deze invoer is veel rijker dan die van traditionele sensoren en legt statistieken vast over de hoeveelheid en het type verkeer gebruikers en de richting waarin ze rijden.
Figuur 1. MarshallAI-toepassing op een verkeersknooppunt.
MarshallAI maakt gebruik van de krachtige mogelijkheden van NVIDIA Metropolis en NVIDIA GPU's. Dit omvat het ingebouwde NVIDIA Jetson edge AI-platform, dat GPU-versnelde computing biedt in een compacte en energiezuinige module om hun oplossing van brandstof te voorzien. Het MarshallAI-platform draait op NVIDIA EGX-hardware, die computing naar de rand brengt door gegevens van talloze camera's te verwerken en realtime, bruikbare inzichten te bieden. De verkeersveiligheidsoplossing van MarshallAI voor de stad Vantaa detecteert, telt en meet automatisch de snelheid van voertuigen, fietsen en voorbijgangers.
“NVIDIA heeft het ons mogelijk gemaakt om edge-to-cloud-oplossingen aan te bieden, afhankelijk van de behoefte van de klant; variërend van kleine, draagbare edge-computers tot grootschalige serverconfiguraties. Ongeacht de hardwarebeperkingen, stelt het NVIDIA-ecosysteem ons in staat om dezelfde softwarestack te gebruiken met zeer weinig configuratiewijzigingen, wat zorgt voor optimale prestaties”, zegt Tomi Niittumäki, CTO van MarshallAI.
De oplossing van MarshallAI maakt gebruik van GPU-versnelde vision AI om videogegevens te verwerken die zijn vastgelegd door camerasensoren op verkeersknooppunten. Het systeem biedt realtime en zeer nauwkeurige voertuig-, voetgangers- en fietsclassificaties en snelheden. Het volgt ook voertuigbezetting, paden, stromen en draaibewegingen. Met deze inzichten kunnen steden snel reageren op realtime situaties en het verkeer effectief beheren, zelfs tijdens de meest overbelaste scenario's.
Gebruiksscenario's voor MarshallAI-verkeersbeheer
- Begrijpt het verkeer stroom: identificeert en kwantificeert voetgangers, voertuigen en fietsen en detecteert de routes van alle verkeersgebruikers.
- Gegevensverzameling: bepaalt hoeveel tijd verkeersgebruikers besteden aan wachten op rode lichten en onnodig stoppen.
- Verkeer optimaliseren: detecteert dynamisch en reageert op realtime verkeersscenario's, waardoor onnodige stops en stationair draaien die worden veroorzaakt door traditionele, op tijd gebaseerde verkeerslichtcycli, worden geëlimineerd.
- prioriteit geven aan verkeer: Begrijpt de hoeveelheid, wachttijd en rijsnelheid van voertuigen op de weg en kan bepaalde verkeersgebruikers, zoals hulpdiensten, voorrang geven.
De oplossingen voor machinevisie en objectdetectie van MarshallAI zijn uiterst betrouwbaar. Tijdens hun samenwerking met de stad Vantaa was hun gemiddelde objectdetectiegraad meer dan 98% in alle objectklassen. Verschillende voertuigklassen (auto, bestelwagen, bus, vrachtwagen, gelede vrachtwagen en motorfiets) werden afzonderlijk behandeld en afzonderlijk berekend.
Door automatische verkeersoptimalisatie-oplossingen toe te passen op een kruispunt, kunnen steden chauffeurs tot elke zesde besparen. stoplichtstop en meer dan een maand cumulatieve wachttijd per jaar. Dit bespaart tijd en vermindert ook de uitstoot.
MarshallAI-oplossingen werken aan implementatie in verschillende steden zoals Parijs, Amsterdam, Helsinki en Tallinn, die prioriteit geven aan het verminderen van CO2-uitstoot en verkeersopstoppingen. De proof-of-concept installaties in de regio Parijs en Helsinki hebben een emissiereductiepotentieel tussen 3% en 8% laten zien, afhankelijk van het kruispunt, alleen gebaseerd op optimalisatie zonder enige negatieve impact voor verkeersgebruikers.
Debraj Sinha
Productmarketingmanager voor Metropolis, NVIDIA
