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Comment l'intelligence artificielle peut aider à l'analyse du trafic | L'IA dans le système de gestion de la sécurité routière

Technologie Apprentissage automatique de base | CV
Industrie Gouvernement
Industries potentielles Vente au détail
Client Intégrateur de systèmes

Résumé

Nous avons développé un système d'analyse du trafic routier pour un intégrateur de systèmes exécutant un projet gouvernemental. Le système développé est capable de traiter les flux vidéo des caméras de circulation et d'effectuer des analyses de scènes routières : détecter des objets et estimer leurs propriétés (trajectoire, vitesse, etc.), identifier les embouteillages et les infractions, reconnaître les modèles de voitures et leurs plaques d'immatriculation, etc. Le système offre un environnement plus sûr pour la ville et la possibilité de surveiller les routes sans intervention humaine.

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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