Cómo convertí mi trabajo de verano contando automóviles en una empresa de ciudad inteligente

Cómo convertí mi trabajo de verano contando automóviles en una empresa de ciudad inteligente

La génesis de Miovision surgió de un trabajo de verano que tenía, contando el tráfico. Sentado en una silla al sol caliente, me di cuenta de que este era un proceso propicio para la automatización. Los recuentos automatizados podrían ser más precisos. Es un proceso que podría escalar a través de las ciudades. Y ofreció la oportunidad de proporcionar datos de tráfico 24/7.

Ese trabajo de verano también me dio una idea de lo importante que son estos datos. Las ciudades toman decisiones, en parte, basadas en datos de tráfico: decisiones sobre zonificación y dónde construir qué. Los equipos de tráfico también usan datos de tráfico para optimizar el tiempo de las señales de tráfico, lo que puede tener un impacto significativo en la congestión y seguridad del tráfico. En definitiva, los datos de tráfico ayudan a dar forma a la evolución y el funcionamiento de las ciudades. Y, si bien muchos otros sectores de la economía están siendo reformados por los datos, muchos de los datos de tráfico todavía se recopilan de la misma manera que hace una generación. Entonces, yo y mis cofundadores comenzamos Miovision en 2005 para aplicar tecnologías comprobadas para brindar a las ciudades y pueblos las herramientas modernas que necesitaban para medir, administrar y optimizar los flujos de movilidad de manera más efectiva. Básicamente, estamos en el negocio de ayudar a nuestros clientes a usar los datos para arreglar el tráfico, ofreciendo una nueva forma de hacer algo viejo: mejor.

El gran obstáculo: "¿por qué cambiar?"

Sin embargo, para los clientes potenciales, la pregunta siempre será: "¿por qué cambiar?". Tienen un sistema para recopilar datos que les funciona. Necesitamos ayudar a los clientes a comprender las ventajas de nuestro enfoque; Por lo tanto, nuestro mayor desafío es transmitir lo que significará tener datos ricos y multimodales para su capacidad de medir, administrar y optimizar el tráfico.

Para enfrentar este desafío, ofrecemos dos ventajas significativas a través de nuestra elección de tener el video y la visión artificial como nuestras tecnologías principales. Primero, nuestras herramientas pueden rastrear el tráfico multimodal, lo que significa que podemos contar automóviles, camiones, autobuses, peatones, ciclistas y scooters electrónicos. A medida que las ciudades buscan fomentar modos de transporte más eficientes con el medio ambiente y el espacio, necesitan una forma de ver cuán efectivos son sus esfuerzos, y nuestras herramientas pueden ayudar a proporcionar eso.

Nuestro enfoque de visión por computadora también significa que podemos "entrenar" nuestros sistemas para ver nuevas clasificaciones de tráfico. Solo estamos lanzando conteos de scooters electrónicos en EMEA, por ejemplo, un modo de transporte que ni siquiera existía hace unos años. Hemos podido entrenar nuestras herramientas para elegir e-scooters como un grupo distinto, separado de los peatones o ciclistas (o automóviles y camiones), sin tener que cambiar nuestras herramientas de hardware. Nuestros sistemas mejoran con el software, lo que significa que algo que una ciudad o empresa de ingeniería compra hoy puede tener nuevas capacidades en el futuro.

Nuestra salsa secreta? Un toque humano en el sistema.

Otra gran ventaja de nuestro enfoque de visión artificial, nuestra capacidad para identificar y contar con precisión diferentes tipos de tráfico, es que puede ser auditado por humanos. Esto significa que podemos hacer que las personas revisen nuestros recuentos automáticos y vean qué tan precisos son. Mi trabajo de verano no se volvió obsoleto, simplemente evolucionó. Cuando no son completamente precisos, podemos identificar cómo entrenar nuestros sistemas para mejorar. Eso significa que podemos ofrecer a los ingenieros de tráfico una herramienta flexible, precisa y capaz, que les permita reunir el tipo de datos enriquecidos que los hace más efectivos. Y nos permite entrenar nuestros sistemas para reconocer con precisión nuevas clasificaciones de tráfico, como los scooters electrónicos, a medida que emergen y se vuelven relevantes para los ingenieros de tráfico.

