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Les véhicules échoués causent des embouteillages et des accidents.

Les véhicules bloqués par suite de mauvaises conditions météorologiques, de congestion ou d’accidents de la circulation causeront invariablement plus de perturbations et, dans certains cas, constitueront un problème de sécurité. Pour assurer la sécurité des routes, il est important de détecter les véhicules accidentés et de s’en débarrasser le plus rapidement possible. Selon une étude réalisée en 2015 par le Ministère japonais de l’Aménagement du territoire, de l’Infrastructure, des Transports et du Tourisme, intitulée “Records of Road Closures and Stranded Vehicles on National Highways Caused by Snowfall”, plus de 500 véhicules sont bloqués a cause de la neige chaque année, les distances de fermeture des routes atteignant 1 670 kilomètres s’accumulant sur plus de 1 100 heures.

Lors de la tempête de neige record qui s’est produite à Hokuriku en février 2018, de nombreux véhicules qui n’étaient pas équipés de chaînes à neige se sont retrouvés bloqués dans toute la région. Les déplacer a pris un temps considérable et, à un moment donné, on comptais plus de 300 véhicules immobilisés.

Quels sont les défis de la surveillance des autoroutes nationales à l’aide de 13 000 caméras de vidéosurveillance ?

Aujourd’hui, afin de surveiller les routes et les cours d’eau sous sa juridiction, le Ministère de l’Aménagement du territoire, de l’Infrastructure, des Transports et du Tourisme a installé environ 20 000 unités de vidéosurveillance au Japon. Parmi elles, environ 13 000 caméras de vidéosurveillance sont installées sur les autoroutes nationales à travers le pays. Dans chacun des bureaux des routes nationales du Japon, deux ou trois opérateurs de surveillance routière utilisent de grands écrans pour surveiller les images caméra 24 heures sur 24. Dès qu’ils remarquent un incident, ils sont en mesure de partager l’information avec les autorités compétentes et de répartir les véhicules d’urgence.

Cependant, comme le nombre de caméras de vidéosurveillance installées chaque année sur les routes ne cesse d’augmenter, il devient de plus en plus difficile de surveiller constamment les images des caméras afin de détecter les véhicules accidentés ou immobilisés – tout en prenant les mesures d’urgence necessaires.

En mars 2018, le Ministère de l’Aménagement du territoire, de l’Infrastructure, des Transports et du Tourisme a commencé à promouvoir la détection des incidents de circulation à l’aide de la technologie de l’IA dans le cadre de la Telecommunication Technology Vision 3, qui fixe des objectifs de R&D et de mise en œuvre des technologies à atteindre pour 2022.

Ce plan vise à permettre une détection plus rapide et plus précise des incidents en déployant l’IA pour accompagner les opérateurs humains.

L’IA détecte les voitures à l’arrêt et les embouteillages, puis avertit les opérateurs de surveillance routière.

En juillet 2019, Fujitsu a commencé à offrir sa solution “Fujitsu Public Sector : AI Detection System” (“système de détection de l’IA pour le secteur public”) comme solution pour aider les opérateurs de surveillance routière en localisant automatiquement les accidents et embouteillages à l’aide d’intelligence artificielle.

Le système de Détection IA utilise une technologie de deep learning pour apprendre en utilisant une grande variété d’images de véhicules comme données d’apprentissage. Cette approche permet de détecter automatiquement différents type de véhicules (voitures, motos, camions camions, autobus, etc.) sans être influencé par des facteurs environnementaux externes comme la température ou la luminosité. Comme le système fonctionne en commutant entre une vingtaine de caméras standards et un système IA, il n’est pas nécessaire de définir la plage de traitement pour chaque caméra. La détection est ainsi possible sans avoir à ajuster les processus de surveillance caméras déjà existants.

