A combinação de IA e dados de sistemas de monitoramento por vídeo está prestes a transformar a forma como gerenciamos o tráfego e a mobilidade urbana nos próximos anos. Desde o roteamento hiper-adaptado e a comunicação veículo-para-tudo (V2X), até o planejamento e a medição mais eficazes da infraestrutura, esses sistemas estão estabelecendo as bases para um progresso significativo, importante e que salva vidas.
Tecnologia de monitoramento como plataforma de inovação
Há uma mudança fundamental acontecendo na forma como pensamos e usamos a tecnologia de monitoramento por vídeo. Avanços em recursos como resolução, baixa luminosidade e taxas de quadro mais altas costumavam ser sobre a experiência do espectador. Agora, a qualidade, quantidade e amplitude dos dados que esses sistemas capturam significa que podemos fazer muito mais do que apenas monitorar.
Agora podemos alcançar todos os tipos de objetivos novos e complexos, sejam eles para reagir e responder a instâncias em tempo real; antecipar, prevenir e alterar resultados; ou até mesmo informar planos com dados novos e variados. Isso nos dá mais maneiras de avaliar, medir ou até mesmo redefinir o sucesso, o que é particularmente útil para o setor de transportes, que historicamente tem sido confinado por dados limitados e restritos.
As autoridades e os planejadores de transporte enfrentam uma interminável lista de desafios: Aumento do número de motoristas, congestionamento, desgaste das estradas, metas de emissão, saúde e segurança públicas, além da piora dos padrões ambientais. Isso torna a priorização e a justificativa dos investimentos particularmente complicadas, especialmente com orçamentos departamentais reduzidos.
Graças à capacidade da IA de processar, analisar e identificar padrões em grandes volumes de dados, as autoridades de transporte logo terão dados muito mais ricos para ajudar a informar essas decisões, e uma quantidade significativa deles virá da tecnologia de vigilância. Esses sistemas estão se tornando cada vez mais uma plataforma de dados na qual estão sendo construídos novos casos de uso empolgantes que moldarão a mobilidade do amanhã. E a boa notícia é que já há milhões de câmeras observando nossas ruas e cidades, gerando dados esperando para serem usados.
Aqui estão apenas algumas das maneiras quase ilimitadas que os sistemas de IA de vigilância podem transformar nossos sistemas de transporte nos próximos anos:
Planejamento de rotas personalizado
Há muito mais no planejamento de rotas do que você pode pensar. Embora tenha havido melhorias para ter em conta o tráfego e as rotas alternativas, elas são aplicadas com uma abordagem abrangente. Atualmente, há pouca ou nenhuma consideração do tipo de veículo, muito menos objetivos mais amplos e conceituais. Os sistemas de monitoramento já fornecem dados em tempo real do veículo do (através de recursos visíveis e tecnologia de motorista e reconhecimento de placas veiculares) e poderiam detalhar em breve as condições da estrada ao vivo. Isso os torna recursos ideais para o planejamento de rotas mais personalizadas.
O tempo, por exemplo, pode afetar muito o desempenho do veículo. A velocidade e a direção do vento afetam consideravelmente o consumo de combustível. Isso é particularmente pertinente para veículos de transporte e de carga pesada, que já consomem muito combustível e são pouco otimizados. Também para veículos elétricos. Longos tempos de recarga multiplicam qualquer impacto que uma redução da autonomia tenha na viagem. Da mesma forma, estradas geladas ou parcialmente inundadas podem ser atravessadas por 4x4s, mas veículos e motocicletas menores precisam de rotas mais adequadas. Scooters elétricas são sensíveis a más condições da estrada, como buracos, pedras soltas ou trilhos de bonde. Até mesmo a visibilidade, seja com pouca luz, neblina ou outras condições climáticas adversas, pode ser levada em conta.
As observações em tempo real também poderiam ajudar diretamente os motoristas e melhorar a consciência sobre a situação. Os sistemas de vigilância podem detectar veículos com dificuldades de tração e sugerir que os motoristas reduzam a velocidade, ou perceber sutilezas como o posicionamento na estrada ou a mudança para faróis de neblina.
Viagem e estacionamento assistidos
O gerenciamento eficaz da faixa de rodagem e da velocidade pode ser a diferença entre um trânsito fluído e congestionamentos de quilômetros. Um sistema que monitora o uso da faixa e aconselha qual faixa e velocidade usar, através da tela multimídia no veículo e da sinalização externa, seria algo transformador. Esses mesmos sistemas também poderiam alimentar semáforos e sistemas de sinalização, priorizando e reequilibrando os tempos para obter um melhor efeito. Da mesma forma, incentivar a conformidade com essas instruções por meio de alguma forma de redução do imposto rodoviário ou do prêmio de seguro precisaria de documentação confiável, com câmeras capazes de fornecê-la. Mas todos esses veículos têm um destino, o que significa uma coisa: Estacionamento.
