Crédito do artigo e da imagem: iMOVE
O projeto iMOVE australiano, agora concluído Coleta acelerada e inteligente de dados de RAP foi um trabalho pioneiro mundial na área de captura de dados de recursos viários para classificações de segurança rodoviária, e um relatório final sobre o projeto, incluindo suas conquistas, conclusões e recomendações, foi divulgado.
Sobre o projeto
O projeto foi liderado pela Transport for NSW (TfNSW), com pesquisa e assistência de Universidade de Tecnologia de Sydney, a iRAP e especialistas australianos em dados geoespaciais, E aí.
O trabalho realizado pelo projeto é o primeiro do seu tipo globalmente, e suas atividades e resultados são de interesse para as partes interessadas em toda a Austrália e no mundo.
As muitas, muitas razões para o aumento da segurança
O impulso para tornar as estradas australianas mais seguras deve-se a um conjunto de estatísticas assustadoras. Entre 2016 e 2020, 5.935 pessoas morreram em estradas australianas. Isso por si só exige atenção e ação. Mas um conjunto de números menos divulgado também precisa ser levado em consideração. Anualmente, mais de 40.000 pessoas sofrem lesões debilitantes para toda a vida.
Qualquer coisa que possa ser feita para abordar essas estatísticas exige avaliação.
AusRAP, iRAP e AiRAP
Assim como o Australasian New Car Assessment Program (ANCAP) avalia a segurança dos carros em nossas estradas, o Australian Road Assessment Program (AUSRAP) avalia a segurança das estradas em que esses carros circularão.
A Transport for NSW já tinha acesso aos dados do AusRAP referentes a 18.000 quilômetros das rodovias sob sua gestão. Este projeto teve como objetivo utilizar novos métodos para obter, de forma mais rápida, informações atualizadas sobre as condições dessas rodovias. Esses novos métodos utilizariam o iRAP e suas ferramentas. Os dados certificados pelo iRAP complementam essa estrutura existente, com a adição da “… captura ’acelerada e inteligente” de dados relacionados à segurança viária por meio de métodos automáticos, repetíveis e escaláveis.”
Para este projeto, foram utilizados dados MN-R da TomTom, em conjunto com técnicas de extração e aprendizado de máquina utilizando dados LiDAR e imagens de 360 graus, capturando 20.000 quilômetros de dados de atributos rodoviários para a rede rodoviária estadual de Nova Gales do Sul.
O uso destes dados levará a:
- redução de tempo e esforço necessários para realizar avaliações de segurança viária
- redução de custos e melhoria da precisão e frequência da coleta para fins de acompanhamento de desempenho e monitoramento de KPIs
- melhorias na segurança viária e a economia de vidas
Este projeto foi executado durante a Segunda Década de Ação para a Segurança no Trânsito da ONU, a Estratégia Nacional de Segurança no Trânsito da Austrália e o Plano de Segurança no Trânsito de Nova Gales do Sul, todos os três dos quais colocam as classificações de risco rodoviário como um componente crítico para o gerenciamento e relato da segurança no trânsito.
O objetivo mais amplo do projeto era fazer isso dentro de uma estrutura escalável e repetível para o benefício de outras jurisdições australianas em níveis nacionais, estaduais e locais, bem como internacionalmente. Isso seria alcançado através de um novo ‘Iniciativa ’AiRAP” liderado por iRAP.
A estrutura AiRAP desenvolvida no âmbito deste projeto forneceria o mecanismo para que fontes de dados existentes e emergentes alimentassem avaliações de segurança viária em nível de rede em toda a Austrália e no mundo todo.
Resultados do projeto
Os métodos utilizados neste projeto alcançaram o seguinte:
- Entregues 20.000km de dados de atributos (7 atributos) através de métodos automatizados de extração de dados de fontes existentes.
- Comprovou-se a viabilidade de extrair 52 atributos do Star Rating utilizando dados ‘prontos para uso’, sendo que 34 deles receberam a certificação AiRAP para uso posterior.
- Estabeleceu uma estrutura de acreditação para fazer o mesmo para outras fontes e fornecedores de dados.
- Estradas mapeadas com 75% de tráfego veicular no Estado de Nova Gales do Sul.
- Estabeleceu um método de ‘Classificação Estelar’ leve para varredura de rede para estradas de governos locais, e
- Mapeou potenciais fornecedores de dados e estimou as economias de custo e ganhos de eficiência no uso de novas fontes de dados e métodos de extração.
Fase 2
Com base nesses avanços, propõe-se uma segunda fase de projeto, que irá:
- Desenvolver ainda mais a capacidade para dados de atributos, especialmente atributos de velocidade e fluxo
- Luz piloto de classificação por estrelas para redes rodoviárias de governos locais
- Continuar o aperfeiçoamento das definições de atributos e categorias compatíveis com o AiRAP e das técnicas de extração
- Use um método orientado por dados para modelar o fluxo de usuários vulneráveis da via
- Desenvolver ainda mais o marketplace de dados
Saiba mais sobre a metodologia do projeto, as descobertas e os próximos passos no relatório final., AiRAP: Automação para a Segurança Rodoviária na Austrália.
Para obter mais informações sobre o AiRAP e os avanços globais em P&D para promover a coleta acelerada e inteligente de dados relacionados à segurança viária, acesse https://irap.org/project/ai-rap/