Město Melbourne provedlo pokus s využitím technologie umělé inteligence (AI) s cílem rozvinout hlubší porozumění chování při likvidaci odpadu. Cílem je umožnit městu efektivněji řešit problém skládkování odpadu a udržovat bezpečné a čisté jízdní pruhy – rušné a úzké městské ulice a pěší zóny. Zkouška využívá Nokia Scene Analytics k optimalizaci obsluhy jízdních pruhů a porozumění trendům chování při likvidaci odpadu v jedné z rušných oblastí australského města.
Aby se snížila četnost návštěv dodavatele svozu odpadu v rušných oblastech, nabídlo město místním obyvatelům a podnikům přístup k velkokapacitním zařízením pro zhutňování na základě předplatného. Když byl zhutňovač na místě, rada chtěla pochopit, jak byla služba využívána a jak omezit nezákonné skládkování odpadu, což může v této oblasti rychle způsobit problémy s bezpečností a hygienou.
V rámci iniciativy „nově vznikající testovací technologie“ spolupracovalo město Melbourne se společností Nokia na využití stávající sítě nainstalovaných kamer jako senzorů internetu věcí (IoT) k monitorování jednoho zařízení. Řešení Scene Analytics využívalo algoritmus poháněný umělou inteligencí k filtrování a shromažďování dat z kamer a současně kombinovalo další zdroje dat, například provozní data na samotném zhutňovači, k vytváření výstrah v reálném čase a vytváření zpráv.
Město uvádí, že počáteční výsledky pokusů ukazují, že Scene Analytics může podporovat cíle pro lepší a bezpečnější prostředí pro občany a současně snižovat náklady na údržbu a prostoje u služeb nakládání s odpady.
“Je to skvělý příklad využití nové technologie k rychlejšímu odstranění nelegálního odpadu, k čistšímu městu a ochraně životního prostředí,” řekla Sally Capp, primátorka města Melbourne. „Naše partnerství se společností Nokia je dalším způsobem, jakým shromažďujeme data, abychom z Melbourne učinili bezpečnější, chytřejší a udržitelnější město. Tento inovativní projekt pomůže vyhnout se nebezpečím a naše ulice bude ještě čistší tím, že umožní našim odpadovým službám lépe porozumět trendům chování souvisejícím s nezákonným a nebezpečným skládkováním odpadu.“
Zkouška umožnila monitorování v reálném čase a detekci aktivity v blízkosti zhutňovače pomocí tripwire softwaru. Detekce objektů a počítání objektů bylo použito k identifikaci a počítání položek, aby bylo ukázáno, jak byl zhutňovač ovlivněn položkami, které do něj byly nesprávně umístěny, a zároveň identifikoval potenciálně nebezpečné položky.
Detekce anomálií identifikovala neobvyklé pohyby, jako je nelegální skládkování odpadu v noci, zatímco rozmazání obličeje a registračních značek během procesu zachovalo soukromí jednotlivců.
Díky těmto zprávám může City of Melbourne lépe porozumět korelaci mezi nelegálními aktivitami skládkování odpadu a prostoji zařízení, aby byly týmy údržby lépe informovány a minimalizovaly problémy. Rovněž jim to umožňuje řešit činnosti skládkování odpadu, než se stanou nebezpečím, prohlížet si místa v reálném čase, sledovat překážky v přístupu k vozidlu a přizpůsobit svůj plán tak, aby omezil zbytečné návštěvy a minimalizoval svou uhlíkovou stopu.
Zdroj: smartcitiesworld.net
Zdroj: IOT NETWORK NEWS
