A combinação de IA e dados de sistemas de videovigilância está prestes a transformar a forma como gerimos o tráfego e a mobilidade urbana nos próximos anos. Desde o encaminhamento hiperpersonalizado e a comunicação veículo-para-tudo (V2X), até ao planeamento e medição mais eficazes da infraestrutura, estes sistemas estão a criar as bases para um progresso significativo, importante e capaz de salvar vidas.
A tecnologia de vigilância como plataforma de inovação
Está a acontecer uma mudança fundamental na forma como pensamos e utilizamos a tecnologia de videovigilância. Os avanços em recursos como resolução, baixa luminosidade e velocidades de fotogramas mais altas costumavam estar associados à experiência de quem via. Agora, a qualidade, a quantidade e a amplitude dos dados que estes sistemas capturam significam que podemos fazer muito mais do que simplesmente vigiar.
Agora, podemos atingir todos os tipos de objetivos novos e complexos, seja para reagir e responder a ocorrências em tempo real, antecipar, prevenir e alterar resultados ou mesmo efetuar planificações com dados novos e variados. Oferece-nos mais formas de avaliar, medir ou até redefinir o sucesso - particularmente útil para o setor dos transportes, que tem estado historicamente confinado por dados limitados e reduzidos.
As autoridades dos transporte e os planificadores enfrentam uma lista infinita de desafios: Aumento do número de condutores, congestionamento, desgaste das estradas, metas de emissões, saúde e segurança públicas, bem como a degradação dos padrões ambientais. Torna a priorização e a justificação de investimentos particularmente difícil, especialmente no âmbito da redução dos orçamentos dos departamentos.
Graças à capacidade de a IA processar, analisar e identificar padrões dentro de enormes volumes de dados, as autoridades dos transportes terão, em breve, dados muito mais ricos para ajudar a informar estas decisões, e como uma quantidade significativa dos mesmos será proveniente da tecnologia de vigilância. Estes sistemas estão a tornar-se cada vez mais uma plataforma de dados, na qual estão a ser construídos novos casos práticos de utilização emocionantes que irão moldar a mobilidade do futuro. E a boa notícia é que já existem milhões de câmaras a monitorizar as nossas estradas e cidades, gerando dados à espera de serem utilizados.
Estas são apenas algumas das formas quase ilimitadas de como os sistemas de IA para vigilância podem transformar os nossos sistemas de transporte nos próximos anos:
Planeamento de rotas personalizado
O planeamento de rotas é muito mais do que se pensa. Embora existam melhorias a ter em conta no trânsito e nas rotas alternativas, estas são aplicadas com uma abordagem abrangente. Atualmente, há pouca ou nenhuma consideração pelo tipo de veículo, com objetivos mais amplos e conceituais. Os sistemas de vigilância já fornecem dados em tempo real sobre o veículo do condutor (através de funcionalidades visíveis e da tecnologia de reconhecimento de matrículas) e podem, em breve, detalhar as condições da estrada em tempo real. Isto torna-os nos recursos ideais para um planeamento de rotas mais personalizado.
As condições meteorológicas, por exemplo, podem afetar significativamente o desempenho do veículo. A velocidade e a direção do vento têm um grande impacto no consumo de combustível. Isto é particularmente relevante para veículos de transporte e de bens pesados, que já são grandes consumidores de combustível e pouco aerodinâmicos. Veículos elétricos, também. Os longos tempos de carregamento multiplicam qualquer impacto que uma redução da autonomia tenha na viagem. Da mesma forma, as estradas geladas ou parcialmente inundadas podem ser atravessadas por veículos todo-o-terreno, mas os veículos mais pequenos e os motociclos precisam de rotas mais adequadas. As scooters elétricas são sensíveis a más condições da estrada, como buracos, pedras soltas ou trilhos de elétricos. Mesmo a visibilidade, seja uma fraca luminosidade, nevoeiro ou outras condições meteorológicas adversas, pode ser considerada.
As observações em tempo real também poderiam ajudar diretamente os condutores e melhorar a perceção da situação. Os sistemas de vigilância podem detetar veículos com dificuldades de tração e sugerir aos condutores que reduzam a velocidade. Ou detetar subtilezas como o posicionamento na estrada ou a mudança para os faróis de nevoeiro.
