Аналіз трафіку
Incoresoft Traffic Analytics — це потужне рішення на основі штучного інтелекту на основі відео, яке визначає інтенсивність, кількість та склад транспортного та пішохідного руху. Від моніторингу дорожнього потоку до виявлення дорожньо-транспортних пригод у режимі реального часу, цей модуль є важливим інструментом для розумних міст, доріг з контрольованим доступом та систем управління міським рухом.
Що таке сучасна система аналітики трафіку?
Аналітика трафіку – це поєднання комп’ютерного зору, нейронних мереж та аналітичних панелей, які перетворюють відео- або датчики на підрахунки, класифікації, потоки та сповіщення. Коротко кажучи: камери/датчики → ШІ → панелі та сповіщення.
- Відео + ШІ (програмне забезпечення для аналітики підрахунку пішохідного трафіку / програмне забезпечення для відеоаналітики підрахунку трафіку) виявляє та класифікує людей і транспортні засоби.
- Об'єднання даних датчиків (радарних, теплових, інфрачервоних) покращує точність за умов слабкого освітлення або щільного скупчення людей.
- Хмарна або периферійна аналітика перетворює необроблені показники на історичні тенденції, теплові карти та ключові показники ефективності (KPI).
Після тестування ми виявили, що відеосистеми, що працюють на сучасних нейронних мережах, перевершують прості порогові детектори у складних середовищах, таких як торгові центри з кількома входами.
Ключові переваги аналітики трафіку Incoresoft
Нейронна мережа
Модуль працює на основі нейронних мереж для надійного виявлення навіть у захаращених сценах.
Високоточна класифікація транспортних засобів
Легковий автомобіль, вантажівка, автобус — система розрізняє класи для кращої сортування та звітності про інциденти.
Статистика в режимі реального часу
Статистика руху транспортних засобів та людей у режимі реального часу відображається на інформаційних панелях для негайних дій.
- 01 Виявлення інцидентів — автоматичне розпізнавання аварій, заторів та ненормальних умов дорожнього руху
- 02 Масштабована архітектура — гнучке розгортання від окремих об'єктів до загальнонаціональних мереж розумного міста
- 03 Хмарна та периферійна аналітика — оберіть локальну обробку для швидкості або хмару для довгострокового аналізу
- 04 Безшовна інтеграція VMS — проста інтеграція з існуючими системами керування відео
- 05 Звіти з практичними порадами — експорт статистики трафіку в PDF, Excel або на живі інформаційні панелі
- 06 Стійкість до різних середовищ — надійна робота вдень/ніч, за будь-яких погодних умов та в умовах скупчення людей
Порівняння типів аналітики трафіку
Підхід |
Джерело даних |
Найкраще для |
Переваги |
Недоліки |
|---|---|---|---|---|
|
Відеонагляд (камера + ШІ) |
IP-камери |
Змішані майданчики для транспортних засобів та пішоходів (торгові центри, дороги) |
Багаті візуальні дані, класифікація за типом об'єкта, гнучкість |
Потрібні гарні ракурси та освітлення; питання конфіденційності потребують вирішення. |
|
Спеціалізовані датчики (радарні/теплові/лічильники дверей) |
Радарні, теплові, лічильники променів |
Робочі місця, невеликі магазини, входи |
Висока точність підрахунку, захист конфіденційності |
Менше контексту (відсутність класифікації), обмежена ситуаційна обізнаність. |
|
Аналітика місцезнаходження (панелі мобільних даних) |
Панелі місцезнаходження мобільних пристроїв |
Макротенденції відвідуваності в різних регіонах |
Чудово підходить для конкурентного бенчмаркінгу та аналізу водозбору |
Застереження щодо вибірки (не 100% охоплення), конфіденційності та вибірки даних. |
Як працює система аналізу трафіку
01
Поглинання: Система отримує та об'єднує потоки даних з міських камер, локальних систем відеоспостереження та датчиків Інтернету речей (IP-камер, периферійних пристроїв). Вона підтримує кілька форматів та протоколів одночасно, забезпечуючи безперебійне захоплення як відео в реальному часі, так і метаданих.
02
Виявлення та класифікація: Нейронні мережі виявляють об'єкти, класифікують типи транспортних засобів та підраховують людей, коли вони в'їжджають/виїжджають. Під час тестування цього продукту ми використовували поєднання кутів камери та висоти камери для найкращої точності. Завдяки використанню цього продукту наша команда виявила, що розташування камери має таке ж значення, як і алгоритм.
03
Агрегація та дія: Статистика формується та відображається на інформаційних панелях; сповіщення запускаються у разі інцидентів, заторів або скупчення людей. Виходячи з нашого безпосереднього досвіду, короткі щоденні звіти та сповіщення в реальному часі – це функції, які операційні команди використовують найчастіше.
Інструкції щодо використання аналітики трафіку
Контрольний список впровадження — як розгорнути аналітику трафіку
- Визначте ключові показники ефективності (KPI) — пішохідний трафік, час перебування в закладі, класи транспортних засобів, кількість інцидентів за місяць.
- Камери та датчики геодезії — відображайте кути, висоти та поля зору на карті. Методом спроб і помилок ми виявили, що висота камери та зона охоплення входу суттєво впливають на точність.
- Виберіть основне джерело даних — відео, датчики чи гібрид.
- Конфіденційність плану та відповідність вимогам — анонімізація, політики зберігання даних, інформаційні таблички.
- Пілотне випробування та перевірка — проведіть двотижневий аудит за ручними підрахунками. Наш аналіз цього продукту показав, що короткий аудит виявляє більшість неправильних конфігурацій.
- Інтегруйте інформаційні панелі — вносьте аналітику в щоденні операції та сповіщення про інциденти.
- Масштабування — розгортання камер, калібрування зон та налаштування автоматизованої звітності.
Поширені питання
Система використовує нейронні мережі для виявлення та класифікації об'єктів з відеопотоків, генеруючи точну статистику про рух транспорту та активність пішоходів.
Аналітика трафіку широко використовується в розумних містах, транспорті, роздрібній торгівлі, освіті, промисловості та безпеці приватної власності.
Аналітика в режимі реального часу допомагає запобігти аваріям, оптимізувати дорожній рух та підвищити безпеку як у міському, так і в приватному середовищі.