Didžiausias dėmesys šiame projekte skiriamas nuolaidų pažymėjimų atpažinimo automatizavimui, supaprastinant keleivių, turinčių teisę į nuolaidas, pavyzdžiui, studentų ir senjorų, įlaipinimo procesą. Šiuo metu keleiviai turi pateikti fizinius pažymėjimus rankiniam patikrinimui, kas gali sukelti vėlavimą. Integravę pažangius vaizdų atpažinimo modelius, automatizuosime šį procesą, leisdami realiuoju laiku patvirtinti nuolaidų sertifikatus per mobiliąsias kameras, įrengtas autobusuose.
Sistema akimirksniu atpažins ir patvirtins nuolaidų sertifikatus, todėl įlaipinimo procesas paspartės iki 20%. Šis, vaizdo atpažinimu pagrįstas, sprendimas panaikins rankinį tikrinimą, todėl vairuotojai gali sutelkti dėmesį į saugesnį ir efektyvesnį vairavimą.
Technologinis įgyvendinamumas
Vaizdų atpažinimo technologija, paremta dirbtiniu intelektu, bus integruota į 5G ryšį palaikančias mobiliąsias autobusų kameras. Šie prietaisai rinks nuolatinį duomenų srautą, kuris vėliau bus apdorojamas centralizuotoje sistemoje. Sistema bus apmokyta atpažinti įvairias nuolaidų kategorijas ir akimirksniu jas patvirtinti keleiviams įlipus į autobusą.
Siekiant užtikrinti veiksmingą keleivių ir vairuotojų bendravimą, sistemoje bus integruota realaus laiko naudotojo sąsaja, kuri galės veikti „Android“ ir „iOS“ platformose. Keleiviai galės pirkti bilietus, planuoti keliones ir gauti naujausią informaciją realiuoju laiku, o vairuotojai gaus naudingų rekomendacijų, kaip optimizuoti maršrutus ir valdyti keleivių skaičių.
Pasiekimai ir rezultatai
Tikimės, kad vaizdų atpažinimo sistemos įdiegimas duos daug žadančių rezultatų ir sutrumpins įlaipinimo laiką. Be to, atsisakius rankinių patikrinimų, vairuotojai galės sutelkti dėmesį į maršrutų valdymą ir saugesnį vairavimą, todėl populiariuose maršrutuose keleivių perpildymas sumažės 15%. Taip pat, sistemos gebėjimas mokytis ir tobulėti laikui bėgant užtikrins, kad ji išliks tiksli ir veiksminga, net ir augant keleivių skaičiui ar įvedant naujas nuolaidų kategorijas.
Lanksti sistemos architektūra, sukurta integruoti papildomus 5G įrenginius ir dirbtinio intelekto modelius, leidžia lengvai išplėsti sistemą įvairiuose transporto tinkluose. Tai užtikrina, kad technologiją galima pritaikyti kitiems Lietuvos regionams, o ateityje ją būtų galima išplėsti ir pritaikyti kitoms išmaniųjų miestų iniciatyvoms.
Perspektyvos ateityje
Mūsų partnerystė su „Kautra“ padės tolesnėms inovacijoms viešojo transporto srityje. Be to, pagrindinės realaus laiko duomenų analizės, dirbtinio intelekto ir 5G technologijos turi platesnį pritaikymą. Panašūs sprendimai galėtų būti naudingi tokioms pramonės šakoms kaip logistika, mažmeninė prekyba ir sveikatos priežiūra, kuriose dinaminė kainodara, stebėjimas realiuoju laiku ir numatoma techninė priežiūra gali padidinti veiklos efektyvumą ir paslaugų teikimą.