Поворачивая ночью за угол, перед вами вспыхивает пара ярких точек, которые замирают, а ваша машина быстро приближается к ним. Будете ли вы достаточно быстры, чтобы остановить машину, прежде чем врезаться в оленя посреди дороги?

Если вы привыкли ездить по сельской местности или по дорогам, расположенным рядом с лесами, холмами, горами или большими необитаемыми районами, этот сценарий, вероятно, покажется вам знакомым. Олени и крупные млекопитающие, переходящие дорогу, представляют собой опасную для жизни и распространенную проблему во многих странах мира. По оценкам, в США более миллиона дорожно-транспортных происшествий в год связаны с участием диких животных, что соответствует примерно 8 миллиардам долларов на медицинские расходы и ремонт автомобилей в год (National Geographic, «Перекресток дикой природы»).

Аналогично проблема актуальна и с точки зрения благополучия дикой природы. Например, несмотря на то, что официальные записи ведутся только в небольшой части стран на европейском уровне, общее число копытных, погибающих ежегодно на европейских дорогах, оценивается примерно в 1 миллион, причем в последние 40 лет наблюдается устойчивый рост. (Лангбейн Дж., Путман Р. и Покорный Б. (2011). Дорожно-транспортные происшествия с участием оленей и других копытных в Европе и доступные меры по смягчению последствий). Увеличению числа столкновений диких животных с транспортными средствами (WVC) способствуют многие факторы, в том числе развитие обширных дорожных сетей, затрагивающих и изолирующих места обитания и популяции, а также изменения климата и вырубка лесов.

Введение предупредительных знаков и/или световых сигналов, указывающих на «потенциальное пересечение» диких животных, является распространенным подходом к информированию водителей о высокой вероятности перехода животных на определенном участке дороги. Однако, тревога усталость быстро происходит, особенно для водителей, привыкших ездить в критических для пересечения дикой природы регионах, в результате чего снижается чувствительность, что приводит к практически игнорированию предупреждения, что делает инфраструктуру статической сигнализации практически бесполезной.

Теоретически возможен мониторинг обочин с помощью видео/инфракрасных камер для выявления животных, потенциально пересекающих дорогу, и оповещения водителя. Однако стоимость установки камеры через каждые несколько метров, потенциальные проблемы с видимостью во многих условиях окружающей среды и освещенности, а также стоимость сбора и обработки большого количества видеопотоков в режиме реального времени для обеспечения полезного предупреждения делают такое решение непрактичным даже для коротких участков дороги.

Недавнее появление недорогих технологий беспроводного зондирования позволило разработать новое поколение систем предупреждения о пересечении диких животных, при этом Исследовательский центр ELEDIA уже экспериментирует с масштабируемыми и надежными решениями в рамках МАРЖИНА Проект. Фундаментальная физическая концепция MARGINE может показаться тривиальной, поскольку она использует радиоволны (не зависящие от условий освещения/видимости) для определения расстояния и скорости животных, как и любая радарная система. Однако на пути к тому, чтобы сделать систему практичной и полезной, сразу же возникли две фундаментальные проблемы: (i) как контролировать длинные участки дорог, избегая дорогостоящих установок, и (ii) как обеспечить надежное раннее предупреждение (т. е. сказать водителю: «Животное через 10 секунд проедет 200 метров перед вами»).

Первая проблема была решена путем разработки и внедрения совместная сеть беспроводных интеллектуальных гидов. Фундаментальная идея, стоящая за таким выбором, заключалась в разработке перемещаемого направляющего поста, объединяющего как датчики (т. е. способность определять присутствие, скорость и расстояние до животных), так и коммуникационные возможности, а также обеспечение связи постов по беспроводной связи для обмена обнаруженной информацией с другими. дальние участки дороги за считанные миллисекунды (подробнее о технологических аспектах можно прочитать на странице проекта). Тем не менее, второй вопрос не может быть решен одним лишь ощущением, так как на самом деле он больше связан с понимание поведения животных чем просто обнаружить его. Именно здесь методологии искусственного интеллекта, разработанные Исследовательским центром ЭЛЕДИА, сыграли решающую роль.

