Умная камера с искусственным интеллектом повышает безопасность, улучшает парковку и дорожный поток.

В прошлом основной задачей камер видеонаблюдения была запись событий. И люди были единственными, кто мог распознавать эти записи. Сегодня они широко используются в системах безопасности и дорожного движения и приобретают все более широкие возможности. Новейшее поколение камер может летать, интерпретировать визуальные данные и даже понимать суть ситуаций.
Модернизация и управление современными городами базируется на актуальных данных, которые собирают сотни миллионов IoT датчиков, установленных по всему миру. Хотя датчиков уже очень много, их число растет в геометрической прогрессии. Одним из видов датчиков, которые обеспечивают богатый массив информации, является камера. С другой стороны, камеры генерируют невероятно большие объемы данных. Эти данные необходимо анализировать в режиме реального времени, в идеале как можно ближе к источнику, чтобы свести к минимуму требования к подключению данных. Именно здесь вступает в игру искусственный интеллект. Он может распознавать отдельные объекты на видео, отслеживать их и классифицировать. Искусственный интеллект превращает камеры в универсальные и широко используемые IoT устройства, становясь фундаментом умных и безопасных городов.

Системы видеонаблюдения и искусственный интеллект


Технология, используемая в камерах, за последнее десятилетие значительно продвинулась вперед. Датчики изображения теперь имеют увеличенное разрешение, скорость объектива, чувствительность, динамический диапазон и широкий спектр других параметров, необходимых для получения высококачественных изображений в любых условиях освещения. Дальнейшее развитие цифровых технологий постепенно открывает новые возможности для их применения. Камеры видеонаблюдения стали глазами центров мониторинга и датчиков немых, специально изготовленных машин. Сейчас мы вступаем в новую эру, когда машины начинают понимать образы. Если вы понимаете смысл изображений, это означает, что вы можете управлять автомобилем, узнавать лица и измерять, анализировать и контролировать окружающий вас мир. С приходом глубокого обучения способность машин интерпретировать визуальные данные вышла на совершенно новый уровень. С помощью массивно параллельных вычислительных систем, моделирующих адаптируемые биологические нейронные сети, внезапно стало возможным решать задачи, которые ранее было трудно понять машинам, такие как обнаружение транспортных средств или понимание сути визуальных сцен. В каких ситуациях можно использовать умные камеры?

Интеллектуальные системы камер видеонаблюдения


Во многих областях резкий рост автомобильного движения, наблюдаемый в последние годы, превышает возможности транспортной инфраструктуры. Однако загруженность дорог не является достаточно сильным импульсом для того, чтобы автомобилисты перестали пользоваться автомобилями и стали пользоваться общественным транспортом чаще. Увеличение пропускной способности дорожных сетей за счет строительных работ является чрезвычайно дорогостоящим и трудоемким решением. Другим способом улучшения транспортного потока на существующих дорогах является обеспечение более эффективного управления дорожным движением. Ключевым элементом решения является адаптация светофоров на оживленных перекрестках, то есть изменение планов светофора в зависимости от текущей дорожной ситуации. Интеллектуальные перекрестки используют сеть датчиков для постоянного измерения и оценки спроса на "зеленый свет", регистрации долгосрочной статистики и связи с системой управления. Обычно используемые типы датчиков, такие как индукционные петли или радарные блоки, также могут быть заменены системой умных камер. Дорожные умные камеры могут обнаруживать транспортные средства, а также пешеходов и велосипедистов, которые оказывают значительное влияние на движение транспорта. Интеллектуальные системы камер могут маркировать объекты, а затем передавать этикетки другим камерам. Это позволяет им отслеживать объекты и записывать их полную траекторию через перекресток (в виде матрицы O/D). Система управления, которая анализирует зарегистрированные траектории, автоматически идентифицирует загруженные участки, дорожные конфликты или аномалии (например, аварии или остановленные транспортные средства). Кроме того, умные камеры могут также транслировать видео в реальном времени для визуального контроля в центрах мониторинга дорожного движения или предоставлять видеозаписи, которые могут быть использованы для определения причин дорожно-транспортных происшествий. Эти особенности, вместе с их низкой стоимостью, являются одними из причин, почему камеры становятся все более популярными в этом секторе.

