Projekt J7-50096

Partnerji projekta in njihovi logotipi

Vodja projekta:
doc. dr. Aleš Žnidarič, univ. dipl. inž. grad.

Vodja projekta na ZAG:
doc. dr. Aleš Žnidarič, univ. dipl. inž. grad.

Link na SICRIS

Trajanje projekta: 1. 10. 2023 – 30. 9. 2026

Višina financiranja: 300.00,00€

Povzetek projekta SI:

Vse večje število težkih tovornih vozil, kot so tovornjaki in avtobusi, ter nove transportne rešitve z npr. cestnimi vlaki in elektronsko vodenimi konvoji, vpliva na varnost in upravljanje cestne infrastrukture. Preobremenjena vozila posebej povzročajo težave, saj povečujejo varnostna tveganja in pospešeno uničujejo ceste. Nadzor teže vozil je ključen za preprečevanje nezakonite uporabe cest.

Tradicionalne metode tehtanja, kot je statično tehtanje, so natančne, a drage in neučinkovite za gost promet. Zato se uporabljajo sistemi za tehtanje vozil med vožnjo (WIM). Vendar je namestitev večine WIM sistemov težavna in lahko poškoduje cestno površino. Alternativa je mostni sistem B-WIM, ki ne zahteva rezanja ceste ali cestnih zapor, vendar trenutno njegova natančnost in zanesljivost ne izpolnjujeta zakonskih standardov za kaznovanje kršiteljev.

B-WIM sistemi temeljijo na merjenju deformacij mostu, kar povzroča napake, še posebej na daljših mostovih ali z več osmi na mostu. Zanesljivo merjenje osnih obremenitev je tako še vedno odprto vprašanje.

Predlagani projekt namerava odpraviti te pomanjkljivosti z uporabo umetne inteligence (UI). Cilji projekta vključujejo razvoj metod ocenjevanja zanesljivosti meritev B-WIM z UI, izboljšanje natančnosti meritev s kombiniranjem podatkov iz meritev deformacij, rezultatov B-WIM in fotografij prometnih kamer, ter ustvarjanje javnega repozitorija podatkov B-WIM za nadaljnje raziskave. Ta pristop bi lahko bistveno izboljšal natančnost in zanesljivost meritev B-WIM ter odprl novo področje raziskav na tem področju.

Povzetek projekta EN:

The increasing number of heavy commercial vehicles, such as trucks and buses, along with new transportation solutions like road trains and electronically controlled convoys, impacts the safety and management of road infrastructure. Overloaded vehicles in particular cause issues as they increase safety risks and accelerate road damage. Vehicle weight control is crucial to prevent illegal road use.

Traditional weighing methods, such as static weighing, are accurate but expensive and inefficient for heavy traffic. Therefore, systems for weighing vehicles while driving (WIM) are used. However, installing most WIM systems is problematic and can damage the road surface. An alternative is the B-WIM bridge system, which does not require cutting the road or road closures, but currently, its accuracy and reliability do not meet legal standards for penalizing violators.

B-WIM systems are based on measuring bridge deformations, which causes errors, especially on longer bridges or with multiple axles on the bridge. Reliable measurement of axle loads remains an open question.

The proposed project aims to address these shortcomings using artificial intelligence (AI). The project’s objectives include developing methods to evaluate the reliability of B-WIM measurements with AI, improving measurement accuracy by combining data from deformation measurements, B-WIM results, and traffic camera photographs, and creating a public B-WIM data repository for further research. This approach could significantly improve the accuracy and reliability of B-WIM measurements and open a new field of research in this area.

Faze projekta in opis realizacije (delovni sklopi)