Condução e estacionamento assistidos
Uma gestão eficaz da faixa de rodagem e da velocidade pode ser a diferença entre trânsito fluido e engarrafamentos de vários quilómetros. Um sistema que monitorize a utilização da faixa de rodagem e aconselhe qual a faixa de rodagem e a velocidade a utilizar, através do sistema de infoentretenimento no veículo e da sinalização exterior, seria transformador. Estes mesmos sistemas também poderiam alimentar semáforos e sistemas de sinalização, dando prioridade e reequilibrando os tempos para um maior efeito. Da mesma forma, incentivar a conformidade com estas instruções através de alguma forma de redução do imposto rodoviário ou do prémio de seguro necessitaria de documentação fiável, com as câmaras a poderem fornecê-la. Mas todos estes veículos têm um destino, o que significa uma coisa: Estacionamento.
O estacionamento é um problema crónico para os municípios. Até 30% dos condutores em ambientes urbanos congestionados procuram um espaço. E este número nem sequer tem em conta quem deixou de procurar e, em vez disso, se desloca para outro lugar. Resumindo, qualquer melhoria aqui pode ter um enorme impacto no congestionamento e nas emissões.
As câmaras conseguem detetar facilmente lugares de estacionamento adequados, seja num parque de estacionamento ou na rua. Em combinação com a análise de tráfego e os avanços na conectividade V2X, os condutores podem ser direcionados para espaços livres num futuro próximo. A sua eficácia será ainda maior se considerarmos os veículos sem condutor que comunicam entre si sobre onde cada um deve estacionar.
Da mesma forma, estes mesmos sistemas podem aconselhar sobre a utilização do tipo de motor para veículos híbridos. Sabendo onde e quantas estações de carregamento estão disponíveis num destino escolhido, juntamente com os níveis de tráfego e tempo de viagem necessários, os veículos podem ser instruídos a mudar para e a partir de modos alimentados por bateria.
Os condutores também podem receber opções alternativas e mais eficientes, como estacionar mais longe e apanhar um autocarro de transporte ou alugar uma trotineta ou bicicleta elétrica.
Melhorar a segurança rodoviária 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 comunicados e estão na base de muitas decisões informadas. O problema no seguimento de acidentes e incidentes, porém, é que os quase-acidentes não são comunicados. Mesmo que todos os sinais apontem para um acidente iminente, é só depois de efetivado que são tomadas as medidas necessárias.
Os dados de vigilância alteram tudo isto. Em áreas de risco, como passagens pedonais, rotundas e cruzamentos, as câmaras e os sistemas áudio podem rastrear facilmente o comportamento do condutor na aproximação, detetando situações como velocidades elevadas e desaceleração rápida, derrapagens, utilização de buzinas e sinais de luzes. São conseguidas duas coisas. Em primeiro lugar, informa sobre que tipo de medidas preventivas devem ser tomadas, quer se trate de uma iluminação melhorada, da instalação de espelhos para uma maior visibilidade ou de lombas de redução da velocidade no trânsito. E, em segundo lugar, tem uma série de novas métricas para avaliar a eficácia de quaisquer medidas tomadas no sentido de melhorar a segurança rodoviária. Em última análise, tudo isto resulta em estradas mais seguras e com menos acidentes.
Redefinir o sucesso do planeamento urbano
Com este conjunto de dados em constante expansão, as autoridades de transporte e planeamento tomarão, em breve, decisões muito mais informadas. De facto, um número crescente de cidades está a investir em elementos duplos digitais para elaborar modelos da eficácia de novas alterações e propostas antes de as implementar. Os sistemas de vigilância já estão dar provas de serem uma fonte inestimável de dados históricos e em tempo real para este tipo de planeamento. Os esquemas piloto e as iniciativas locais podem fornecer um ciclo de comentários de aprendizagem, melhoria e verificação antes de grandes investimentos em toda a cidade.
Os resultados de todos estes testes e implementação podem, então, ser utilizados para determinar uma variedade de fatores, tais como políticas de segurança pública ou (re)investimento, regras específicas para veículos ou zonas, introduzir novos esquemas de geração de impostos e receitas, bem como novos incentivos para condutores.
Da mesma forma, podem ser introduzidas e facilmente monitorizadas novas métricas do sucesso, tais como reduções de quase-acidentes, menos tempo para estacionar/procurar lugares de estacionamento, velocidades médias mais consistentes, com todas elas a fazerem parte de métricas de saúde e segurança públicas que vão além do departamento individual.
Um contribuidor fundamental
Esta é apenas a ponta do iceberg. Mas uma coisa é certa: A forma como os dados de vigilância serão fundamentais para possibilitar futuras soluções de tráfego. Tudo aponta para que as autoridades de transporte e planeamento tenham muito mais ferramentas e soluções disponíveis para fazerem investimentos melhores, mais seguros, mais saudáveis, mais sustentáveis e mais informados. As decisões serão mais facilmente explicadas e justificadas, tanto ao público como aos responsáveis pelo orçamento. E, em última análise, a experiência geral para condutores, peões ou outros será drasticamente melhorada.