Умная парковка


Рост автомобильного движения не только создает пробки, но и создает проблемы при парковке автомобилей в городах. Существует ряд способов, с помощью которых можно определить наличие свободных парковочных мест, будь то модели прогнозирования или сенсорные решения, предоставляющие данные в режиме реального времени. Что делает камеры с искусственным интеллектом лучше, чем датчики дорожного покрытия? Есть несколько причин. Умная камера работает как единое IoT устройство, охватывающее десятки или даже сотни парковочных мест (в зависимости от планировки парковки). С помощью алгоритмов можно не только определить, занято ли парковочное место, но и классифицировать находящийся там объект. Такое сочетание функций позволяет разработать комплексную политику в области парковки, что повышает эффективность использования парковочных мест (путем мониторинга зарезервированных парковочных мест, обнаружения транспортных средств, блокирующих дорогу и т.д.). Камеры также обеспечивают пассивное повышение безопасности и могут быть связаны с полицией. Алгоритмы позволяют идентифицировать транспортные средства по их номерным знакам, что позволяет проводить политику, которая, например, предоставляет льготы местным жителям. Такой подход также более надежен, поскольку камеры производятся в массовом масштабе и, в отличие от датчиков, этот метод не требует идеальной парковки автомобилей для того, чтобы их можно было обнаружить. Таким образом, если она используется в больших масштабах, умная камера с алгоритмами компьютерного зрения потенциально может быть гораздо более умным решением для парковки, чем технология, используемая в настоящее время.

Умные улицы нуждаются в "умном освещении"


Умное уличное освещение является одной из основных платформ, где сети городских IoT устройств могут доказать свою эффективность. IoT датчики обеспечивают идеальное покрытие города, постоянный источник питания и, как правило, управляются одной организацией. Уличные фонари обеспечивают освещение, необходимое умным камерам. Это означает, что все города имеют систему элементов, которые непосредственно оптимизированы для сбора визуальных данных с помощью интеллектуального освещения. И как его можно использовать? Во многих отношениях: анализировать использование общественных мест, контролировать трафик и даже повышать безопасность с помощью алгоритмов, которые выявляют аномальные ситуации. Это похоже на научную фантастику? Интеллектуальные современные камеры - это крошечные устройства, которые легко встраиваются в умные лампы. Для одной smart камеры мощность, необходимая для работы процессора в нейронных сетях в режиме реального времени, в настоящее время составляет около 10 Вт. Это делает камеры перспективным инструментом, который может быть использован для построения умных улиц.

Переходи на спецпроект УМНЫЙ ГОРОД

Летающая камера


Smart камеры также стали основным датчиком беспилотных летательных аппаратов, или беспилотников. Дроны дали возможность летать камерам, создав идеальную мобильную систему мониторинга, которая может предложить совершенно новый взгляд на вещи вокруг нас. Просмотр сцены с высоты птичьего полета имеет много преимуществ. Препятствия для обзора сведены к минимуму, и угол обзора обеспечивает идеальную точность определения местоположения наземных целей. Данные из такой системы могут быть настолько точными, что могут быть использованы для углубленного анализа дорожных конфликтов, что позволяют анализировать безопасность перекрестка путем изучения взаимодействия между отдельными субъектами в транспортном потоке на конкретной территории. Эта технология позволяет применять совершенно уникальный подход, практически позволяющий обнаруживать аварии еще до того, как они произойдут. Даже в этом контексте большую роль играет поверхность, которую может покрыть камера, установленная на беспилотном летательном аппарате. Камера с разрешением 4K может охватывать до 700 метров, что является достаточно длинным участком, позволяющим автоматически распознавать агрессивное поведение, нарушения минимального расстояния между транспортными средствами и т.д. Подобно традиционным системам камер видеонаюлюдения, которые могут идентифицировать цель по визуальным миниатюрам и положению, даже беспилотники могут быть использованы в большем количестве, чтобы охватить большую площадь, например, городской район. Этот подход уже используется в исследовательских проектах.

Умные камеры современных городов


Прогресс в области искусственного интеллекта, используемого для распознавания объектов на снимках и понимания сцен, изменил определение камеры как стандартного датчика, который теперь может использоваться для решения широкого круга задач, даже за пределами контекста "умного города". Камера становится интеллектуальной с широким спектром применений. Её точность определяется не только аппаратными средствами, а в основном алгоритмами. Этот подход основан на извлечении данных из снимков. Мы знаем, что эти задачи имеют решение, потому что мы сами являемся доказательством того, что такое решение существует. Мы также очень хорошо понимаем, что ограничения, которые имеют системы видеонаблюдения, определяются их техническими характеристиками. Мы постепенно приближаемся к моменту, когда понимание образов перестанет быть исключительной прерогативой живых существ. Мы на пороге эпохи умных камер. Автономные транспортные средства, умные улицы, интеллектуальные беспилотники, идентификация на основе распознавания лиц... Это лишь некоторые из областей, в которых камеры занимают лидирующие позиции среди датчиков.

Компания INTELVISION предлагает услуги по проектированию, монтажу, программированию и пуско-наладке систем автоматизации и диспетчеризации инженерных систем, зарядных станций и зданий (BMS) в Москве, Санкт-Петербурге, Казахстане и СНГ.
Мы также являемся разработчиками программного обеспечения SmartUnity BMS

Подпишись на наш блог
Мы постараемся публиковать интересные статьи на тему "Умный Город", "Умный дом"

Перезвоните мне!
Call Close
Ваш телефон для связи

Читайте также


Читать все статьи >>