Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc xây dựng trường hợp kinh doanh xã hội và kinh tế cho những con đường an toàn hơn và tạo ra quy mô thay đổi cần thiết để cứu sống hàng triệu người. Các tăng tốc và thông minh thu thập và mã hóa dữ liệu thuộc tính đường bộ có khả năng giảm thời gian và nỗ lực cần thiết để thực hiện các đánh giá an toàn đường bộ, giảm chi phí và cải thiện độ chính xác.

Cùng với Xếp hạng sao về an toàn đường bộ và các mô hình ước tính tử vong và thương tích nghiêm trọng, iRAP's AiRAP sáng kiến có khả năng đưa dữ liệu an toàn đường bộ này vào tầm tay của các cơ quan quản lý đường bộ, các nhà hoạch định chính sách, nhà đầu tư và người sử dụng đường bộ trên toàn thế giới.

AiRAP nhằm nắm bắt những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo, máy học, hệ thống thị giác, LIDAR, viễn thông và các nguồn dữ liệu khác để cung cấp thông tin quan trọng về an toàn đường bộ, hiệu suất va chạm, ưu tiên đầu tư cho tất cả người tham gia giao thông. Dữ liệu sẽ đáp ứng tiêu chuẩn toàn cầu chung của iRAP, tiêu chuẩn này đã được sử dụng trên toàn cầu để ghi lại các đặc điểm của đường ảnh hưởng đến an toàn đường bộ nhằm hợp lý hóa và hiệu suất điểm chuẩn.

Việc mã hóa nhanh và thông minh của các thuộc tính này cũng sẽ cho phép quy mô và tần suất thu thập dữ liệu để hỗ trợ theo dõi hiệu suất toàn diện theo thời gian. Điều này sẽ hỗ trợ việc ra quyết định và ưu tiên đầu tư trên quy mô cần thiết để giúp đáp ứng Mục tiêu phát triển bền vững của Liên hợp quốc 3.6; Giảm một nửa số người chết trên đường và số người bị thương nặng vào năm 2030.

iRAP's AiRAP sáng kiến bao gồm hai yếu tố chính:

  1. Việc công nhận thuộc tính AiRAP sẽ xác minh rằng dữ liệu nguồn được chuyển đổi thành các thuộc tính iRAP đáp ứng các yêu cầu chất lượng nghiêm ngặt của iRAP và có thể mở rộng; Nghĩa là, nó có thể được áp dụng nhất quán trên các vị trí địa lý và loại đường cụ thể.
  2. AiRAP 'Data Marketplace' sẽ kết nối những người cần dữ liệu với những người cung cấp nó.

 AiRAP khác với các phương pháp thu thập dữ liệu hiện tại như thế nào?

Các phương pháp AiRAP khác với các phương pháp thu thập dữ liệu RAP thông thường, thường yêu cầu:

  • Khảo sát đường bộ để thu thập cảnh quay video về con đường (và thu thập dữ liệu về lưu lượng giao thông và tốc độ nếu điều này không được biết)
  • Mã hóa thuộc tính đường bằng dữ liệu video và nhóm mã hóa thủ công, và
  • Chuẩn bị dữ liệu để cho phép nó được xử lý để tạo Xếp hạng sao và Kế hoạch đầu tư.

AiRAP sẽ có thể bổ sung hoặc thay thế các phương pháp thông thường được sử dụng để khảo sát đường bộ, mã hóa và hỗ trợ thu thập dữ liệu. Việc nắm bắt thuộc tính AiRAP có thể yêu cầu khảo sát đường đi hoặc không tùy thuộc vào loại dữ liệu nguồn đang được sử dụng. Dữ liệu nguồn được xử lý thành định dạng tương thích với các hệ thống được sử dụng để tạo Xếp hạng sao và Kế hoạch đầu tư.

AiRAP sẽ là đường dẫn mà các nhà cung cấp có thể cung cấp quyền truy cập và / hoặc bán dữ liệu nguồn và thuộc tính nhất quán trên toàn cầu thông qua các kênh mới cho thị trường để giúp cung cấp dữ liệu nhanh hơn, giá cả phải chăng hơn và chính xác hơn cho mục đích báo cáo KPI của các thuộc tính iRAP riêng lẻ, Chỉ số dữ liệu nhẹ iRAP, Xếp hạng sao iRAP, Ước tính mức độ tử vong và Kế hoạch đầu tư vào con đường an toàn hơn.

Để hỗ trợ điều này, việc công nhận thuộc tính AiRAP sẽ đảm bảo dữ liệu đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng và thông số kỹ thuật toàn cầu của iRAP để đảm bảo các nhà đầu tư, người ra quyết định và nhà hoạch định đường bộ có thể tiếp tục tin tưởng vào kết quả RAP. Cách tiếp cận này cũng sẽ đảm bảo dữ liệu hài hòa trên toàn thế giới sẽ hỗ trợ thị trường AiRAP khả thi và theo dõi hiệu suất và điểm chuẩn địa phương, quốc gia, khu vực và toàn cầu.

Bạn muốn biết thêm?
Xin vui lòng liên hệ:
Monica Olyslagers
Giám đốc Đổi mới Toàn cầu và Chuyên gia Thành phố
monica.olyslagers@irap.org

 

Đối tác:

In thân thiện, PDF & Email
viTiếng Việt