Surveillance intelligente du trafic vidéo

Les embouteillages chroniques entraînent la formation de longues files de véhicules aux intersections. Les longs embouteillages sont particulièrement gênants aux heures de pointe. L'activité des véhicules, les mouvements conflictuels et la capacité sont considérablement affectés par les systèmes de feux de circulation aux passages à niveau. Les feux de circulation traditionnels utilisent des contrôles basés sur des règles, cependant, cette méthodologie stricte est inefficace dans toutes les conditions de circulation. De plus, les capteurs actuels, qui utilisent la technologie des boucles d'induction implantées dans la chaussée, ne donnent qu'une image générale de l'état réel du trafic. Une surveillance précise du trafic est nécessaire pour comprendre les mouvements de véhicules et les flux de trafic autour de la ville afin de produire un système de transport qui assure la sécurité tout en permettant un meilleur débit de trafic.

Le système de périphérie IA surpasse les techniques conventionnelles de reconnaissance de véhicules utilisées pour le suivi d'objets en effectuant une surveillance du trafic sur d'énormes volumes de données vidéo enregistrées à l'aide de technologies d'inférence IA. Le système Edge AI collecte les métadonnées des routes grâce à l'informatique d'apprentissage en profondeur et les envoie à la salle de contrôle centrale. Le serveur d'inférence IA, qui est intégré à un tableau de bord facile à utiliser dans la salle de contrôle, collecte non seulement les métadonnées de tous les appareils IA de pointe, mais garde également une trace de toutes les situations de trafic. Le serveur AI peut détecter toute circonstance anormale et réguler les feux de circulation en conséquence. Le système de contrôle des feux de circulation auto-adaptatif assure un mouvement de circulation efficace et rationalisé à travers la ville avec la force analytique du serveur d'inférence AI. Des informations telles que les numéros de véhicules, les directions, les temps d'attente, etc. peuvent toutes être facilement acquises à l'aide de la vidéo équipée de systèmes d'intelligence artificielle basés sur les bords. Tout cela contribue au développement d'une meilleure infrastructure de transport grâce à des techniques proactives de planification des transports telles que les analyses des effets de la circulation, les transports en commun et la conception des routes.