Locais para estacionamento é um problema onipresente para cidades e prefeituras. Até 30% dos motoristas em ambientes urbanos congestionados estão procurando vaga para estacionar. E esse número sequer leva em conta aqueles que desistiram de procurar e estão se encaminhando para outros lugares. Em suma, qualquer melhoria aqui pode ter um enorme impacto no congestionamento e no total de emissões.
As câmeras podem identificar prontamente vagas adequadas, seja em um estacionamento ou nas ruas. Aliados à análise de tráfego e os avanços na conectividade V2X, em um futuro próximo, os motoristas poderiam ser alocados e direcionados para as vagas. A eficácia disso só se multiplica ao se considerar que os veículos sem motorista se comunicam entre si para saber quem está estacionando em que vaga.
Da mesma forma, esses mesmos sistemas poderiam oferecer conselhos sobre o uso do tipo de motor em veículos híbridos. Sabendo onde e quantas estações de recarga estão disponíveis em um destino escolhido, juntamente com os níveis de tráfego e o tempo de viagem necessário, os veículos poderiam ser instruídos a alternar entre os modos alimentados por bateria.
Os motoristas também podem ser apresentados a opções alternativas e mais eficientes, como estacionar mais longe e pegar um ônibus para fazer o traslado ou alugar uma e-scooter ou bicicleta.
Melhoria da segurança nas estradas através da identificação de quase acidentes
O principal objetivo de qualquer autoridade de transporte é tornar as estradas o mais seguras possível. Os acidentes e incidentes são rigorosamente relatados e servem de base para muitas tomadas de decisão. O problema com o rastreamento de acidentes e incidentes, no entanto, é que os quase acidentes não são relatados. Mesmo que todos os sinais apontem para um acidente iminente, é somente após o fato que as medidas são°tomadas.
Os dados de monitoramento mudam tudo isso. Para áreas de alto risco, como travessias de pedestres, rotatórias e cruzamentos, as câmeras e os sistemas de áudio poderiam rastrear prontamente o comportamento do motorista ao se aproximar, identificando comportamentos como alta velocidade e desaceleração rápida, derrapagens, uso de buzinas e piscadas de faróis. Isso faz duas coisas. Em primeiro lugar, ele informa que tipo de medidas preventivas devem ser adotadas, sejam elas a melhoria da iluminação, a instalação de espelhos para maior visibilidade ou lombadas para desacelerar o tráfego. E, em segundo lugar, há uma grande quantidade de novas métricas para avaliar a eficácia de quaisquer medidas tomadas para melhorar a segurança nas estradas. Em última análise, tudo isso resulta em estradas mais seguras e com menos acidentes.
Redefinindo o sucesso para o planejamento urbano e de cidades
Com esse conjunto cada vez maior de dados valiosos, as autoridades de transporte e planejamento logo tomarão decisões muito mais informadas. Na verdade, um número cada vez maior de cidades está investindo em gêmeos digitais para modelar a eficácia de novas mudanças e propostas antes de implementá-las. Os sistemas de vigilância já estão se mostrando uma fonte inestimável de dados históricos e em tempo real para esse tipo de planejamento. Esquemas-piloto e iniciativas locais podem proporcionar um ciclo de feedback de aprendizado, aprimoramento e verificação antes de grandes investimentos em toda a cidade.
Os resultados de todos esses testes e implementações poderiam então ser usados para moldar diversos fatores, como políticas de segurança pública ou de (re)investimento, regras específicas para veículos ou zonas, introdução de novos esquemas de geração de impostos e receitas, bem como novos incentivos aos motoristas.
Da mesma forma, podem ser introduzidas novas métricas de sucesso e prontamente monitoradas, como reduções de quase acidentes, diminuição do tempo para estacionar/tempo de procura de vaga para estacionar, velocidades médias mais consistentes, tudo isso alimentando métricas mais amplas de saúde pública e segurança além do nível individual.
Um colaborador fundamental
Estamos apenas falando superficialmente do que está por vir. Mas uma coisa é certa: Como os dados de vigilância serão fundamentais para viabilizar futuras soluções de tráfego. Tudo isso indica que as autoridades de transporte e planejamento devem ter muito mais ferramentas e alavancas para fazer investimentos melhores, mais seguros, mais saudáveis, mais sustentáveis e informados. As decisões serão mais prontamente explicadas e justificadas para o público e para os responsáveis pelo orçamento. E, em última análise, a experiência geral para motoristas, pedestres ou outros será drasticamente melhorada.
