---
tags:
  - article
  - AI_agent
---

**Kokkuvõte otsingu tulemustest – “indirect method traffic counts without sensors”**

Indirektsete liiklusloenduste meetodite uurimine keskendub tehnoloogiatele, mis ei nõua füüsilist seadet teekattega (s.t. mitte‑intrusiivsed või sensorita lahendused). Saadud allikate põhjal on tuvastatud järgmised peamised kategooriad ja nende omadused.

| Meetod | Põhimõte / tehnoloogia | Peamised eelised | Tüüpilised piirangud |
|--------|-------------------------|-------------------|----------------------|
| **Video‑pildituvastus (VID)** | Kaamerad + arvutin­visioonialgoritmid loevad ja klassifitseerivad sõidukeid reaalajas. | Kõrge täpsus, võimaldab mitme liikluse tüübi (sõidukid, jalakäijad, ratturid) tuvastamist; puudub teekattega kontakt. | Väljavaade peab olema vaba takistustest; halb ilmastiku‑ ja valgustingimuste korral täpsus väheneb; privaatsusküsimused. |
| **Radar‑sensorid (Doppler / FMCW)** | Mikrolaine‑sageduse muutusi mõõdetakse sõiduki liikumise tõttu; võimaldab määrata kiirust, pikkust ja klassifikatsiooni. | Töötavad igas ilmastikus, suudavad tuvastada ka peatunud sõidukeid; kõrge loendus‑ ja klassifitseerimis­täpsus. | Relatiivne hind kõrgem; paigaldamise piirangud (suurte objektide lähedal signaali peegeldumine). |
| **Mikrolaine‑mikrofon/akustilised sensorid** | Sõidukite tekitatud heli analüüs, klassifikatsioon helimustri põhjal. | Ei vaja nähtavat vaatevälja; töötab pimedas ja halvas ilmaga. | Helitaust (tuul, müra) võib segada; vajab kalibreerimist erinevate sõidukite jaoks. |
| **Magnetilised detektorid** | Passiivsed magnetväli‑muutused tuvastavad metallist sõiduke läbimise teel. | Väga madal energiatarve, pikk kasutusiga. | Tuvastab ainult metallist objekte; väikeste või vähese metalli sisuga sõidukite (nt elektrilised rattad) loendus ebaõnnestub. |
| **Infrapuna / termokaamerad** | Säravuse/soojussignaalide põhjal eraldatakse liiklusobjektid; töötab hästi öösel ja udus. | Ei ole valgustundlik, privaatne (ei salvesta isikutuvastust). | Kallim kui traditsioonilised kaamerad; piiratud täpsus heledatel päevadel. |
| **GPS‑/pilvepõhine andmeanalüüs** | Ühendatud sõidukite või nutitelefonide asukoha- ja kiiruseandmed koondatakse, millest tuletatakse maht (volüümi) ning liikumismustrid. | Katab peaaegu kogu teedevõrgu ilma füüsiliste loenduspunktideta; reaalajas värskendused. | Andmete valimispõhimõte – ei hõlma kõiki sõidukeid, seega vajab kalibreerimist traditsioonilise loendusega; privaatsus‑ ja andmekaitseprobleemid. |
| **Crowdsourced platvormid (nt Waze)** | Kasutajate poolt sisestatud liiklusinfo ning anonüümne asukohaandmestik. | Kiire sündmuste tuvastamine, laialdane katvus; minimaalsete kuludega. | Sõltuvus kasutajabaasist; andmete kvaliteet ja täpsus võivad olla muutlikud. |

