A New York-i közlekedési hivatal (NYC DOT, New York City Department of Transportation) bejelentette, hogy nagyságrendekkel bővíti az utcai forgalmat figyelő érzékelőinek hálózatát. A 2023-ban indult kísérleti programban még csak 20 csomóponton működtek kisméretű, mesterséges intelligenciával támogatott szenzorok; a mostani lépésben mintegy 80 további helyszínre telepítik őket öt városrészben, így a hálózat összesen körülbelül 100 pontot fed majd le. A hivatal célja, hogy a jövőbeli utcatervezési és közlekedésbiztonsági döntései a tényleges utcai viselkedésen, ne pedig korlátozott, kézi forgalomszámlálásokon alapuljanak.

A szenzorok valós időben elemzik a gyalogosok, kerékpárosok, buszok és járművek mozgását, így a várostervezők pontosabb képet kaphatnak a csomópontok tényleges használatáról. (Forrás: AI generált illusztráció)

Hogyan működnek a szenzorok, és mit mérnek?

Az eszközöket a meglévő utcai infrastruktúrára szerelik fel, és ezek anonimizálva elemzik az utcai eseményeket. A közlekedők megszámlálásán túl képesek mérni a sebességet, rögzíteni a kanyarodásokat, és feltérképezni, hogyan haladnak végig az egyes csoportok egy csomóponton vagy egy útszakaszon. Az egyik gyakorlati alkalmazás, amelyet a hivatal kiemelt, azoknak a helyeknek az azonosítása, ahol a gyalogosok rendszeresen az úttest közepén, nem a kijelölt átkelőhelyen kelnek át — ez segíthet eldönteni, hová érdemes új gyalogátkelőt létesíteni. A begyűjtött adatok abban is segíthetik a várost, hogy megalapozottabban ossza el az utcai teret a gyalogosok, kerékpárosok, buszok és gépjárművek között.

A korábbi tervezési módszerek rövid távú, munkaigényes terepi felmérésekre támaszkodtak, amelyek csak pillanatképet adtak a forgalomról. A kísérleti szakaszban telepített 20 érzékelő ezeket a kézi számlálásokat váltotta ki folyamatos, valós idejű adatgyűjtéssel. A most kiépülő bővebb hálózat a forgalmas kereskedelmi utcáktól a lakónegyedekig sokféle útszakaszt fed le, és a napszak, az évszak, valamint az utcakialakítás szerinti változásokat is rögzíti.

Hogyan védi a rendszer a magánszférát?

A hivatal szerint az adatvédelem a rendszer alaptulajdonsága. A videófelvételt valós időben dolgozzák fel, majd azonnal „eldobják”, és csak névtelen, összesített adatok maradnak meg; miközben a felvételeken az arcokat és a rendszámtáblákat szándékosan kitakarják. Mike Flynn, a NYC DOT vezetője a bejelentésnél úgy fogalmazott: „A biztonságosabb utcatervezés azzal kezdődik, hogy megértjük, mi történik valójában az utcán." A hivatal előrejelzése szerint a részletes adatokból értékelni tudják az utcaátépítések és biztonsági beavatkozások hatékonyságát, az úgynevezett near-miss, vagyis kis híján bekövetkező konfliktushelyzetek elemzésével pedig korábban felismerhetik a potenciálisan veszélyes helyszíneket.

Miért érdekes mindez Magyarország számára?

A New York-i példa magyar szemmel is tanulságos: azt mutatja, hogy a kézi forgalomszámlálás kiváltása folyamatos szenzoradatokra nem önmagáért való technológiai divat, hanem a tervezési döntések minőségét javító eszköz — ugyanakkor a hatékonysága azon múlik, milyen sűrű a hálózat, és mennyire átláthatóan teszik közzé a gyűjtött adatokat. Magyarország az elmúlt években az európai okos mobilitási ökoszisztéma egyik aktív szereplőjévé vált, a magyar úthálózaton egyre több az adatalapú forgalomfigyelési megoldás, a városi forgalomirányítástól a kamerás szabályérvényesítésig.

Az Autószektor korábban részletesen bemutatta, hogyan lép át a mesterséges intelligencia a puszta megfigyelésből az aktív forgalomirányítási döntéshozatalba a Nem csak figyel: az AI most tényleg átveszi a város irányítását? című elemzésben, amely a New York-i szenzorokhoz hasonló, útpályába telepített érzékelők szerepét is körüljárja. A folyamatos, valós idejű érzékelés és az előrejelzés összekapcsolásáról szól A világ első mesterséges intelligencia által vezérelt városi forgalomirányító rendszere című cikk, amely egy akár fél órára előre jelző jelzőlámpa-vezérlést ismertet. A statikus, kézi mérési módszerek folyamatos szenzoradatokkal való kiváltásának párhuzama pedig megjelenik a Virtuális tengelysúlymérés és mesterséges intelligencia: a Quarterhill megmutatta a jövőt Amszterdamban című tudósításban is.

New York lépése jól illeszkedik abba a nemzetközi trendbe, amelyben az utcai adatgyűjtés a megfigyeléstől a célzott, adatvezérelt beavatkozások felé tolódik.A következő évek adatai mutathatják meg, hogy a mintegy 100 helyszínből álló hálózat mennyire ad használható képet egy New York méretű város utcai folyamatairól.

Fogalomtár

NYC DOT (New York City Department of Transportation): New York város közlekedési hivatala. Viva, korábbi nevén VivaCity: brit közlekedési adatelemző és forgalomérzékelő technológiai vállalat, amely a New York-i szenzorhálózat technológiai beszállítója. Helyben (edge / on-device) feldolgozás: az adatok elemzése magán az eszközön történik, nem központi szerveren, ami gyorsabb működést tesz lehetővé. Near-miss adat: kis híján bekövetkező konfliktushelyzetek rögzítése, amely a tényleges balesetek előtt jelezheti a kockázatos helyszíneket.

Források

Forrás: Traffic Technology Today – „NYC expands AI traffic sensor network to 100 locations" ; NYC DOT sajtóközlemény, 2026. június 2. A képek illusztrációk, egyes esetekben mesterséges intelligencia által generáltak.