Bản đồ phát sáng này cho thấy những con đường được đạp xe nhiều nhất ở San Francisco

Các thành phố có thể khó biết được nơi mọi người đi xe đạp và đi bộ, những cảm biến ảo này có thể giúp ích.
Bản đồ phát sáng này cho thấy những con đường được đạp xe nhiều nhất ở San Francisco
BỞI ADELE PETERS2 PHÚT ĐỌC
Đối với các thành phố đang cố gắng hiểu làm thế nào để có nhiều người đi bộ và đi xe đạp, một nơi để bắt đầu là dữ liệu về người đi bộ và người đi xe đạp hiện tại, nhưng các công cụ truyền thống để tìm ra có bao nhiêu người đi xe đạp trên một tuyến đường cụ thể, như cảm biến được gắn trên đường, đều tốn kém và tốn thời gian sử dụng.

Một công cụ mới của công ty phân tích di động StreetLight Data ánh xạ dữ liệu xe đạp và người đi bộ chi tiết hơn nhiều, sử dụng máy học để phân tích dữ liệu vị trí từ điện thoại di động và hiểu có bao nhiêu người đang đi bộ, đi xe đạp hoặc lái xe trên bất kỳ con đường cụ thể nào trong suốt cả ngày.


[Hình ảnh: Dữ liệu StreetLight lịch sự]
Từ góc nhìn của một thành phố, đặc biệt là khi bạn vào các thành phố lớn và báo chí gần đây về việc họ dễ bị tai nạn như thế nào thì rất khó để kết nối các điểm giữa nơi giao thông xe đạp và nơi xảy ra tai nạn xe đạp, Martin nói. , VP tiếp thị và quản lý sản phẩm tại StreetLight Data. Hầu hết các thành phố có ít, nếu có, cảm biến xe đạp. San Francisco, trong đó có mạng lưới rộng lớn nhất của cảm biến cho xe đạp ở Mỹ, đã chỉ 75 được cài đặt trong một thành phố với hơn 1.000 dặm của đường phố và nơi xung quanh một triệu cư dân và hành khách di chuyển xung quanh mỗi ngày. Khi thành phố mua ba cảm biến mới vào năm 2015, chi phí 187.000 đô la để mua, lập kế hoạch, cài đặt và bảo trì chúng, và mất hai năm dẫn đầu. Các thành phố khác dựa vào việc có người ở một góc phố đếm số người đi lại bằng tay,


[Hình ảnh: Dữ liệu StreetLight lịch sự]
Phần mềm của StreetLight Data, phần mềm đã được sử dụng để phân tích lưu lượng xe hơi, lấy dữ liệu vị trí ẩn danh từ các ứng dụng trên điện thoại di động, sử dụng máy học để phân tích tốc độ di chuyển, khoảng cách và các yếu tố khác để biết ai đó đang đi trên vỉa hè, đi xe đạp, hoặc lái xe. Bằng cách xem xét các mô hình lớn hơn, các thành phố có thể bắt đầu hiểu nơi nào có tỷ lệ tai nạn cao nhất hoặc nơi có thể có ý nghĩa để cài đặt làn đường xe đạp mới. Nếu các thành phố thấy rằng có rất nhiều xe ô tô đang thực hiện các chuyến đi ngắn trên một tuyến đường cụ thể qua những khoảng cách mà ai đó có thể dễ dàng đi bộ hoặc đi xe đạp có thể là một nơi khác để ưu tiên xây dựng cơ sở hạ tầng mới. Dữ liệu về thời điểm mọi người đi xe đạp cũng có thể được sử dụng để báo hiệu thời gian giao thông khác nhau.

Morzynski nói rằng khả năng của các thành phố có thể hiểu được sự chuyển động của con người và xe đạp. Không phải cho đến khi bạn có được các dịch vụ dựa trên vị trí và dữ liệu GPS như của chúng tôi, bạn mới thực sự có được một viễn cảnh toàn diện về mọi nghĩa đen trên mọi đường phố trong thành phố.