Yol Kenarı Videolarını Eyleme Dönüştürme
Uygulamalar ve Örnek Olaylar
Önemli Noktalar
Yol kenarı videolarını, cihaz içi yapay zeka ile eyleme dönüştürülebilir trafik verilerine dönüştürün. InHand Mo serisi yapay zeka destekli tek kartlı bilgisayarlar, araç tespiti, sınıflandırması ve sayımını kameraya yakın bir şekilde gerçekleştirerek trafik izleme ve analiz uygulamaları için esnek bir temel sağlar.
Arka plan
Araç hacimleri, yol kullanımı, inşaat faaliyetleri ve yerel etkinlikler değiştikçe trafik koşulları da gün boyunca değişmektedir. Manuel incelemeler ve periyodik örneklemeler bu değişikliklere sürekli olarak ilişkin bilgi sağlayamaz. Cihaz üzerinde video analizi, yol kenarındaki konumlarda araçları tespit edip sınıflandırabilir ve her video akışını merkezi bir sunucuya göndermeden yapılandırılmış veri üretebilir. Trafik sistemi geliştiricileri, bu sonuçları yerel işletme gereksinimlerine göre uyarlanmış gösterge panoları, geçmişe dönük raporlar, tıkanıklık göstergeleri ve diğer uygulamalar oluşturmak için kullanabilirler.
Müşteri Gereksinimleri
Anketler
Trafik Uygulamaları
Dağıtılmış Siteler
Çözüm
Trafik analiz çözümü, yol kenarı kameralarını, InHand Mo serisi yapay zeka destekli tek kartlı bilgisayarı, ağ bağlantısını ve müşteri tarafından geliştirilen analiz yazılımını bir araya getiriyor. Mo, gelen videoyu yerel olarak işliyor ve araç tespiti, sınıflandırması ve sayımı için uyumlu modelleri çalıştırıyor.
Debian tabanlı ortamı, TFLite ve ONNX modelleri desteğiyle birlikte TI TIDL, OpenCV ve GStreamer'ı içerir. Geliştiriciler, elde edilen araç verilerini kullanarak zamana dayalı istatistikler, gösterge panelleri, trafik durumu göstergeleri veya mevcut yönetim platformlarıyla entegrasyonlar oluşturabilirler. Model seçimi ve ayarı, kamera konumuna, aydınlatmaya, araç sınıflarına ve gerekli algılama sıklığına bağlı olarak yapılmalıdır.
Mo 68A, bir uygulamanın ek işlem gücü veya birden fazla video girişi gerektirdiği durumlarda tercih edilen seçenektir. Desteklenen iş yükü, modele, çözünürlüğe, kare hızına ve örnekleme stratejisine bağlıdır. Mo, uç yapay zeka altyapısını sağlar; daha üst düzey tıkanıklık analizi ve trafik optimizasyonu müşteri uygulamasında uygulanır.
Faydalar
Gelişim