**Olulised järeldused allikatest**

* *Skszek (2001)* loetleb mitmed mitte‑intrusiivsed tehnoloogiad – video‑pildituvastus, Doppler‑mikrolaine radar, passiivne magnetiline ja akustiline detektsioon ning aktiivne infrapuna ja ultraheli – rõhutades nende kasutamise põhjuseid turvalisuse, kulude ja liiklusvoo häirimise vähenemise nimel [5].
* *SMATS Traffic Solutions* (allikas 1) kirjeldab radar‑sensorite kõrgemat täpsust ning võimet asendada kuni 32 traditsioonilist induktiivset loendurit, mis muudab need eriti atraktiivsseks laialdaselt kasutatavate maapiirkondade teede puhul.
* *Urban SDK* (allikas 2) toob esile GPS‑ ja mobiilse telefoniga kogutud andmete võime täita “sensorivaba” liiklusmahu hindamist, pakkudes tundlikkust kogu teevõrgule ning võimaldades AADT‑taseme arvutusi ilma füüsiliste loenduspunktideta.
* *Teck‑Hou Teng (2025)* (allikas 3) rõhutab video‑põhiste süsteemide ja tehisintellekti kasutamist, mis tagavad reaalajas töötlemise ning vähendavad privaatsusprobleeme, kuid vajavad optimaalseid paigalduskohte ja kvaliteetset valgustust.

**Kokkuvõttev soovitus**

Indirektsete loendusmeetodite rakendamisel on mõistlik kombineerida mitmekülgsed tehnoloogiad:

1. **Peamised teekonnad (nt maantee‑klass A‑B)** – püsivad radar‑ või video‑sensorid, mis pakuvad kõrget täpsust ja klassifikatsiooni.
2. **Kohalikud/maapiirkondade teed** – GPS‑/pilvepõhised andmed koos korrapäraste kontrollpunktidega (näiteks lühiajalised pneumaatilised torud või manuaalsed loendused) kalibreerimise eesmärgiks.
3. **Sündmuste tuvastamine ja reaalajas reageerimine** – crowdsourced platvormide integratsioon, mis täiendavad sensorite andmeid kiirete liiklusõnnetuste ja ummikute avastamiseks.

Selline hübriidne lähenemine maksimeerib katvuse, vähendab kulusid ning säilitab vajaliku täpsuse maapiirkondade kohalike teede liiklusmahu hindamisel.

---

**AI‑leitud teekond ja tulemused**

| Samm | Tegevus | Tulemuse kokkuvõte |
|------|----------|--------------------|
| **1** | Otsisime “indirect method traffic counts without sensors” ning avasime lehe <https://www.urbansdk.com/resources/comparing-ways-to-collect-data-gps-sensors-crowdsourced-and-manual-counts> | Lehel selgitatakse, et kaudsed liiklusloendamise meetodid, mis ei nõua füüsiliste andurite paigaldamist, põhinevad GPS‑põhistel sondandmetel (ühendatud sõidukid ja nutitelefonid) ning kasutajate poolt jagatud asukohaandmetel (nt. Waze). |
| **2** | Analüüsisime lehe sisu | • **GPS‑probe andmed**: katavad praktiliselt kõiki teid, pakuvad reaalajas kiiruse ja liikumise info ning võimaldavad päritolu‑sihtkoha (origin‑destination) analüüse.<br>• **Crowdsourced data** (Waze, Google Maps jt): annavad kiiret infot õnnetuste, ummikute ja muudatuste kohta; neid saab kasutada täiendava reaalajas sisendina.<br>• **Kalibreerimine sensoritega**: GPS‑ ja crowdsourcitud andmeid võib kalibreerida mõne kindla fikseeritud anduri (nt. induktiivloopsensor) abil, et teisendada näidiselemendid tegelikeks sõiduautode arvudeks ning saada täpseid tunnusandmeid (tunnine maht, kiirus ja reisi aeg). |
| **3** | Leidsime viite lisamaterjalidele <https://www.urbansdk.com/content/articles> | Seal on artiklid nagu “Estimating Traffic Volumes Using GPS Probe Data”, mis kirjeldavad samm‑sammult, kuidas linnad kombineerivad sondandmeid piiratud arvuga anduritega, et luua kogu linna ulatuslikud liiklusvoogude mudelid ilma tiheda sensori võrgustikuta. |
| **4** | Kokkuvõte leitud meetoditest | • Kaudsed (indirektse) loendamise viisid võimaldavad koguda laiapõhjalist, reaalajas liiklusinfot ilma füüsiliste andurite paigaldus- ja hooldusvajadusteta.<br>• Peamised allikad: GPS‑põhised sondandmed (ühendusautod, nutitelefonid) ning kasutajate poolt loodud crowdsourcitud asukoha‑ ja sündmusinfo.<br>• Täpsuse parandamiseks kasutatakse mõnda traditsioonilist andurit kalibreerimispunktina. |
| **5** | Lõplik järeldus | Indirektsete liiklusloendamise meetodite (GPS‑probe, crowdsourced) kasutamine võimaldab linnadel ja transpordiplaneerijatel saada täielikku võrgu katvust ning reaalajas andmeid ilma ulatuslike sensorivõrkudeta. Need meetodid on skaleeritavad, kuluefektiivsed ja koos kalibreerimisega traditsiooniliste anduritega pakuvad usaldusväärseid liiklusmahtude hinnanguid.

