MAA
Taani maanteeameti projekti eesmärk oli kasutada sõidukite andureid teeseisukorra andmete kogumiseks, neid kombineerida olemasolevate teeseisukorra andmetega ja luua reaalaja teede seisukorra jälgimise lahendus.
Allikas: LiRA projekti kodulehekülg https://lira-project.dk/
Helsingi ja Tampere kergliiklus- teede ning Vaasa tänavate kohta andmete kogumine oli lahendatud mänguna, milles sai teekattest videot tehes kaardilt korjata rahalise väärtusega puuvilju.
Kõige olulisem on teada, milliseid andmeid ja milleks me vajame.
Foto: Crowdsorsa
andmete determinatsioonikordaja (R2) võrreldes spetsiaalsete mõõteseadmete tulemitega olid 0,72 juures.
haardetegur, teekatte tasasus). CAN-võrgust andmete saamiseks installitakse autosse tarkvara, mis edastab soovitud andmed pilve ning sealt on võimalik neid andmeid vastavalt soovile edasi töö- delda/kasutada. Auto sensoritest saadavate andmete väärtuslikku- sest on aru saanud ka autotootjad, kes järjest enam teevad and- metest oma äritegevuse lisatoodet. Teede seisukorra kohta and- mete kogumisel on oluline, et andmeid edastavaid sõidukeid oleks piisavalt, et soovitud teedevõrgu kaetus ja andmete kogumise regu- laarsus oleks tagatud. Suurandmete (Big Data) andmekorje ja kasu- tamise puhul on andmete kokku kogumine, töötlemine, analüüsi- mine ja jagamine paras katsumus. Taanis tehti aastatel 2019–2023 innovaatilise andmekorje lahen- duse väljatöötamiseks LiRA (ingl Live Road Assesment ) projekt. Projekti juhtis Taani maanteeamet ja selle eelarve oli 18 miljonit eurot. Töö tulemuseks on juhend, kuidas sellise lahendusega süsteeme luua ning millele tähelepanu pöörata. Lisaks loodi mudelid näiteks tasasuse ja haardeteguri andmete saamiseks. Projekt tõestas üldist arusaama, et uudsete lahenduste tulemid ei ole üldiselt nii täpsed kui traditsioonilise andmekorjega saadud. Haardeteguri ja IRI
Uuenduslik ei pea olema ainult seadmete või rakenduste kasuta- mine, ka meetod, kuidas andmeid korjatakse, võib luua lisaväärtust ja uusi võimalusi. Tee seisukorra andmeid saab koguda ka ühis- loomena (ingl crowdsourcing ), kus andmekorjesse panustab korra- ga hulk inimesi ja nende juurdepääs panustamisse ei ole piiratud. Sellisel meetodil on võimalik andmeid korjata äppide abil, kuhu tee- kasutajad saavad märkida oma tähelepanekud tee defektide või libeduse kohta. Meile kõige tuttavam lahendus on rakendus Waze, kuhu saab märkida tee löökauke või libedaid lõike. Soomes kombineeriti 2023. aastal ühisloomega andmete kogumist ja videotest AI abil teekatte defektide andmete saamist. Projekt viidi läbi Helsingi ja Tampere kergliiklusteedel ning Vaasa tänavatel. And- mekorjeks kasutati Crowdsorsa lahendust, kuhu inimesed posti- tasid äpi kaudu teelõikudest videoid ning said selle eest väikest tasu. Andmekorje oli lahendatud mänguna, milles rakendust kasutades ja videoid tehes tuli kaardilt korjata erineva rahalise väärtusega puu- vilju. Helsingis koguti sel viisil 90 minutiga 133 inimese abil 550 km kergliiklusteede seisukorra andmeid.
68
TEEJUHT / NR 9
Powered by FlippingBook