De plus, une variété d’incidents tels que les véhicules à l’arrêt et les embouteillages sont automatiquement détectés et rapidement notifiés aux opérateurs, ce qui leur permet de prendre des mesures initiales rapides afin de traiter les incidents de circulation. Par exemple, si la position d’un véhicule reste inchangée pendant un certain laps de temps, l’IA reconnaît que ce dernier est arrêté. Si le nombre de véhicules présent sur la route est supérieur qu’un seuil préalablement défini, le système reconnaît alors un embouteillage. En transmettant ces informations aux opérateurs de surveillance, combinés aux données cartographiques et un système de notifications, ils peuvent réagir plus rapidement à l’incident. En outre, les séquences des événements avant et après les incidents détectés sont stockées dans des archives qui peuvent être utilisées pour déterminer les causes et formuler des plans et prédictions pour des événements futurs.

Très bientôt, cette technologie sera capable de détecter une conduite anormale, comme des véhicules roulant plus lentement que le trafic général ou encore les véhicules se déplaçant à contre-sens.

Détection des véhicules à l’arrêt
Détection d’embouteillages ou risque d’embouteillages
Fonctionnement du Fujitsu Public Sector : AI Detection System

Use Case : Des taux élevés de reconnaissance déjà atteints

Le Ministère de l’aménagement du territoire, de l’infrastructure, des transports et du tourisme a chargé le Bureau de Développement Régional du Kanto de tester ce système pour vérifier son efficacité. Parmi ses bureaux, le Takasaki River and National Highway Office supervise les routes qui s’étendent jusqu’à la préfecture de Niigata et la préfecture de Nagano, une région où les véhicules sont souvent bloqués – surtout en hiver, à cause des fortes chutes de neige.

Les résultats de l’essai ont démontré que les véhicules pouvaient être détectés sans que le système ne soit perturbé par les conditions météorologiques ou l’heure de la journée, qu’il fasse jour ou nuit. Même lorsque l’angle de vision était modifié, le système s’ajustait automatiquement pour détecter les véhicules, ce qui a permis d’obtenir des taux de reconnaissance très précis. Aucun épisode neigeux n’a pu être observé durant la période de test mais lorsque des embouteillages sont survenus en raison d’un camion qui se trouvait arrêté sur la route, le système a détecté avec précision l’état du véhicules et la congestion causée, prouvant l’efficacité du système.

Applications dans la prévision des incidents et dans la surveillance des cours d’eau

À l’avenir, Fujitsu cherche à mettre en œuvre des fonctions d’assistance complètes pour résoudre les problèmes sur les routes en développant des hypothèses sur les conditions dans lesquelles les véhicules se retrouvent bloqués. Il s’agira d’utiliser les images des caméras et les informations météorologiques afin de prévoir les incidents de circulation et afficher les résultats obtenues sur des cartes prédictives.

De plus, ce système est en constante évolution grâce à la création de modèles d’apprentissage liés aux données accumulées sur les incidents passés et aux données météorologiques. Ces différentes informations permette d’augmenter la précision de la solution tout au long de son utilisation.

En implémentant ces fonctionnalités, il est alors possible d’utiliser les séquences d’incidents passés enregistrées par les organismes de sécurité et les compiler à l’aide du système de détection de l’IA pour prédire et prévenir de futur accidents, et même permettre aux agents de surveillance d’agir avant que les accidents se produisent sur les routes.

De plus, en élargissant la portée du AI Detection System (Système de détection basée sur l’IA), Il sera aussi possible d’utiliser ses fonctions pour analyser les cours d’eau. En mettant en place différents dispositifs de détection, les caméras de surveillance peuvent être utilisées pour détecter la présence humaine dans des zones interdites ou pour surveiller les bassins de drainage lors de l’ouverture de barrages, réduisant ainsi la charge des agents de surveillance. Il peut également être utilisé pour surveiller les zones à risque d’inondation.

Fujitsu prévoit de continuer à fournir des solutions aux organismes publics qui veulent s’assurer d’offrir des villes plus sécuritaires à leurs citoyens.

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