Mobiliteit en AI

Ik doe bijna alles met de fiets en heb een fiets voor elke gelegenheid: de speed-pedelec voor verre afstanden, de elektrische fiets voor middellange afstanden en de koersfiets voor als ik in een sportieve bui ben. Ik vroeg me af of het mogelijk is om een AI app te ontwikkelen die de meest veilige route naar mijn bestemming kan berekenen, rekening houdend met het type fiets waarmee ik rij en mijn persoonlijke voorkeuren (bijv. ik wil een ontspannen fietstochtje maken, ik moet ergens voor het werk zijn en wil dus de snelste weg, ik wil een sportieve uitdaging, ik wil langs toeristische hoogtepunten komen, ik maak een ritje met de kinderen,... )

Mensen automatisch kunnen sturen , file problemen met slimme camera's kunnen vermijden. Mensen ritsen verkeerd, de files worden te laat aangegeven. Communicatie onderling met mensen.

Verkeersstroom analyseren op basis van beeldherkenning.  AI leren hoe een verkeersstroom evolueert (en hoe een file kan ontstaan) op basis van historische beeldgegevens

De fietsersbond heeft verschillende meetfietsers die fietsend de staat van de fietspaden registreren. Vandaag moet die elke 20 meter stoppen om data (breedte fietspad, putten,...) in te voeren in het systeem. Kan dit met AI automatisch?

Aan de hand van de tijd die de schepen nodig hebben om onder de brug te varen, en de tijd nodig voor de omleiding, zou je een dynamisch informatiebord kunnen plaatsen met zowel de tijd nog te wachten voor de brug en de tijd nodig om de omleiding te volgen, zodat duidelijk wordt hoeveel tijd mensen verliezen die wachten. 

A.I. scant op verkeerspunten, waar er veel mogelijk conflicterende stromen zijn op zwakke weggebruikers. Zwakke weggebruikers krijgen voorrang door de regeling van de verkeerslichten. A.I. leert op langere termijn wanneer er grote stromen van zwakke weggebruikers op bepaalde kruispunten aanwezig zijn en leidt andere weggebruikers om.

- Het vervoermiddel herkent gevaarlijke "zwarte punten" op basis van een databank en GPS en waarschuwt de bestuurder.
- Dmv AI wordt de beste route gesuggereerd om het gevaarlijke punt te passeren.
- AI herkent plots opduikende hindernissen en kan anticiperen.

aan de hand van het adres die je in je gps intypt kan er de drukte op de snelwegen berekend en ingeschat worden

Via beeldherkenning in bestaande camera's obstakels leren herkennen

Mobiliteitscameras die geconnecteerd zijn met de lichten.

Niet exact wat de rol van AI is, maar er is een hele reeks bronnen beschikbaar die kan helpen. Wie weet kan een lerend algoritme die gebruiken om tot een steeds beter model te komen; en om de vele beperkingen van de verschillende bronnen onderling te compenseren: - routeerbaar fietsnetwerk via OpenStreetMap - puntsgewijze tellingen van Telraam en allerlei tellussen - enquete data over woon-werk verkeer en fietsbezit - real time bezettingsgraad van fietsenstallingen - info over evenementen - open data over effectieve fietsverplaatsingen (bikedataproject, fietstelweek, bike to work, ...).

Registreer welke merken auto's regelmatig te snel rijden en bouw een limietbeperking in. Duurdere auto's hebben verkeersbordherkenning. Registreer hoeveel keer de bestuurder te snel rijdt in bepaalde straten en limieteer de wagen daar automatisch