敏捷和自适应运输管理
关于此报价
只需稍作改造即可将上述边缘人工智能系统与交通信号系统集成。每个路口都安装了一个连接到互联网的信号控制箱。这可以支持在整个交通系统中实时进行交通流量管理。 解决这一挑战的关键是使刚性交通信号控制系统变得更灵活，使交通灯的变化能够适应因车辆数量和方向的变化而引起的交通流量波动，从而准确、自动并及时地应对各种情况。 该解决方案可以简化为三个阶段。 第一阶段开始是使用智能摄像头和仪表板可视化收集交通统计数据 ，用于模型构建。现场实验测试在三个主要的连续交通路口进行。 边缘人工智能摄像头通过绘制边界框线来异步运行自动车牌识别 (ANPR)、车辆检测/计数和分类模型，以获取实时数据。然后将捕获/识别的数据发送到云端进行大数据分析。云端将计算出每辆识别出的车辆牌号和大小，并转换为队列的长度。要构建模型以在整合车辆的怠速和非怠速时间后了解车流的动态信息，那么获取数据的准确性是非常重要的。得益于搭载英特尔® Movidius™ Myriad™ X MA2485 的边缘人工智能摄像头的跟踪功能，现在跟踪车辆的行驶轨迹和转弯已成为可能。 通过在云中执行额外的推理逻辑，可以进一步提取洞察数据。根据分析和结果，交通信号的控制也将按照不同的时间段进行同步和调整，以优化交通流量。一旦跨时间交通流量的统计建模准备就绪，开发将继续进入下一阶段以优化交通 KPI。 第二阶段是基于交通流量理论，综合车道数、饱和流量、交叉口到交叉口的行驶速度、车辆组合以及驾驶员行为等因素，开发更准确的模型。之后，我们使用人工智能（遗传算法、深度强化学习等）来学习能够适应实时交通流量的最佳偏移量和时长。实际优化将通过人工智能模型在两个层次上实现。第一级是每周从建议的交叉路口运行数据批处理，以进行人工智能优化模拟。优化操作可选择手动或自动实施。第二级是在推荐的交叉路口实时运行，以实现自动化和敏捷优化。 第三阶段是将充分训练的模型与交叉路口的交通控制器和 Ability 摄像头集成，以进行实际验证和优化。 一旦采用了人工智能模型建议的优化方案，交通信息就会显示在操作仪表板中，所有指标都会实时更新。战略仪表板可以跟踪与每个交叉路口的关键绩效指标相关的绩效。 通过操作仪表板，管理员可以了解每个交叉路口的瞬时空闲时间，并与模拟结果进行比较。空闲时间是两个关键实时数据的计算结果 — 边缘人工智能摄像头捕捉的车辆数量和排列长度。通过监控比较结果，指挥员可以不断调整自己的操作，使流量优化成为可能。 战略仪表板报告区域内一段时间内的交通流量统计信息，涵盖了客车单位数、分类、目的地和平均行程时间。此信息可帮助指挥员了解长期的流量趋势和模式。战略仪表板可以做出更好的长期规划决策，并确定交通问题，如交通拥堵和其他负面影响。通过在部署图中切换位置，可以看到实时视频流。 仪表板功能为指挥员带来了诸多好处。首先，它的数据透明度，您可以随时一目了然地掌握交通管理的详细概况。而且，它还缩短了对来自每个边缘人工智能摄像头的信息进行编译的时间，从而节省了大量时间。 其次，真实情况和模拟数据的比较不仅让您能真正了解模型的整体性能，而且还能对现实世界 KPI 进行修正。同步协调也能让用户更好地作出决策。最后，仪表板可以准确显示问题区域的位置，并为指挥员提供进行改善所需的信息。 指挥员可以通过仪表板上显示的数据跟踪改善情况，并在整个组织内明确责任分工，掌握各部分的改善进度。
技术规格
- 类别:
- 解决方案: 英特尔® 物联网 RFP 就绪套件
- 操作系统:
-
Linux* Other Linux family*
Linux* Other Linux family* Linux*
- 最终客户类型:
-
企业
- 工具包:
-
英特尔® Distribution of OpenVINO™ 工具包
- 部署架构:
-
其它
资源
采用的英特尔技术
英特尔® Movidius™ 视觉处理器
ABILITY ENTERPRISE CO., LTD.
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凭借在图像处理领域数十年的专注精神，Ability 一直在研发边缘人工智能计算机视觉技术，并为原始设备制造商客户带来了新的价值和创新视觉解决方案 自成立起，Ability 一直是图像传感器和光学集成领域的领导者。凭借其在高端摄像头和高端光学元件方面的坚实基础，Ability 近年来在人工智能物联网应用开发方面取得了重大进展 Ability 的智能 AI 摄...
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