透過人工智慧與電腦視覺提升交通執法
編者註:insight.tech 支持終結種族主義、不平等與社會不正義行為。我們不容忍我們贊助商的產品用於侵犯人權,包括但不限於政府濫用視覺化技術。insight.tech 上所提到的產品、技術和解決方案皆假定為以負責且合乎道德的方式使用人工智慧以及電腦視覺工具、技術和方法。
隨著數以百萬計的註冊車輛每天不斷增長,印度南部城市的有關當局在管理已經人滿為患的街道交通問題上苦苦掙扎。落後的技術與工作繁重的交通管理人員相結合,成本高昂、危險且無法擴充。
該城市需要的是一種可以符合其需求的現代化解決方案。這不僅包括偵測到這些問題,還要使有關當局能在違規行為在系統內傳輸以產生票證之前查看詳細的審查。
好消息是,將電腦視覺和人工智慧 (AI) 等技術相結合,便可以在整個城市範圍內實現具有成本效益的交通執法。
可擴充的交通管理
Vehant TrafficMon® 解決方案在標準 IP 攝影機中加入了一層智慧層,進而可以偵測多種類型的違規行為,而車牌識別則可以識別違規者。此外,即時分析及其視覺化可協助有關當局展示整個城市的目前狀況與趨勢,使交通管理人員能夠主動採取行動。
Vehant 的交通監控和交通樞紐執法解決方案包括一組具有偵測功能的軟體模組,例如:
- 自動車牌識別 (ANPR)
- 闖紅燈
- 三人騎自行車且沒戴安全帽違規
- 超速
- 反向駕駛
- 自由左轉受阻
- 顏色與標誌
有關當局不僅可以在多個位置增添攝影機,而且可以從一個應用程式開始,並在將來會增加更多功能。這種可擴充性可協助城市專注於其關鍵需求,同時從現有基礎架構中獲得更多價值。
Vehant 業務開發經理 Dheeraj Saxena 表示:「視訊處理、強大的深度學習演算法和邊緣人工智慧硬體是系統的核心。這些功能既可以擷取事故發生時的資訊,也可以進行分析以提取關鍵見解和有效的資源規劃。」
這也瞭解各種可行的資訊,例如違規最高的地區、屢犯者和經常違規的車輛。違規趨勢分析還有助於有關當局更加瞭解社會文化行為。
邊緣的電腦視覺與人工智慧
大部分繁重的工作都在本地處理單元 (LPU) 完成。
Vehant 技術長 Anoop Prabhu 表示:「攝影機的摘要會進入 LPU。這是處理原始畫面(包括人工智慧模型)的地方,以便了解實際情況—當前發生的違規情況。」從那裡,只有與違規有關的資訊才會從所有城市和十字路口傳送到後端伺服器,然後在此進行整合(圖 1)。
在邊緣收集的資料不僅使城市得以識別違規行為,而且還可以採取積極主動的方法來提升道路安全。
透過 Intel® OpenVINO™ 工具組,Vehant 的人工智慧與機器學習處理工作會即時在 Intel® 平台上進行。Prabhu 表示:「與 Intel 緊密合作使我們能夠適應運算密集型應用程式,進而確保在其處理器上的順暢作業。
在資料中心中,中央管理伺服器應用程式會從邊緣裝置接收所有資料。這些有價值的資料摘要會透過 API 傳遞到命令中心,以提供相關資訊(圖 2)。
架構智慧交通執法與管理解決方案
從規劃到實施,系統整合商 (SI) 與各城市和 Vehant 合作,在正確的位置部署正確的解決方案。憑藉著他們的專業知識,他們非常適合協助交通管理人員規劃覆蓋道路、十字路口和鬧區所需的系統架構和基礎架構。
這包括攝影機的安裝位置與邊緣裝置的位置,以實現最佳覆蓋。系統整合商可以設計將邊緣運算裝置連接回主伺服器的網路基礎架構。
Vehant 聯合創始人暨執行長 Kapil Bardeja 表示:「我們靈活的模組化解決方案架構可進行水平和垂直縮放,並且可輕鬆增添新的軟體模組以運用現有的攝影機基礎架構。而這有助於系統整合商簡化部署並擴大專案規模。」
對於交通警察和城市規劃師等有關當局而言,部署這些技術可為公民和有關當局帶來真正的好處:
- 有效的交通執法
- 更佳的道路安全性
- 減少擁擠
- 更順暢的交通流量
- 城市基礎架構規劃的見解
在交通管理方面,智慧城市變得愈來愈有智慧。