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[인공지능, 철도 사고 사망자 감소] 지난 몇 년 동안 무단 침입 사고가 지속적으로 증가했으며 매년 수백 명이 사망하는 것을 목격했다. 이러한 사망자를 줄이기 위한 많은 노력이 있었지만 아직 효과가 없었다. Rutgers의 엔지니어 팀은 지난 10년 동안 증가하는 사망자 수를 줄이는 데 도움이 되는 철도 건널목 침입을 감지할 수 있는 AI 지원 도구를 개발했다.

https://www.unite.ai/engineers-create-ai-railroad-trespassing-detection-tool/

JM Kim | 기사입력 2022/07/05 [00:00]

[인공지능, 철도 사고 사망자 감소] 지난 몇 년 동안 무단 침입 사고가 지속적으로 증가했으며 매년 수백 명이 사망하는 것을 목격했다. 이러한 사망자를 줄이기 위한 많은 노력이 있었지만 아직 효과가 없었다. Rutgers의 엔지니어 팀은 지난 10년 동안 증가하는 사망자 수를 줄이는 데 도움이 되는 철도 건널목 침입을 감지할 수 있는 AI 지원 도구를 개발했다.

https://www.unite.ai/engineers-create-ai-railroad-trespassing-detection-tool/

JM Kim | 입력 : 2022/07/05 [00:00]

AI로 무단 침입 자동 감지

 

이 팀은 Rutgers 프로젝트 엔지니어인 Asim Zaman Rutgers 공과대학의 운송 공학 부교수인 Xiang Liu로 구성되었다. 이 쌍은 철도 침입 사건을 자동으로 감지하는 AI 지원 프레임워크를 개발했다. 또한 위반자의 유형을 구별하고 인스턴스의 비디오 클립을 생성한다. AI 시스템은 객체 감지 알고리즘에 의존하여 비디오 데이터를 단일 데이터 세트로 처리한다.

 

“이 정보를 통해 우리는 사람들이 하루 중 몇 시에 가장 많이 침입하는지, 사람들이 내려올 때나 올라갈 때 게이트를 돌아다니는 가와 같은 수많은 질문에 답할 수 있다.”Zaman 말했다.

 

지난 몇 년 동안 미국에서 무단 침입 사고가 지속적으로 증가했으며 매년 수백 명이 사망하는 것을 목격했다. 이러한 사망자를 줄이기 위한 많은 노력이 있었지만 아직 효과가 없었다.

 

FRA(연방 철도청) 2008년에 철도 통행로를 무단 침입하여 연간 약 500명이 사망한 것으로 추정했다. FRA에 따르면 그 숫자는 2018년에 855개로 증가했다.

  

Zaman Liu는 그들의 연구에서 무단 침입자를 철도 또는 대중 교통이 아닌 지역의 차량 또는 신호가 활성화된 횡단보도에 진입하는 사람이라고 정의했다.

 

이 분야의 이전 연구는 대부분 사상자 정보에서 파생된 데이터를 포함했지만 Zaman Liu는 침입 행동에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있는 아차 사고를 고려하지 않았다. 이는 보다 효과적인 제어 조치의 설계로 이어질 수 있다.

 

연구원들은 뉴저지 도시의 교차로에서 캡처한 비디오 영상으로 이론을 테스트했다건널목 비디오 시스템의 문제점 중 하나는 노동 집약적이며 비용이 많이 드는 프로세스로 인해 지속적으로 검토되지 않는다는 것이다.

 

AI 훈련

 

Zaman Liu AI 및 딥 러닝 도구를 훈련하여 연구 사이트에서 1,632시간 분량의 아카이브 비디오를 분석했다. 68일 간의 모니터링 후 그들은 3,004건의 무단 침입을 발견했으며, 이는 하루 평균 44건이었다. 그들은 또한 무단 침입자의 거의 70%가 남성이고 약 3분의 1이 열차가 통과하기 전에 무단 침입한 사실을 발견했다. 대부분의 위반은 토요일 오후 5시경에 발생했다.

 

Zaman에 따르면 이러한 유형의 세분화된 데이터는 교통 위반이 가장 심한 시간대에 경찰을 건널목 근처에 배치하기 위해 지방 당국에서 사용하거나 철도 소유자와 의사 결정권자에게 보다 효과적인 건널목 솔루션을 알리는 데 도움이 될 수 있다. 이러한 유형의 솔루션에는 횡단보도 제거 시스템 또는 고급 게이트 및 신호가 포함될 수 있다.

 

Zaman "모든 사람이 데이터를 좋아하고 그것이 바로 우리가 제공하는 것이다."라고 말했다.

 

“우리는 철도 산업과 의사 결정권자들에게 특정 위치에 있는 데이터 피드의 위험 분석을 통해 비디오 감시 인프라의 미개척 잠재력을 활용할 수 있는 도구를 제공하고자 한다.”라고 Liu가 덧붙였다.

 

연구원들은 버지니아와 노스캐롤라이나에서도 연구를 수행하고 있다. 그들은 최근 미국 교통부로부터 코네티컷, 루이지애나 및 매사추세츠를 포함한 다른 주로 확장하기 위해 583,000달러의 보조금을 받았다.

 

새로운 연구는 사고 분석 및 예방 저널에 게재되었다.

 
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