2020 metų spalio – lapkričio mėnesiais SĮ „Vilniaus Planas“ užsakymu vykdėme sankryžų Vilniaus mieste stebėjimą. SĮ „Vilniaus Planas“ analitikai siekė sužinoti 150-ies sankryžų eismo srautus rytinių ir vakarinių spūsčių metu.
Projekto komandą sudarė septyni bepiločių orlaivių pilotai. Skrydžių tvarkaraštis buvo sudarytas iš anksto siekiant užtikrinti didžiausią įmanomą efektyvumą. Taip pat, buvo dalis sankryžų esančių netoli svarbių valstybinių institucijų, kur skrydžiai bepiločiais orlaiviais yra ribojami. Privalėjome iš anksto suderinti konkrečias datas kuomet vykdysime skrydžius greta tų institucijų teritorijos, norėdami gauti leidimus. Kiekvieną iš pateiktų 150-ies sankryžų buvo svarbu nenutrūkstamai filmuoti 10 minučių. Tuomet, buvo duoti du „langai“ sankryžų filmavimui. Rytiniu metu numatytas sankryžas galima buvo filmuoti nuo 7:15 iki 8:15 valandos. O vakare numatytas sankryžas filmuoti nuo 17:00 iki 18:00 valandos. Tai reiškia, kad per kiekvieną iš šių „langų“ vienas pilotas galėjo nufilmuoti apie 3-4 sankryžas, įskaitant pervažiavimus tarp sankryžų, bei kitus pasiruošiamuosius darbus. Nufilmuoti visas 150 sankryžų pilotų komandai užtruko vos 4 dienas.
Sekantis žingsnis – duomenų apdorojimas. Turėjome 25 valandas vaizdo įrašų su transporto eismu. Ką daryti toliau? Tokį kiekį duomenų apdoroti rankiniu būdu būtų labai neefektyvu. Šioje vietoje į pagalbą pasitelkėme dirbtinį intelektą. Naudodami specialų įrankį pritaikyta transporto priemonių aptikimui visą apdorojimo procesą smarkiai sutrumpinome ir supaprastinome. Taip pat, šis įrankis mums pateikė ir papildomos informacijos apie transporto srautus: vidutinį automobilių greitį sankryžose, vidutinį laukimo laiką prie sankryžos, transporto priemonių klasifikavimą, srauto intensyvumą, trajektorijų analizę ir kt.
Vienintelis sunkumas su kuriuo susidūrėme projekto metu buvo tamsa. Kadangi filmuojama buvo lapkričio pradžioje, 18:00 valandą vakaro jau būna visiškai tamsu. Dėl šios priežasties sankryžos kurios buvo mažai arba visiškai neapšviestos kėlė problemų dirbtiniam intelektui jas analizuojant. Nemažai transporto priemonių įrankis nepastebėdavo, arba netinkamai jas klasifikuodavo. Laimei, tai nebuvo didelis galvos skausmas, mat sankryžų kurios būtų neapšviestos nebuvo daug, o ir eismas jose yra minimalus. Sankryžas su šiais trūkumais apdorojome rankiniu būdu.
Manome, kad tai yra vienas tų pavyzdžių kuomet pritaikant naujausias technologijas darbas yra atliekamas ne procentais, o net kartais efektyviau nei įprastu būdu iki šiol. Tikimės, kad šis eismo duomenų surinkimo ir apdorojimo būdas bus naudingas SĮ „Vilniaus Planas“ bei kitoms eimo duomenų analitika užsiimančiomis įmonėms ateityje.
