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Comment la détection des débris de construction à partir d'un drone peut réduire les coûts d'inspection

Technologie Vision par ordinateur
Industrie Construction
Industries potentielles Environnement et développement urbain, immobilier, logistique et transports
Client Municipalité de la ville

Résumé

Nous avons développé une application basée sur un drone capable de détecter et de signaler 25 types différents de débris de construction pour une municipalité. La solution a permis d'automatiser le processus d'inspection des chantiers de construction tout en réduisant considérablement l'implication humaine et les coûts moyens d'inspection. Selon les estimations de nos clients, le système a permis d'économiser 320 heures de travail par mois et de réduire les coûts d'inspection moyens de 40%.

Défi

Le client, un intégrateur de systèmes exécutant des projets gouvernementaux, avait besoin d'un système d'analyse du trafic routier capable d'identifier différentes entités routières (voitures, piétons, vélos, etc.), de les suivre et d'effectuer des analyses plus approfondies, par exemple, identifier le type, le modèle et le type de voiture. marque, couleur et autres. Le principal défi consistait à créer un système de science des données robuste, facilement transférable entre différents types de caméras et points de vue, ainsi que fonctionnant dans différents environnements.

Solution par AI Superior

Le système que nous avons développé comprend plusieurs composants analytiques :

  • Détection d'entités routières (voitures, piétons, vélos, camions, bus, motos)
  • Suivi d'objet
  • Estimation de la vitesse d'une voiture
  • Reconnaissance des couleurs des voitures
  • Reconnaissance du type, de la marque et du modèle de voiture (plus de 7 000 modèles uniques)
  • Reconnaissance et validation de plaque d'immatriculation
  • Analyse de l'intensité du trafic
  • Détection d'anomalie (ex. : un piéton sur une autoroute)
  • Analyse du stationnement illégal

Les composants ont été développés sous forme de modules indépendants permettant une personnalisation de l'ensemble du système. Les caractéristiques uniques du système sont :

  • Capacité à détecter et classer des objets partiellement obstrués
  • Identifier l'année de production du modèle de voiture
  • Prend en charge la reconnaissance des véhicules utilitaires
  • Il peut être ajusté à différents environnements de circulation
  • Permet d'être mis à jour avec de nouveaux modèles de voitures
  • Permet plus de fonctionnalités, par exemple un suivi avancé ou une détection d'événements

Résultat et implications

Le système de science des données a été déployé par la municipalité d'une ville et fonctionne avec succès 24h/24 et 7j/7, couvrant des centaines de caméras.

Travaillons ensemble!

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