Qu'est-ce que AiRAP ?

Les données sont de plus en plus considérées comme essentielles pour faire face à la crise mondiale de la sécurité routière. La deuxième Décennie d'action des Nations Unies vise à réduire de moitié les accidents de la route mortels et graves d'ici 2030. Pour ce faire, les outils et méthodes utilisés pour évaluer et traiter les routes à haut risque doivent être intégrés dans tous les aspects de la planification, de la conception, l'investissement, la construction, la gestion et l'entretien.

L'initiative AiRAP a été conçue par iRAP en 2019 pour aider à améliorer l'accès et l'application des sources de données existantes et émergentes à l'échelle mondiale, y compris les progrès de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique, des systèmes de vision, du LIDAR, de la télématique et d'autres sources de données. AiRAP signifie la capture "accélérée et intelligente" des données liées à la sécurité routière à l'aide de méthodes automatiques, reproductibles et évolutives pour soutenir l'évaluation de la sécurité routière, la cartographie des risques d'accident, la priorisation des investissements pour tous les usagers de la route.

 La nouvelle accréditation AiRAP de iRAP garantit que ces données sont conformes à la norme mondiale commune de iRAP, qui est déjà utilisée dans le monde entier pour enregistrer les caractéristiques routières qui ont un impact sur la sécurité routière afin de rationaliser et de comparer les performances.

Comment devenir fournisseur de données AiRAP ?

iRAP a mis en place une nouvelle accréditation AiRAP pour la conversion des données sources en données attributs iRAP. Le processus d'accréditation AiRAP garantira que les fournisseurs de données produisent des données conformément au format standard mondial de iRAP, quelle que soit la source des données.

Le processus d'accréditation supprime la nécessité d'un traitement et d'un stockage complexes des données pour le consommateur de données. Il fournit également une compréhension de la fiabilité des données pour différentes régions géographiques, types de zones et types de routes, ainsi que quand et comment les données doivent être utilisées. Le processus est flexible et s'adapte aux données dérivées de différents types de données sources, ainsi qu'à différentes méthodes de collecte et de traitement.

Actualités AiRAP :

Projets R&D AiRAP

AiRAP est piloté dans le cadre d'un certain nombre de projets de recherche et d'innovation à l'échelle mondiale.

le Tirer parti de l'intelligence artificielle et du Big Data pour améliorer l'analyse de la sécurité Le projet de recherche étudiera l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA), de l'apprentissage automatique (ML) et du Big Data (BD) pour améliorer la visibilité des conditions du réseau existant en mettant l'accent sur la route et les caractéristiques d'exposition influençant la sécurité de tous les usagers de la route sur l'ensemble de la route. réseau routier.

le Automatisation AiRAP pour la sécurité routière australienne Le projet est financé par iMOVE CRC et soutenu par le programme Cooperative Research Centers, une initiative du gouvernement australien. Le projet fournira 20 000 kilomètres de données d'attributs routiers pour le réseau routier national de la Nouvelle-Galles du Sud à l'aide des données MN-R de TomTom, ainsi que des techniques d'extraction de caractéristiques et d'apprentissage automatique pour les données LiDAR.

le AI&Me Autonomiser les jeunes pour des routes plus sûres projet est financé par la Fondation Botnar et soutenu par la Fondation FIA. Le projet utilise les mégadonnées et l'IA pour cartographier les risques pour les piétons dans environ 1 000 écoles au Vietnam et développer une application pour connecter les jeunes voix aux décideurs pour des routes plus sûres.

le Observatoires régionaux de la sécurité routière (RRSO) Collecte de données sur la sécurité routière dans les PRITI project is funded by the World Bank. The project piloted the use of satellite data, amongst others, to map where 75% of travel occurs across two countries, Kenya and Ethiopia, and trialed the detection of speed, flow and other physical road features for the measuring and monitoring of road safety key performance indicators (KPIs).

En partenariat iRAP, la BID a développé Via Segura, une initiative numérique pour évaluer la sécurité des infrastructures routières. L'outil se concentre sur l'évaluation d'un ensemble de variables utilisées dans la méthodologie Star Rating.

Début 2021, plus de 30 ingénieurs en apprentissage automatique, experts en la matière et mentors ont collaboré dans le cadre d'un Défi d'Omdena pour travailler à la vision de iRAP d'« un monde sans routes à haut risque. Le projet, intitulé Utilisation de réseaux de neurones convolutifs pour améliorer la sécurité routière et sauver des vies, a conçu des solutions basées sur l'IA pour accroître la sécurité routière en cartographiant le risque d'accident sur les routes.

Le projet financé par le CEF de la Commission européenne SLAIN (Sauver des vies, évaluer et améliorer la sécurité du réseau routier RTE-T) vise à étendre les compétences et la base de connaissances des partenaires dans la réalisation d'évaluations routières à l'échelle du réseau. Les produits livrables 7.3 et 7.4 concernent la méthodologie et l'amélioration du codage automatique des attributs routiers pour les évaluations à l'échelle du réseau.