W celu świadczenia usług na najwyższym poziomie stosujemy pliki cookies. Korzystanie z naszej witryny oznacza, że będą one zamieszczane w Państwa urządzeniu. W każdym momencie można dokonać zmiany ustawień Państwa przeglądarki. Zobacz politykę cookies.
Powrót

Świdnik wyposażony w narzędzie do analizy mobilności - projekty z Hackathonu pomagają miastom

Dla Świdnika „Hackathon dla Miast” to drugie tego typu wyzwanie współorganizowane przez Centrum GovTech i Polski Fundusz Rozwoju. W 2019 r. wspólnie z zespołami programistów świdniccy urzędnicy pracowali nad stworzeniem aplikacji wyszukującej nieprawidłowości w deklaracjach śmieciowych składanych przez mieszkańców. Dzięki opracowanemu algorytmowi udało się odnaleźć 1300 osób, które dotąd nie płaciły za wywożenie odpadów.

Świdnik wyposażony w narzędzie do analizy mobilności Hackathon dla Miast

Problem miasta Świdnik

Tym razem, samorząd lokalny poszukiwał rozwiązania dla usprawnienia obszaru komunikacji miejskiej. Zrównoważony transport to – w ocenie urzędników ze Świdnika - efektywne gospodarowanie miejskimi przestrzeniami przy jednoczesnym spełnieniu oczekiwań mieszkańców. Z uwagi na stosunkowo niewielki obszar miasta, władze lokalne chcą propagować poruszanie się za pomocą rowerów oraz pieszo. 

Świdnicki ratusz szukał rozwiązania, które pomoże dokonać analizy miejskiego ruchu i potrzeb mieszkańców oraz umożliwi utworzenie bardziej funkcjonalnej przestrzeni sieci publicznych, tak aby zapewnić przestrzenną spójność miasta. Wcześniej w tym celu miasto przeprowadzało badania ankietowe oraz korzystało z wiedzy i wyników badań stowarzyszeń rowerowych działających na terenie Świdnika. Nie pozwalały one jednak na weryfikację przemieszczania się mieszkańców Świdnika w czasie rzeczywistym, a przez wąską grupę biorących udział w badaniach, nie były one również reprezentatywne. 

Miasto potrzebowało więc programu służącego do bieżącej analizy mobilności w celu pozyskania wszechstronnych danych do dalszego rozwoju infrastruktury publicznej, takiej jak ścieżki rowerowe, chodniki, parki, zapotrzebowanie na dodatkowe ławki w mieście itp. 

Udział w hackathonie

Zespół AiRonmen podczas „Hackathonu dla Miast” stworzył projekt rozwiązania „Agregator Mobilności Mieszkańców”. To oprogramowanie wewnętrzne, z którego będą korzystać pracownicy Urzędu Miasta. Dzięki analizie obrazu kamer miejskich, oprogramowanie dokona średnich pomiarów liczby pieszych, rowerzystów i samochodów w danym punkcie. Stworzenie i uruchomienie rozwiązania wymagało konkretnych rozwiązań technicznych - aplikacji serwerowej agregującej dane z Zakładu Transportu Miejskiego w Lublinie i monitoringu miejskiego oraz aplikację serwerową analizującą obraz z kamer monitoringu miejskiego. 

Proces wdrożenia rozwiązania wymagał kolejno: organizacji serwera, dostępu do kamer monitoringu miejskiego, określenia specyfikacji technicznej i dopracowania oprogramowania. Na koniec miała miejsce instalacja rozwiązania w Świdniku i szkolenie z obsługi systemu dla pracowników urzędu. Obecnie system jest już uruchomiony i rozpoczął pobieranie obrazu i danych z monitoringu miejskiego. 

Ma bardzo szerokie zastosowanie, bo pokazuje mobilność mieszkańców oraz to, w jakich miejscach występuje wzmożony ruch. To przydatna informacja przy planowaniu kolejnych inwestycji. By wytłumaczyć to nieco bardziej obrazowo, wyobraźmy sobie osobę, która prosi o wybudowanie ścieżki rowerowej w konkretnym miejscu. Oprogramowanie pozwoli prześledzić, czy jeździ tamtędy dużo rowerzystów. Jeśli tak, faktycznie będzie można stworzyć w tym miejscu ścieżkę rowerową. Jeśli będą to pojedynczy mieszkańcy, znajdziemy lokalizację w pobliżu, która jest częściej uczęszczana i gdzie ścieżka bardziej się sprawdzi. - wyjaśnia Marcin Dmowski, zastępca burmistrza Świdnika.

Działające już oprogramowanie pozwoli urzędnikom na analizę danych z różnych przedziałów czasowych: jednej godziny, dnia, tygodnia, a nawet miesiąca. Gromadzone informacje zostaną podzielone na 3 kategorie: piesi, samochody i rowerzyści. Miasto wskazuje jednak, że korzyści z rozwiązania będą obserwowane w dłuższej perspektywie – kiedy na podstawie zebrania większej ilości danych zaistnieje możliwość dokonania w szybki sposób analizy i porównania miejsc najbardziej/ najmniej uczęszczanych. 

 

{"register":{"columns":[]}}