Адаптивна система управління дорожніми сигналами
Вступ
Міста складаються з доріг та вулиць де перетинаються усі типи транспортних засобів: пішоходи, велосипеди, автомобілі, автобуси та інше. Регулювання світлофорів на перехрестях сильно впливає на активність транспортних засобів, багатосторонній рух й пропускну здатність доріг. Щоб досягти максимальної ефективності безпечного дорожнього руху, необхідний точний моніторинг трафіку, аби зрозуміти рух транспортних засобів та потоки в усьому місті.
Традиційні технології відстежування трафіку, такі як ультразвукові, мікрохвильові радари чи інфрачервоні датчики, або коштують занадто дорого, або не мають необхідної деталізації запису. Відеосистеми можуть подолати ці недоліки та, завдяки штучному інтелекту (ШІ), генерувати важливі метадані про дорожній рух. Така інформація, як номери автомобілів, напрямки руху, час очікування і т.д., може бути легко отримана за допомогою відео та системи штучного інтелекту. Це - революція в області моніторингу дорожнього руху.
Системні вимоги
Рішення для моніторингу дорожнього руху з використанням штучного інтелекту містить самоадаптивну світлофорну систему, граничну систему штучного інтелекту та внутрішній сервер логічного виводу для штучного інтелекту. Система штучного інтелекту отримує відеопотоки з IP-камер, а потім аналізує вміст використовуючи логічний вивід. Живлення IP-камер за технологією Power-over-Ethernet (PoE) відбувається через порт LAN RJ45 загального призначення й значно спрощує розгортання камер у віддалених районах. Оскільки обладнання планувалось розміщувати на світлофорах воно мало відповідати деяким вимогам: низьке енергоспоживання, безвентиляторна конструкція та широкий діапазон температур.
Після зняття показань дорожнього руху необроблені дані передаються в центральну диспетчерську, де потужний сервер логічних обчислень буде аналізувати увесь масив отриманих даних за допомогою попередньо навчених моделей глибокого навчання. Це дозволить керувати самоадаптованими світлофорами з диспетчерського центру.
Опис системи
Компактний модульний комп'ютер Advantech MIC-720AI на базі NVIDIA Jetson Tegra X2 (TX2) був використаний в якості граничної системи ШІ. MIC-720AI використовує технологію штучного інтелекту для моніторингу дорожнього руху на основі великої кількості зібраних даних, перевершуючи традиційні методи розпізнавання транспортних засобів. MIC-720AI задовольняє вимогам обчислень глибокого навчання в польових умовах, де метадані пакуються й передаються в центральний диспетчерський пункт. MIC-720AI також надає багато інтерфейсів для інтеграції з іншим дорожнім обладнанням.
Інтегрований з інтутївно зрозумілою панеллю приладів в диспетчерській, сервер ШІ SKY-6100 не тільки отримує метадані від усіх граничних систем ШІ, але й відстежує дорожні умови за допомогою моделей глибокого навчання. При виникненні будь-яких аномальних ситуацій сервер ШІ може розпізнати їх та адаптивно керувати світлофорами. Завдяки аналітичним можливостям SKY-6100, самоадаптивна система управління світлофорами забезпечує плавний та ефективний рух транспорту в місті. Тепер міська влада може мати багаторівневий огляд всього дорожнього руху в місті в режимі реального часу. Більш того, дані й інформація про дорожній рух постійно необхідні для оцінки поточних та минулих показників, а також для прогнозування майбутніх показників. Все це допомагає активному транспортному плануванню, такому як оцінка впливу на дорожній рух, суспільний транспорт та проектування доріг, для створення кращої транспортної інфраструктури в майбутньому.
Ключові особливості
- Рішення для моніторингу трафіка зі штучним інтелектом та добре продуманим наскрізним потоком даних.
- Промислова система штучного інтелекту розширює можливості штучного інтелекта в польових умовах з мінімальними зусиллями по розгортанню.
- Обчислення з глибоким навчанням на серверній частині дозволяють автоматично адаптувати управління світлофором