Каждое дикое животное имеет свой путь движения, который можно изучить, чтобы понять важную информацию о миграции (DR Rubenstein, KA Hobson, «От птиц к бабочкам: модели движения животных и стабильные изотопы», Тенденции в экологии и эволюции, том. 19, нет. 5, pp. 256-263, 2004.) В меньшем масштабе копытные, переходящие дорогу, демонстрируют очень специфическое поведение, когда животное проходит ряд различных фаз (таких как «изучение», «решение», «переход» и т. д.). ), которые можно идентифицировать, чтобы предсказать их последующее действие и вероятность перехода в опасное состояние. Понимание поведенческие модели крупных млекопитающих (например, оленей и кабанов), когда добраться до обочины была фундаментальная проблема, решаемая методологическим пакетом E-AIR в рамках MARGINE. Благодаря экспериментальным данным, собранным в сотрудничестве с Автономная провинция Тренто и Associazione Cacciatori Trentiniсотрудники Исследовательского центра ЭЛЕДИА смогли разработать и утвердить Поведенческая модель на базе искусственного интеллекта для пересечения дикой природы. Такая модель была реализована, откалибрована и экспериментально продемонстрирована на полигонах MARGINE, расположенных в Кавалезе, Предаццо и Зиано-ди-Фьемме, Валь-ди-Фьемме, Тренто (Италия).

В развернутой системе MARGINE данные, собранные постами интеллектуальных гидов, собираются и обрабатываются в центральном блоке («МАРЖИН Хаб»). Используя развитую Комплекс искусственного интеллекта ЭЛЕДИА, MARGINE Hub определяет присутствие животных и их поведение при приближении к дороге, а затем выдает предупреждение с помощью таблички с переменным сообщением только в случае обнаружения потенциально опасного состояния. Для достижения этой цели необходимо сочетание машинное обучение, эволюционная оптимизация, глубокое обучение и нечеткая логика были реализованы методы, что привело к общему подходу, который может быть легко принят независимо от характеристик дороги и архитектуры датчиков (количество и положение датчиков, расстояние, применяемая технология). Помимо очевидных преимуществ в плане безопасности и повышенной инфраструктурной поддержки дорожных менеджеров, такое решение позволяет свести к минимуму предупреждения водителей и избежать возникающей «усталости от сигналов тревоги». Кроме того, его можно легко настроить для работы с различными классами животных, включая медведей, лосей, лосей, кенгуру и бизонов. Например, обнаружение диких кабанов было уже проверено от ELEDIA в Parco Colli Euganei, Падуя),

Так что, в конце концов, спасение Бэмби всегда связано с его пониманием.

Читать далее

• Проект MARGINE http://www.eledia.org/showcase/margine/ (на итальянском языке)
• Г. Бельтрами, «Sensori sulla strada per salvare gli animali», Газета Л’Адижопубликовано 07.10.2020 (на итальянском языке)
• “Nuovi Sensori Stradali avvisano della Presenza di Animali”, L’Adige.itопубликовано 11.05.2014 (на итальянском языке)
• Л. Пива, “Беспроводное устройство для подключения к сети Cinghiali”, Газета Иль Газеттиноопубликовано 01.07.2018 (на итальянском языке)
• Ф. Виани, Ф. Роболь, М. Салуччи, Э. Джарола, С. Де Виджили, М. Рокка, Ф. Болдрини, Г. Бенедетти и А. Масса, «Система раннего оповещения на основе WSN для предотвращения столкновений диких животных с транспортными средствами в регионах Альп — от лабораторных испытаний до реальной реализации”, EuCAP 2013, Гетеборг, Швеция, стр. 1857–1860, 8–12 апреля 2013 г.
• Ф. Виани, Ф. Роболь, Э. Джарола, Г. Бенедетти, С. Девиджили и А. Масса, «Достижения в системе раннего оповещения о пересечении дорог дикими животными: новая архитектура и экспериментальная проверка”, 8-я Европейская конференция по антеннам и радиопередаче (EUCAP 2014), Гаага, Нидерланды, стр. 3457-3461, 6-11 апреля 2014 г.
• Ф. Виани, Ф. Роболь, А. Поло и Э. Джарола, «Система мониторинга пересечения дорог в дикой природе: усовершенствования и проверка полигона», 10-я Европейская конференция по антеннам и радиопередаче (EUCAP 2016), Давос, Швейцария, стр. 1–4, 11–15 апреля 2016 г.
• Ф. Виани, А. Поло, Э. Джарола, Г. Бенедетти, С. Дзанетти и Ф. Роболь, «Оценка эффективности интеллектуальной системы управления дорогами для беспроводного обнаружения пересечения дорог дикими животными», 2016 IEEE International Smart Cities Conference (ISC2), Тренто, Италия, стр. 1–6, 12–15 сентября 2016 г.