Když doprava přemýšlí: AI senzory mění monitoring českých silnic

Jak AI mění sledování dopravy v Česku

Umělá inteligence a chytré senzory už dnes dovedou z kamerového záznamu vytěžit mnohem více než jen obraz. Moderní AI systémy na bázi neuronových sítí umí v reálném čase rozpoznat vozidla, chodce i cyklisty, třídit je podle typu, měřit rychlost a vytvářet přehledné přehledy pro města a dopravní plánování. Taková řešení se v posledních letech rozšiřují napříč Českou republikou — od Prahy přes Brno až po Plzeň nebo Hodonín — a mění způsob, jakým obce získávají data pro rozhodování o infrastruktuře.

Případ Uhříněvsi: kdy AI pomůže vyřešit lokální problém

V pražské Uhříněvsi se loni objevila situace, kdy přes kruhový objezd zakázaný pro vozidla nad 3,5 tuny projížděly stovky kamionů denně, především v nočních hodinách. Místní vedení si objednalo přesný monitoring. Do akce vstoupila společnost DataFriends spolu s dodavatelem AI senzoriky VisionCraft. Na stožáry a okolí kruhového objezdu byly instalovány senzory s chytrými kamerami a vestavěným čipem pro edge computing — tedy zpracování obrazu přímo v senzoru. Analýza potvrdila, že až 600 nákladních vozidel denně zde projelo bez oprávnění, a vznikla tak konkrétní evidence pro dopravní policii.

Co systém dělá

• Zaznamenává video a zpracovává ho lokálně v senzoru (edge AI).
• Rozpoznává typy objektů: osobní auta, nákladní vozidla, chodce, cyklisty.
• Měří rychlost a tok dopravy, vytváří statistiky (časové profily, intenzita, složení dopravy).
• Posílá agregovaná data do cloudového rozhraní, vizualizuje je jako grafy a poskytuje upozornění v reálném čase.

Funkce produktu a srovnání s tradičním CCTV

AI senzory na rozdíl od klasických CCTV kamer neposílají pouze surové video; provádějí detekci a klasifikaci přímo na místě. To šetří datový přenos a zrychluje reakce. Ve srovnání s radary nebo indukčními smyčkami nabídnou AI kamery detailnější informace o typu vozidla a pohybu pěších nebo cyklistů. Mezi klíčové vlastnosti patří:

• Edge computing: rychlá analýza bez nutnosti posílat všechna videa do centra.
• Učení modelu: systém se průběžně zlepšuje a adaptuje na lokální podmínky.
• Integrace: data lze propojit s meteorologickými informacemi nebo s GIS pro plánování.

Výhody, use cases a tržní relevance

Výhody řešení zahrnují efektivní plánování dopravní infrastruktury, podklady pro umístění úsekových radarů, návrh objízdných tras při uzavírkách i odhalení černého parkování. Typické použití zahrnuje:

• Krátkodobé lokální měření (3 měsíce) k ověření podezření na překračování rychlosti.
• Pravidelné městské monitorování dopravního proudu (intenzita, rychlost, složení).
• Identifikaci vozidel v tunelových úsecích nebo vyhodnocení cyklistického provozu na cyklostezkách.

Na trhu je silná poptávka po takových datech — města potřebují kvantifikovat problémy a plánovat rozpočty efektivně. Firmy jako VisionCraft dodávají senzory na desítky stožárů veřejného osvětlení v českých městech, což potvrzuje komerční potenciál řešení pro dopravu i smart city projekty.

Omezení a legislativa

I přes technologické možnosti se AI zatím v Česku přímo nevyužívá pro autonomní řízení semaforů. Důvody jsou především legislativní a otázky vysvětlitelnosti modelů — tzv. „black box“ efekt znamená, že není vždy možné zaručit, jak bude systém rozhodovat v krajních situacích. Jak upozorňuje Zdeněk Lokaj z Fakulty dopravní ČVUT, současné využití směřuje spíše k analýze parametrů dopravního proudu než k plné autonomii řízení.

Závěr

AI senzory přinášejí do dopravního monitoringu novou kvalitu: detailní analýzu pohybu, možnost rychlého nasazení a lepší podklady pro rozhodování. Pro města a obce jde o nástroj, který snižuje náklady na chybné investice a zrychluje reakci na lokální problémy — ovšem nasazení širších autonomních mechanismů bude záviset na právních úpravách a lepší interpretovatelnosti modelů.