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Transformer les vidéos en bord de route en données de trafic exploitables

Applications et cas

Points clés à retenir

Transformez les vidéos routières en données de trafic exploitables grâce à l'IA embarquée. Les ordinateurs monocartes IA de la série Mo d'InHand traitent la détection, la classification et le comptage des véhicules au plus près de la caméra, offrant ainsi une plateforme flexible pour les applications de surveillance et d'analyse du trafic.

Arrière-plan

Les conditions de circulation évoluent tout au long de la journée en fonction du volume de véhicules, de l'utilisation des routes, des travaux et des événements locaux. Les relevés manuels et les échantillonnages périodiques ne permettent pas de suivre ces variations en continu. L'analyse vidéo embarquée permet de détecter et de classifier les véhicules en bord de route et de générer des données structurées sans avoir à envoyer chaque flux vidéo à un serveur central. Les développeurs de systèmes de gestion du trafic peuvent utiliser ces résultats pour créer des tableaux de bord, des rapports historiques, des indicateurs de congestion et d'autres applications adaptées aux besoins locaux.

Exigences du client

Données entre les manuels
Enquêtes
Les équipes chargées de la circulation ont besoin d'informations plus cohérentes sur le flux de véhicules que celles que peuvent fournir des enquêtes périodiques ou de courtes périodes d'observation.
Entrées utilisables pour
Applications de trafic
Les vidéos brutes filmées en bord de route doivent être converties en données structurées sur les véhicules, que le logiciel client peut organiser par lieu et par heure à des fins d'analyse et de reporting.
Opération à
Sites distribués
Le système doit fonctionner sur des sites routiers dispersés où la bande passante, l'espace disponible, les interfaces et les calendriers de déploiement peuvent varier.

Solution

La solution d'analyse du trafic combine des caméras de bord de route, un ordinateur monocarte d'IA InHand série Mo, une connectivité réseau et un logiciel d'analyse développé par le client. Mo traite localement le flux vidéo entrant et exécute des modèles compatibles pour la détection, la classification et le comptage des véhicules.

Son environnement basé sur Debian inclut TI TIDL, OpenCV et GStreamer, et prend en charge les modèles TFLite et ONNX. Les développeurs peuvent utiliser les données véhicules ainsi obtenues pour créer des statistiques temporelles, des tableaux de bord, des indicateurs d'état du trafic ou des intégrations avec des plateformes de gestion existantes. Le choix et le réglage du modèle doivent être effectués en fonction de la position de la caméra, de l'éclairage, des catégories de véhicules et de la fréquence de détection requise.

Le Mo 68A est la solution privilégiée lorsqu'une application nécessite une capacité de traitement accrue ou plusieurs entrées vidéo. La charge de travail prise en charge dépend du modèle, de la résolution, de la fréquence d'images et de la stratégie d'échantillonnage. Le Mo fournit la base de l'IA embarquée ; l'analyse de la congestion et l'optimisation du trafic sont implémentées dans l'application cliente.

Avantages

Réduction du trafic de retour vidéo
En traitant la vidéo au plus près de la caméra, la solution peut fournir des résultats structurés sans avoir à envoyer en permanence chaque flux vidéo à un serveur d'analyse central.
Analyses plus rapides
Développement
L'environnement Linux, de vision et d'IA préparé raccourcit le chemin entre un modèle de trafic et les tableaux de bord, les rapports et autres applications développées par le client.
Déploiement progressif simplifié
Le matériel compact et les interfaces communes permettent aux équipes de commencer par des emplacements sélectionnés et d'intégrer des points supplémentaires en bord de route au fur et à mesure du développement du projet.

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