Crédito do artigo e da imagem: iMOVE

O agora concluído projeto australiano iMOVE Coleta de dados RAP acelerada e inteligente foi um trabalho líder mundial na área de captura de dados de características rodoviárias para classificações de estrelas de segurança rodoviária, e um relatório final sobre o projeto, incluindo suas realizações, conclusões e recomendações foi divulgado.

Sobre o projeto
O projeto foi liderado pela Transport for NSW (TfNSW), com pesquisa e assistência do Universidade de Tecnologia de Sidney, iRAP e especialistas em dados geoespaciais australianos, Anditi.

O trabalho realizado pelo projeto é o primeiro de seu tipo globalmente, e suas atividades e resultados são de interesse para as partes interessadas em toda a Austrália e em todo o mundo.

As muitas, muitas razões para aumentar a segurança
O esforço para tornar as estradas australianas mais seguras se deve a um conjunto de estatísticas horripilantes. Entre 2016 e 2020, 5.935 pessoas morreram nas estradas australianas. Só isso exige atenção e ação. Mas um conjunto de números menos divulgados também precisa ser levado em consideração. Anualmente, mais de 40.000 sofrem lesões debilitantes ao longo da vida.

Qualquer coisa que possa ser feita para lidar com essas estatísticas exige avaliação.

AusRAP, iRAP e AiRAP
Assim como o Programa de Avaliação de Carros Novos da Austrália (ANCAP) avalia a segurança dos carros em nossas estradas, o Programa de Avaliação de Estradas Australiana (AUSRAP) avalia a segurança das estradas em que esses carros circularão.

A Transport for NSW já teve acesso aos dados da AusRAP para 18.000 quilômetros das estradas que administra. Este projeto buscou usar novos métodos para obter mais rapidamente informações atualizadas sobre o estado dessas estradas. Esses novos métodos usariam iRAP e suas ferramentas. Os dados credenciados pela AiRAP aumentam essa estrutura existente, com a adição de “… captura acelerada e inteligente de dados relacionados à segurança no trânsito usando métodos automáticos, repetíveis e escaláveis”.

Para este projeto, os dados MN-R da TomTom foram usados, em conjunto com técnicas de extração e aprendizado de máquina usando dados LiDAR e imagens de 360 graus, capturando 20.000 quilômetros de dados de atributos rodoviários para a rede rodoviária estadual em New South Wales.

O uso desses dados levará a:

• redução de tempo e esforço necessários para realizar avaliações de segurança rodoviária
• redução de custos e melhoria da precisão e frequência de coleta para fins de rastreamento de desempenho e monitoramento de KPI
• melhorias na segurança rodoviária e salvamento de vidas

Este projeto foi executado em um momento da Segunda Década de Ação para a Segurança Rodoviária da ONU, da Estratégia Nacional de Segurança Rodoviária da Austrália e do Plano de Segurança Rodoviária de NSW, todos os três colocando as classificações de risco rodoviário como um componente crítico para o gerenciamento e relatórios de segurança rodoviária.

O objetivo mais amplo do projeto era fazer isso dentro de uma estrutura escalonável e repetível para o benefício de outras jurisdições australianas nos níveis nacional, estadual e local, bem como internacionalmente. Isso seria alcançado por meio de um novo Iniciativa 'AiRAP' liderada por iRAP.

A estrutura AiRAP desenvolvida sob este projeto forneceria o mecanismo para fontes de dados existentes e emergentes para alimentar avaliações de segurança viária em nível de rede em toda a Austrália e no mundo.

Resultados do projeto
Os métodos usados neste projeto alcançaram o seguinte:

• Entregou 20.000 km de dados de atributos (7 atributos) usando métodos automatizados de extração de dados de fontes de dados existentes.
• Viabilidade comprovada de extração de 52 atributos de classificação por estrelas usando dados 'prontos para uso', com 34 deles sendo credenciados pela AiRAP para uso posterior.
• Estabeleceu uma estrutura de acreditação para fazer o mesmo para outras fontes de dados e fornecedores.
• Estradas mapeadas transportando 75% de viagens de veículos para o estado de NSW.
• Estabeleceu um método de classificação por estrelas 'leve' para varredura de rede para estradas do governo local e
• Provedores de dados potenciais mapeados e economias de custo estimadas e ganhos de eficiência do uso de novas fontes de dados e métodos de extração.

Fase 2
Com base nessas realizações, uma segunda fase do projeto é proposta, que irá:

• Desenvolver ainda mais a capacidade de dados de atributos, especialmente atributos de velocidade e fluxo
• Classificações de estrela de luz piloto para redes rodoviárias do governo local
• Continuar o refinamento de atributos prontos para AiRAP e definições de categoria e técnicas de extração
• Use um método baseado em dados para modelar fluxos vulneráveis de usuários de estradas
• Desenvolver ainda mais o mercado de dados

Saiba mais sobre a metodologia do projeto, descobertas e próximas etapas no relatório final, Automação AiRAP para Segurança Rodoviária Australiana.

Para obter mais informações sobre AiRAP e desenvolvimentos globais de P&D para avançar na captura acelerada e inteligente de dados relacionados à segurança no trânsito, visite https://irap.org/project/ai-rap/