Využívanie dronov na vyhodnocovanie dopravnej intenzity

Na CODECON #Bratislava 2026 vystúpil Maroš Michalov, team leader prevádzky dátovej infraštruktúry na Oddelení dát Magistrátu hlavného mesta SR Bratislavy. Vo svojej prednáške ukázal, že drony dnes nie sú len nástrojom na vytváranie atraktívnych záberov z výšky. V spojení s dátovou analytikou, umelou inteligenciou a modernými nástrojmi na spracovanie obrazu sa stávajú cenným zdrojom informácií, ktoré pomáhajú mestám prijímať lepšie rozhodnutia.

Prečo nestačí pohľad z ulice

Ak chceme pochopiť, ako sa vozidlá pohybujú cez križovatku, nestačí sledovať jeden jazdný pruh alebo semafor. Pri dopravných analýzach potrebujeme vidieť celú križovatku a vzťahy medzi jednotlivými smermi premávky.

Práve preto sa monitorovanie dopravy pomocou dronov stáva čoraz užitočnejším nástrojom. Pohľad z výšky nám umožňuje zachytiť situáciu v širšom kontexte a získať údaje aj tam, kde chýbajú dopravné kamery alebo potrebujeme vykonať krátkodobý dopravný prieskum.

Aj drony však majú svoje limity. Čím vyššie letia, tým menšie sú objekty na zábere a tým náročnejšie je ich spoľahlivo rozpoznať.

Hoci sa v tomto článku venujeme doprave, magistrát využíva drony aj pri správe mestskej zelene, monitorovaní infraštruktúry či mapovaní záplavových oblastí. Práve doprava však dobre ukazuje, ako sa z leteckých záberov stávajú dopravné dáta, ktoré pomáhajú pri rozhodovaní mesta.

AI musí rozumieť pohľadu z dronu

Samotné video z dronu ešte o doprave veľa nepovie.

Aby bolo možné získať použiteľné dopravné dáta, je potrebné automaticky rozpoznať jednotlivé vozidlá a sledovať ich pohyb.

Na magistráte na to využívajú open-source knižnicu Ultralytics a model YOLO, ktorý patrí medzi najpoužívanejšie nástroje na detekciu objektov. Výhodou open-source riešení je možnosť prispôsobiť ich vlastným potrebám a pracovať s vlastnými dátami.

Platí pritom jednoduché pravidlo: čím kvalitnejšie vstupné dáta, tým spoľahlivejšie výsledky.

Ak vozidlo nie je na zábere dostatočne čitateľné pre človeka, nebude ho spoľahlivo rozpoznávať ani umelá inteligencia.

Od detekcie vozidiel k reálnym dopravným dátam

Rozpoznať vozidlo je len prvý krok.

Ak chceme analyzovať dopravu, nestačí vedieť, kde sa vozidlo nachádza v jednom zábere. Potrebujeme prepojiť viacero údajov naraz:

• pohyb vozidla v čase,
• polohu dronu,
• parametre kamery.

Až vďaka tomu možno z videa vypočítať rýchlosť vozidiel aj ďalšie údaje potrebné pre dopravné analýzy.

Na magistráte si presnosť riešenia overili aj v praxi. Prešli monitorovaným úsekom autom a následne porovnali rýchlosť na tachometri s hodnotou vypočítanou skriptom. Rozdiel bol približne ±1 km/h, čo potvrdilo, že riešenie je dostatočne presné na využitie pri dopravných prieskumoch.

Výsledné dopravné dáta možno následne exportovať do ďalších analytických nástrojov a využiť ich pri dopravnom plánovaní alebo tvorbe dopravných modelov.

Keď dáta menia organizáciu dopravy

Najväčšou výhodou monitorovania dopravy pomocou dronov nie sú samotné drony, ale rozhodnutia, ktoré môžeme na základe získaných dát robiť.

Ak vieme, ako sa vozidlá pohybujú križovatkou, jednoduchšie odhalíme miesta, kde vznikajú kolóny alebo kde organizácia dopravy nefunguje optimálne.

Príkladom je križovatka Žabotova – Karpatská v Bratislave. Získané dopravné dáta poslúžili ako podklad pre dopravný model a následnú úpravu organizácie dopravy. Podľa výsledkov prezentovaných na prednáške sa vďaka tejto zmene podarilo počas rannej špičky skrátiť zdržanie vodičov približne o tri minúty.

Možno sa to nezdá veľa. Ak však cez križovatku denne prejdú tisíce vozidiel, ide o výraznú úsporu času.

Čo prináša monitorovanie dopravy pomocou dronov

Drony dnes nepredstavujú len nový spôsob, ako zachytiť dopravu z vtáčej perspektívy.

Ich skutočná hodnota spočíva v tom, že dokážu premeniť obraz na dopravné dáta, ktoré pomáhajú lepšie pochopiť fungovanie mesta.

Príklad z Bratislavy ukazuje, že v kombinácii s AI, open-source nástrojmi a analýzou obrazu možno získať kvalitné podklady pre dopravné plánovanie aj bez budovania rozsiahlej infraštruktúry.

Chcete sa dozvedieť viac?

Pozrite si celú prednášku Maroša Michalova z CODECON #Bratislava 2026, v ktorej podrobne vysvetľuje využitie dronov, AI a open-source nástrojov pri analýze dopravy aj ďalších dát. 👇👇

---

FAQ

1. Ako funguje monitorovanie dopravy pomocou dronov?

Dron sníma dopravnú situáciu z vtáčej perspektívy a zachytáva pohyb vozidiel na celej križovatke alebo dopravnom uzle. Následne sa zábery spracujú pomocou nástrojov na analýzu obrazu, ktoré automaticky rozpoznajú vozidlá, sledujú ich pohyb a vytvoria dopravné dáta využiteľné pri ďalších analýzach.

2. Prečo nestačia klasické dopravné kamery?

Pevné kamery zachytávajú len časť dopravnej situácie. Drony vieme použiť na miestach, kde je doprava kritická, ale kamery tam z dlhodobého hľadiska nemajú význam (malé križovatky ako bolo napr. Žabotová x Karpatská), alebo tam ešte nie sú kvôli rôznym faktorom (financie, pomalé budovanie optickej siete atď).

3. Ako môžu získané dopravné dáta pomôcť mestám?

Údaje zozbierané pomocou dronov slúžia ako podklad pre dopravné modely, hodnotenie intenzity premávky alebo návrh zmien organizácie dopravy. Rozhodnutia tak vychádzajú z reálnych dát, nie z odhadov.