Debido a que nuestra tecnología nos ayuda constantemente a comprender y mejorar los problemas que los administradores de tráfico están tratando de resolver, mantenemos una relación muy estrecha con nuestros clientes. En última instancia, estamos brindando a los profesionales capacitados herramientas poderosas para comprender y mejorar el tráfico. La esencia de eso es comprender cómo usan estas herramientas y cómo podemos hacerlas aún más útiles.

Esa relación se desarrolla a medida que acompañamos a nuestros clientes a lo largo de un viaje que generalmente comienza con una pequeña implementación de nuestras herramientas, a menudo para resolver un desafío específico. Esto brinda a los clientes la oportunidad de ver si lo que ofrecemos cumple con su promesa y, lo que es más importante, cómo se ajusta a su flujo de trabajo. Una vez que ven el éxito inicial, los clientes generalmente están ansiosos por implementar más dispositivos y comenzar a explorar las posibilidades.

Nuestra solución en acción tenía pre y post COVID-19

Un gran ejemplo es Detroit, que comenzó simplemente buscando monitorear mejor su red de señal existente de forma remota, para ver problemas de mantenimiento antes de que las quejas de los ciudadanos comenzaran a llegar. Una vez que vieron el potencial de un enfoque de visión por computadora, implementaron más dispositivos y comenzaron a usar el tráfico datos para mejorar la seguridad y reducir la congestión del tráfico. Hoy, estamos en cientos de intersecciones en todo Detroit. Más recientemente, trabajamos con la ciudad para comprender mejor los impactos de las órdenes COVID-19 de quedarse en casa de Detroit en el tráfico.

Miovision pretende convertirse en la plataforma que las ciudades de todo el mundo utilizarán para medir, gestionar y optimizar la congestión y la seguridad del tráfico. Continuamos centrándonos en ayudar a las ciudades a recopilar datos de tráfico multimodal 24/7, apoyando iniciativas como Calles completas que promueven más espacio y modos de transporte ambientalmente eficientes.

A medida que las ciudades comienzan a ver el poder de los datos para hacer frente a los desafíos, podemos proporcionar el tipo de datos enriquecidos y conocimientos necesarios para ayudar a aprovechar al máximo sus redes de tráfico, permitiendo que más personas viajen de manera eficiente y segura, sin importar el modo que elijan . En Atlanta, donde hay más de 10,000 e-scooters disponibles para usar, nuestras herramientas se utilizaron para medir la eficacia de un carril temporal de usos múltiples para mejorar la seguridad de los ciclistas y los ciclistas. Esta fue una oportunidad para que practicáramos nuestra creencia en dar las herramientas adecuadas para medir lo que realmente está sucediendo a nivel de la calle, proporcionando ideas que permitieron a la ciudad hacer cambios y ver su impacto en la congestión y la seguridad.

Ya hemos visto un gran cambio en los modos de transporte personal (caminar, andar en bicicleta, scooters electrónicos) durante COVID-19 y, ya, las ciudades buscan medir estos cambios. La gran pregunta para ellos es: ¿son permanentes estos cambios? La única forma de saber con certeza es medir continuamente. Luego, las ciudades pueden tomar decisiones basadas en datos basadas en los cambios que necesitan hacer para abordar estas tendencias.

Este artículo fue escrito por Kurtis McBride, cofundador y CEO de Miovision en El diario de movilidad urbana, El sitio de contenido de la Urban Mobility Company, una empresa con sede en París que está impulsando el negocio de la movilidad a través de eventos y servicios físicos y virtuales. Únase a su comunidad de profesionales de movilidad global de más de 10K registrándose en el Boletín semanal de movilidad urbana. Lee el articulo original aquí y seguirlos en Linkedin y Gorjeo.

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