Bruk av kunstig intelligens for hendelsesvarsling i tunnel gir imponerende treffsikkerhet, viser ett av Statens vegvesens pilotprosjekter.
– Etter testuka i juni satt vi igjen med svært positive – og noe overraskende – resultater, forteller Marius Opheim og Erling Drangsholt i Statens vegvesen, som nylig har gjennomført et pilotprosjekt i rv. 706 Skansentunnelen i Trondheim.
Pilotprosjektet «AI for forbedring av AID systemer» har som mål å undersøke om bruk av kunstig intelligens (AI) kan bidra til mer treffsikker varsling av alvorlige hendelser i norske tunneler.
Systemet roper stadig ulv, ulv
89 riksveitunneler bruker automatisk hendelsesdeteksjon – eller AID – som en måte å automatisk varsle Vegtrafikksentralen om farlige hendelser som oppstår. Omtrent 90 prosent av varslene som VTS mottar er falske. Dagens AID-systemer detekterer kun endringer i bilde, ikke hva endringen er. Derfor kan systemet mistolke skygger og motlys som ukjente momenter, og sende ut falske varsler.
– Akkurat nå jobber AID-systemet mot oss, ikke for oss. For at systemet skal være mer til hjelp enn en byrde for oss, må vi redusere antall falske alarmer, understreker VTS-operatør Drangsholt.
Videoutstyret i norske tunneler er ofte fra byggeår. Det kan være årsaken til at dagens AID systemer på langt nær er treffsikre nok.
– Vi ønsket å undersøke om bruk av AI kan bidra til å redusere antall feilmeldinger. I tillegg ønsket vi å se på muligheten for å gjenbruke mest mulig av eksisterende teknisk utstyr. Resultatene vi satt igjen med etter testuka var overveldende positive, forteller Opheim.
Fra 10 til 90 prosent treffsikkerhet
I en tilfeldig syvdagersperiode med det gamle systemet, var knappe ti prosent av deteksjonene i kategorien «stansede kjøretøy» reelle hendelser. Etter etablering av AI, hadde systemet fått en reel deteksjonsrate på 90 prosent.
– De resterende ti prosentene var deteksjoner av saktegående biler i rushtrafikken på morgenen og ettermiddagen. Systemet fanget opp at biler sto i ro, men mistolket stillstand som tegn til problemer. Dette er noe som AI-modellen må trenes opp til å kunne tolke rett, forklarer Drangsholt.
Årsaken til den markante nedgangen i antall falske alarmer er noe usikker. Men pilotens andre hovedfunn kan ha vært en stor bidragsyter.
– Ikke en eneste alarm ble utløst av motlys eller skygger. Dette betyr at vi har klart å fullstendig eliminere den største årsaken til feilmeldinger. Hvis man klarer å reprodusere våre resultater i andre tunneler, kan bruk av AI for AID være banebrytende for tunnelsikkerheten, konkluderer Opheim.
Tunnelens egen vakthund
AID fungerer ved at kameraer inne i tunnelen sender video til en server, som analyserer og definerer objekter, kjøretøy og fotgjengere. Dersom et mulig faremoment oppdages, sender systemet et «pop-up» bilde med direkte videostrøm til VTS. Operatørene verifiserer deretter hvorvidt hendelsen er reell, og igangsetter eventuelle tiltak.
