Управление транспортными потоками и поиск автомобилей с помощью «умного» видеодетектора

Моя цель - предложение широкого ассортимента товаров и услуг на постоянно высоком качестве обслуживания по самым выгодным ценам.

Статистика пробок по Москве и многим другим крупным городам России с каждым годом уменьшается, но пока остается высокой. По данным Центра организации дорожного движения правительства Москвы (ЦОДД), продолжительность московских пробок в 2022 году сократилась на 55% по сравнению с 2021 годом. Снижение происходит за счет строительства новых дорог (или расширения старых) и внедрения интеллектуальных транспортных систем, которые помогают анализировать дорожный трафик, строить цифровые модели ситуации на дорогах и оптимизировать маршруты. Первый путь доступен далеко не всегда и не во всех регионах (в силу особенностей ландшафта, дороговизны и т.д.), поэтому в свете принятой в 2021 году стратегии цифровой трансформации транспортной отрасли преобразования идут, в основном, по второму пути – через внедрение технологических инноваций.

 

Аналогичных «умных» решений требуют и другие транспортные проблемы, например, угон автомобилей. Известно, что в этом году в связи с нехваткой запчастей, статистика угонов изменилась не в лучшую сторону. По данным МВД, уже в марте 2022 года количество угонов в России увеличилось на 22% по сравнению с февралём. Традиционно поиск машин ведется следующим образом: информация об угнанной автомобиле вносится в единую базу ГИБДД, после чего запускалась операция «Перехват», то есть машины, подходящие под описание, останавливают и проверяют. Однако сегодня возможности полиции существенно расширены за счет интеллектуальных систем, которые сканируют дорожные потоки и осуществляют поиск в режиме реального времени. Речь идет о видеодетекторах нового поколения, возможности которых намного шире поиска пропавших машин.

 

В этом году наша компания обновила аппаратную платформу интеллектуальных видеодетекторов СПЕКТР-Д собственного производства. В итоге мы получили устройство, которое объединяет в одном небольшом корпусе сразу несколько функциональных компонент: камеру высокого разрешения, управляющий контроллер, высокопроизводительный вычислительный модуль и модуль связи. Видеодетектор оборудован прожектором мощностью до 100 Вт и может работать в автономном режиме 48 часов. В него встроен акселерометр, задача которого − обнаружение внешних физических воздействий (движения, наклоны, удары) на расстоянии до 120 метров. Автоматическая система подогрева/охлаждения корпуса и объектива обеспечивает безотказную работу в любых регионах и температурных режимах.

Ядром разработки является платформа Nvidia Xavier NX, она идеально подходит для высокопроизводительных систем ИИ и обеспечивает объем передачи данных в 25 раз больше, чем SATA.

Сферы применения СПЕКТР-Д очень разнообразны. Этот «умный видеодетектор умеет:

·        собирать и передавать в онлайн режиме в АСУДД информацию о параметрах трафика для директивного и адаптивного управления транспортными потоками. Качество детекции составляет 98% и выше, а скорость обработки данных -- 25 FPS. При этом видеодетектор способен одновременно охватить транспортный поток в четыре полосы и считывать данные всех транспортных средств в видеокадре.

·        сканировать все транспортные средства, проезжающие мимо в зоне контроля, распознавать марку, модель, регистрационный номер, проверять их по базе угнанных авто и, в случае обнаружения, информировать в онлайн режиме оператора ситуационного центра.

·        оцифровывать дорожный трафик для последующего использования в различных системах ИТС, включая транспортное моделирование (например, для определения оптимального цикла работы светофорных объектов, создания решений для безбарьерных парковок, соблюдения массогабаритных режимов и т.д.).

 

В отличие от многих аналогов СПЕКТР-Д не «привязан» к серверу: он распознает данные автономно без обращения к серверам, а значит, не требует ни быстрого интернета, ни установки сервера “на столбе”, что значительно упрощает его монтаж и снижает стоимость установки. Видеодетектор достаточно подключить к электросети (220В) и просто настроить. Алгоритмы искусственного интеллекта обрабатывают полученные данные «на борту» и сразу же отправляют результат в соответствующие системы. Параметры ИИ составляют 21 TOPs (1 TOP = 1 триллион операций в секунду).

 

Источник: https://habr.com/ru/post/713008/


Интересные статьи

Интересные статьи

Сегодня я хотел бы поделиться своим опытом настройки связности Cisco ACI с внешним L2-сегментом. Как известно, есть два подхода к решению этой задачи: классифицировать внешний сегмент в отдельную EPG ...
Немного о поиске Когда мы говорим о поиске, то сразу представляем себе поисковую систему Google с формой для ввода текстовой строки и многие сотни результатов ссылок на найденные стр...
Начало серии постов смотрите здесь. Схема информационного взаимодействия на рынке труда в Германии (да и не только) выглядит так: Сегодня я расскажу о двух основных категориях сервисов ...
Здравствуйте. Я уже давно не пишу на php, но то и дело натыкаюсь на интернет-магазины на системе управления сайтами Битрикс. И я вспоминаю о своих исследованиях. Битрикс не любят примерно так,...
Привет, Хабр! Сегодня мы построим систему, которая будет при помощи Spark Streaming обрабатывать потоки сообщений Apache Kafka и записывать результат обработки в облачную базу данных AWS RDS. ...