Mencegah Tabrakan: Inovasi AI Edge untuk Keamanan Satwa di Jalan Raya

Hardware : reComputer J2022 dengan modul NVIDIA Jetson Xavier NX 16GB

Aplikasi : Deteksi Hewan & Analisis Perilaku untuk Prediksi Arah

Industri : Perlindungan Satwa Liar

Lokasi Penerapan : Kanada

Seiring dengan terus meluasnya jaringan jalan raya dan meningkatnya intensitas lalu lintas di Kanada, insiden tabrakan kendaraan dengan satwa liar (WVC) telah melonjak, menimbulkan kekhawatiran yang signifikan. Dampak dari tabrakan ini melampaui kerugian pribadi dan lingkungan langsung, juga melibatkan dampak ekonomi yang besar.

Menurut laporan terbaru dari Traffic Injury Research Foundation (TIRF), kita dapat memahami situasi ini dengan lebih jelas dari statistik yang mencengangkan bahwa antara tahun 2000 dan 2020, lebih dari 550 kematian di Kanada disebabkan oleh WVC. Yang mengkhawatirkan, lebih dari separuh kematian tragis ini diakibatkan oleh tabrakan dengan rusa besar (moose), dan hampir sepertiganya terkait dengan rusa ekor putih (deer). Laporan tersebut menyoroti aspek penting dari WVC – sepertiga dari insiden ini terjadi ketika pengemudi membanting setir untuk menghindari hewan. Faktanya, tindakan reaktif yang dimaksudkan untuk mencegah tabrakan langsung ini sering kali menyebabkan konsekuensi yang lebih serius, alih-alih tabrakan dengan kendaraan lain atau objek statis.

Aktivitas satwa liar yang sering melintasi jalan raya disebabkan oleh berbagai faktor, seperti persiapan migrasi dan musim kawin. Sayangnya, jalan-jalan tersebut memotong rute habitat satwa liar yang krusial. Mengingat tren yang mengkhawatirkan ini, intervensi dan strategi yang mendesak serta terarah sangat penting untuk mengurangi risiko dan melindungi kehidupan manusia serta keanekaragaman satwa liar yang berbagi habitat dengan kita.

Biasanya, kita menjumpai banyak rambu penyeberangan hewan di sepanjang jalan pedesaan atau jalur habitat, yang berfungsi sebagai peringatan bagi pengemudi untuk menyadari potensi keberadaan hewan. Namun, rambu peringatan ini dapat kehilangan efektivitasnya seiring waktu, karena pengemudi mungkin terbiasa dengannya karena jarang berpapasan dengan satwa liar. Untuk mengatasi hal ini, menjadi penting untuk secara aktif melibatkan kesadaran pengemudi mengenai kemungkinan berpapasan dengan satwa liar. Dengan demikian, pengemudi dapat lebih mempersiapkan diri untuk situasi tak terduga, tetap fokus, dan mengurangi risiko tabrakan dengan satwa liar.

Mengapa Tabrakan Satwa Liar di Jalan Raya Menjadi Masalah Serius?

Bagaimana Teknologi AI Edge Dapat Membantu Mengurangi Risiko?

Untuk membuat rambu penyeberangan hewan lebih terlihat, penting untuk mendeteksi hewan liar yang akan datang dan memprediksi rute mereka menuju jalan.

Setelah mengumpulkan video dari kamera yang ada di sekitar area aktivitas hewan yang sangat sering, baik dalam kondisi siang maupun malam, model deteksi hewan yang dilatih dengan algoritma YOLO dan dataset COCO dapat diimplementasikan dan selanjutnya meningkatkan efisiensi deteksi. Semua proses persiapan dataset dapat diselesaikan di Roboflow untuk anotasi, pembersihan, segmentasi, dan lainnya.

Perangkat Edge reComputer J2022 yang ditenagai oleh NVIDIA Jetson Xavier NX dapat dengan mudah menangani masukan data ini dan menerapkan model di lokasi. Setelah sistem mendeteksi rusa besar (moose) atau rusa ekor putih (deer) muncul di sekitar atau menganalisis perilaku sekelompok hewan tersebut dengan memprediksi arah gerakan mereka menuju jalan, lampu-lampu kecil yang terhubung pada rambu akan berkedip-kedip sering untuk mengirimkan sinyal peringatan dini kepada pengemudi.