Az elmúlt évek tendenciái idén is folytatódnak és a tapasztalatok is azt mutatják, hogy egyre többen használják a kerékpárjukat a hétköznapokon is. A környezetterhelés (levegő- és zajterhelés), illetve a közúthálózat terheltségének csökkentésére szolgáló kerékpár-, és gyalogosút-hálózat mérése segítheti a későbbi fejlesztések előkészítését, az egészséges életmód és az alternatív közlekedési módok népszerűsítését.

A Magyar Közút 2018 óta országszerte több mint, 1000 km kerékpárút kezelését végzi. A társaság célja továbbra is olyan kerékpárút hálózat üzemeltetése, amely széles körben és biztonságosan használható. Ehhez viszont elengedhetetlenek a megfelelő forgalomszámlálási adatok, amelyek segítenek abban, hogy a kerékpározók igényeihez igazodó fejlesztéseket végezzenek a jövőben is (jelzőlámpák kialakítása, új szakaszok építése).

Az eddig és jelenleg is használt szenzoros (ultrahang, infravörös, indukciós) és manuális mérési technológia mellett tesztjelleggel egy új megközelítésű adatgyűjtést vizsgált a Közút. A magyar tulajdonú Asura Technologies Zrt.* kerékpárszámlálási pilot eszközét a Megyeri híd pesti hídfőjénél vetették be. A próba célja a mérési adatminőség javítása mellett egy olyan technológia tesztelése volt, amely nemcsak automatizált, hanem valós idejű adatszolgáltatásra is alkalmas.

Az Asura Technologies Zrt. mesterséges intelligencián (Artificial Intelligence – AI) alapuló videóanalitika fejlesztésével foglalkozik, amelyet a közúti forgalomszámlálásnál és parkolási megoldásoknál használnak, a világ több pontján, de főként az Egyesült Államokban. A cég által fejlesztett kerékpáros forgalomszámláló szoftver kamerakép alapján, a személyes adatokra vonatkozó jogszabályok betartásával számlál, kategorizál és rögzíti a forgalom haladási irányát. A rendszer külön burkolati- és egyéb szenzorok elhelyezése, illetve alkalmazása nélkül, kizárólag kamerák rögzített képeinek feldolgozásával szolgáltat adatokat. A videó analitikai szoftver a kihelyezett kamera látószögébe eső területen képes a forgalom (jármű, kerékpár vagy akár gyalogos) összes meghatározó paraméterének érzékelésére.