AI-systeem om de verkeersgerelateerde luchtvervuiling te controleren met behulp van camera’s
Onderzoekers van de technische universiteit van Istanbul hebben een op kunstmatige op intelligente gebaseerde methode ontwikkeld om voertuigemissies te schatten met behulp van beeldmateriaal van verkeersbewakingscamera’s.
class = “cf”>
Het systeem, ontworpen door professor Dr. Levent Kuzu en zijn team van het Department of Environmental Engineering van de universiteit, combineert AI met Computational Fluid Dynamics om verkeersgerelateerde luchtvervuiling in realtime te voorspellen.
Gefinancierd door Tübİtak, Türkiye’s Scientific Research Council, genereert het project luchtkwaliteitskaarten met hoge resolutie door verkeersvolume en voertuigtypen te identificeren via camerafeeds.
Dit zorgt voor meer accurate schattingen van vervuilingsniveaus in verschillende delen van een stad.
Volgens Kuzu komen de voorspellingen die worden gedaan met dit systeem nauw samen met waargenomen vervuilingsgegevens.
Het proces begint met de analyse van de beelden van verkeerscamera’s, waarbij AI -algoritmen voertuigen classificeren, hun snelheid bepalen en hun typen identificeren. Op basis van deze classificatie worden emissieniveaus berekend met behulp van typespecifieke emissiefactoren.
Ten slotte worden deze waarden gebruikt in vloeistofdynamiekmodellen die rekening houden met meteorologische omstandigheden om te schatten hoe verontreinigende stoffen zich door de lucht verspreiden. Dit maakt de berekening van de concentratie van verontreinigende stoffen op een bepaalde locatie mogelijk, met alleen videogegevens, legde Kuzu uit.
