هوش مصنوعی در مدیریت ترافیک و پارکینگ؛ تجربه‌هایی موفق

زمان، سوخت و آلودگی ترافیکی در شهرهای بزرگ هزینه‌های زیادی به شهروندان تحمیل می‌کند. شهرداری‌ها با استفاده از هوش مصنوعی (AI) می‌توانند این مشکلات را کاهش دهند. آن‌ها داده‌ها را تحلیل می‌کنند، الگوهای ترافیک را پیش‌بینی می‌کنند و سیستم‌های پارکینگ هوشمند را اجرا می‌کنند. نتیجه این کار، کاهش ترافیک و افزایش بهره‌وری پارکینگ‌هاست.

نمونه‌های موفق بین‌المللی

هامبورگ، آلمان – Parknav

شهر هامبورگ با همکاری شرکت T-Systems سیستم Parknav را راه‌اندازی کرد. این سیستم با ترکیب بینایی ماشین، تحلیل داده و سنسورهای نصب‌شده در نقاط کلیدی، اطلاعات پارکینگ‌های عمومی و خیابانی را در لحظه نشان می‌دهد. دقت این پیش‌بینی به بیش از ۹۵٪ رسیده است. رانندگان با این سیستم سریع‌تر جای پارک پیدا کردند و ترافیک خیابان‌ها کمتر شد.

Redwood City، ایالات متحده – Machine Vision

شهرداری Redwood City در دو پارکینگ اصلی (Jefferson و Marshall) دوربین‌ها و سیستم هوش مصنوعی نصب کرد. این سیستم ورود و خروج خودروها را رصد کرد و وضعیت پارکینگ را تحلیل کرد. بهره‌وری پارکینگ‌ها ۲۵۰٪ رشد کرد و درآمد شهری هم افزایش یافت.

SHINE در کره جنوبی – پارکینگ ویژه معلولان

پروژه SHINE از یادگیری عمیق برای تشخیص خودرو، پلاک و نشان معلولیت استفاده کرد. این فناوری فقط به خودروهایی که مجوز داشتند اجازه پارک داد. میانگین دقت این سیستم ۹۲.۱۶٪ ثبت شد.

تجربه در ایران

پلیس راهور استان اصفهان با کمک هوش مصنوعی مدیریت ترافیک را بهبود داد. این سیستم به رانندگان کمک کرد مسیرهای کم‌ترافیک را انتخاب کنند. همچنین نمایشگرهای ترافیکی به سیستم هوشمند متصل شدند و زمان سفر رانندگان کاهش پیدا کرد.

معاون حمل‌ونقل و ترافیک شهرداری اصفهان توضیح داد: هوش مصنوعی فرآیندهای قدیمی را تغییر می‌دهد، برنامه‌ریزی شهری را بهبود می‌دهد و واکنش‌ها را سریع‌تر می‌کند. او تأکید کرد که قانون‌گذاری و ایجاد زیرساخت فنی و فکری برای موفقیت ضروری است.

مزایا و نتایج ملموس

• رانندگان سریع‌تر جای پارک پیدا می‌کنند.
• زمان جستجو در خیابان‌ها کمتر می‌شود.
• مصرف سوخت و آلودگی هوا کاهش پیدا می‌کند.
• بهره‌وری پارکینگ‌ها بالا می‌رود و درآمد شهرداری بیشتر می‌شود.
• شهرها هزینه نگه‌داری ترافیک و تجهیزات را پایین می‌آورند.

چالش‌ها و ملاحظات

• الگوریتم‌های تشخیص پلاک باید دقت بالایی داشته باشند.
• سیستم‌ها باید حریم خصوصی شهروندان را حفظ کنند.
• شهرها به زیرساخت پردازش بلادرنگ نیاز دارند.
• هزینه نصب و نگهداری تجهیزات ممکن است زیاد باشد.
• قوانین و مقررات باید متناسب با فناوری به‌روز شوند.

نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی توانسته است مدیریت ترافیک و پارکینگ را دگرگون کند. تجربه‌های بین‌المللی و داخلی نشان می‌دهند که شهرداری‌ها با استفاده از داده دقیق، الگوریتم‌های قوی و قوانین شفاف، نتایج چشمگیری به دست می‌آورند. اگر مدیران شهری در ایران هم همین رویکردها را دنبال کنند، شهرهای ما هوشمندتر و زندگی شهری راحت‌تر می‌شود.

برای مطالعه پروژه‌های موفق، مقالات جدید و تحلیل‌های تخصصی درباره هوش مصنوعی در ترافیک و پارکینگ، به خانه متاورس ایران سر بزنید.