Автоматизований збір даних про трафік

Зараз ми працюємо над розробкою транспортної моделі міста Дніпро та передмістя і настав час підрахувати інтенсивності руху транспорту. Зазвичай це сотні годин відео з камер спостереження та ще більше годин нудного, монотонного ручного підрахунку. В силу людського фактору іноді трапляються помилки і процес може затягуватись.

Ми завжди намагаємося оптимізовувати наш робочий процес та покращувати отримані результати, тому слідкуємо за всіма новинками.  Так ми знайшли для себе GoodVision. Тепер він допомагає нам автоматизувати процес підрахунків транспортних та пішохідних потоків.

Застосунок включає в себе власний штучний інтелект.  Він дозволяє швидко виявляти об’єкти та події на записах із камер спостереження, з можливістю структурування і подальшого використання для більш детальної аналітики. Він дозволяє опрацьовувати відео з камер в режимі онлайн, при денних і нічних сценаріях зйомки, в різних погодних умовах, таких як дощ, туман, сніг і т.д.

Програма дозволяє класифікувати учасників дорожнього руху на 8 категорій: пішохід, легковий автомобіль, фургон (LGV), вантажівка (OGV1 + OGV2), автобус, велосипед, мотоцикл, тварина (Рис. 1). При цьому кількість категорій розпізнавання постійно зростає і, найближчим часом планується розширити класифікацію вантажних автомобілів в залежності від кількості осей на транспортних засобах.

Рис. 1. – Загальний вигляд робочого вікна Goodvision при візуалізації отриманих даних (з врахуванням типології учасників дорожнього руху) Продовжувати читання Автоматизований збір даних про трафік