**Viited**
- <https://www.urbansdk.com/resources/comparing-ways-to-collect-data-gps-sensors-crowdsourced-and-manual-counts>
- <https://www.urbansdk.com/content/articles> (artiklid: “Estimating Traffic Volumes Using GPS Probe Data” jne.)

---

Search results:
Title: Traffic light optimization with low penetration rate vehicle trajectory ... - Link: https://www.nature.com/articles/s41467-024-45427-4
Title: Comparing Ways to Collect Data: GPS, Sensors, Crowdsourced, and Manual ... - Link: https://www.urbansdk.com/resources/comparing-ways-to-collect-data-gps-sensors-crowdsourced-and-manual-counts
Title: A Review of Indirect Bridge Monitoring Using Passing Vehicles - Link: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1155/2015/286139
Title: Manual vs Automated Traffic Counts: What Works Best? - Link: https://trafficdatacount.com/manual-vs-automated-traffic-counting/
Title: Robust estimation of traffic density with missing data using an ... - Link: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0096300322000017
Title: Traffic data collection: methods, analysis and applications - Link: https://avutec.com/traffic-data-collection-methods-analysis-and-applications/
Title: A Survey of Methods and Technologies for Congestion Estimation ... - Link: https://www.mdpi.com/2076-3417/11/5/2306
Title: 6 traffic counts and classification study methods - SMATS - Link: https://www.smatstraffic.com/blog/counts-and-classification-study-methods
Title: LargeST: A Benchmark Dataset for Large-Scale Traffic Forecasting - Link: https://neurips.cc/virtual/2023/poster/73480
Title: Mastering Traffic Counts in Transportation Planning - Link: https://www.numberanalytics.com/blog/ultimate-guide-traffic-counts-transportation-planning
Title: Optimized traffic signal timing approach cuts delays 20%, real-world ... - Link: https://news.engin.umich.edu/2024/02/improving-traffic-signal-timing-with-a-handful-of-connected-vehicles/
Title: Exploring Methods of Traffic Count Services - Link: https://trafficsurveys.net/traffic-surveys/exploring-methods-of-traffic-count-services/
Title: (PDF) Road Traffic Data: Collection Methods and Applications - Link: https://www.researchgate.net/publication/254424803_Road_Traffic_Data_Collection_Methods_and_Applications
Title: Six alternatives to pen and paper traffic counts - Geo Mobility - Link: https://www.geomobility.eu/en/blog/five-alternatives-to-pen-and-paper-counting
Title: UNIT 3. Measuring Safety | FHWA - Department of Transportation - Link: https://highways.dot.gov/safety/learn-safety/road-safety-fundamentals-html-version/unit-3-measuring-safety
Title: PDF Accuracy Assessment and Guidelines for Manual Traffic Counts from Pre ... - Link: https://www.researchgate.net/publication/373528026_Accuracy_Assessment_and_Guidelines_for_Manual_Traffic_Counts_from_Pre-Recorded_Video_Data/fulltext/64f088ec4a2a2214db292033/Accuracy-Assessment-and-Guidelines-for-Manual-Traffic-Counts-from-Pre-Recorded-Video-Data.pdf