Intelligente Verkehrssysteme

LPR-Systeme verwenden Kameras und Bildverarbeitungsalgorithmen, um das Fahrzeug im Bild zu erkennen, sein Nummernschild zu identifizieren, die alphanumerischen Zeichen zu extrahieren und sie mit einer Datenbank zur Identifizierung oder Überprüfung zu vergleichen.

ITS-Anwendungen, insbesondere auf Autobahnen, erfordern eine hohe Genauigkeit bei hohen Bildraten, um schwierige Bedingungen wie hohe Geschwindigkeiten, mehrere Fahrzeuge gleichzeitig, schlechte Beleuchtung, unterschiedliche Winkel oder Verdeckungen zu bewältigen, und müssen dennoch Nummernschilder für eine genaue Abrechnung oder Ticketausstellung mit minimalen Fehlern genau erkennen.

Der Hailo AI-Prozessor ermöglicht es Verkehrsmanagementsystemen, wertvolle Erkenntnisse für eine optimierte Mobilität von Menschen und Fahrzeugen in Echtzeit zu gewinnen. Ein von Hailo betriebenes Verkehrsmanagementsystem:

• Verbessert den Verkehrsfluss durch Stauanalyse und LPR (Kennzeichenerkennung) / ANPR (Automatische Nummernschilderkennung) auf mehreren Fahrspuren und in Echtzeit für eine bessere Straßennutzung und sicherere Mobilität. Anpassung der Ampel an den Verkehrsfluss und Änderung der Fahrbahnrichtung durch den Verkehrsfluss.
• Verbessert die Kapazitätsplanung durch automatisierte Verkehrsstudien und Verkehrsflussanalysen für die Planung von Straßenkapazitäten und Infrastrukturverbesserungen
• Ermöglicht die Priorisierung des öffentlichen Verkehrs zur Steigerung der Effizienz des städtischen Verkehrsmanagements, um das Verkehrsaufkommen besser zu bewältigen
• Ermöglicht eine prompte Behandlung von Vorfällen, um deren Auswirkungen zu minimieren, sowie die Vorbeugung künftiger Ereignisse durch die Analyse der Ursachen von Vorfällen

Verkehrsüberwachungssysteme, die auf dem Hailo AI Processor basieren, führen Echtzeit- und Hochleistungs-KI-Videoanalysen am Rande des Netzes von einer oder mehreren Kameras durch. Diese Systeme liefern genaue Einblicke und Warnmeldungen mit geringer Latenzzeit und einem geringen Stromverbrauch. Der Hailo AI-Prozessor ist aufgrund seiner kleinen Bauform, seines geringen Stromverbrauchs und seiner Kosteneffizienz ideal für die Integration in Verkehrskameras oder Edge Traffic Management Gateways geeignet

Die Hailo-Prozessoren machen die Erhebung von Mautgebühren auf Straßen, Brücken, in Tunneln oder anderen Verkehrsinfrastrukturen schneller und genauer.

Mit dem technologischen Fortschritt haben sich die Anwendungen so entwickelt, dass sie elektronische Mauterhebungssysteme (ETC) enthalten und die traditionelle manuelle Bearbeitung ersetzen. KI verbessert die Effizienz und Effektivität durch die Automatisierung von Prozessen, die Verbesserung der Genauigkeit und Sicherheit und ermöglicht eine hohe Erkennungsrate mit hoher Genauigkeit, selbst bei mehreren Fahrzeugen, die mit hoher Geschwindigkeit und auf mehreren Fahrspuren fahren. KI ermöglicht auch die Implementierung dynamischer Preismodelle, die Personalisierung von Nutzererlebnissen und die Erleichterung datengesteuerter Entscheidungen. Mautsysteme, die auf den Hailo KI-Prozessoren basieren, führen hochleistungsfähige KI-Videoanalysen in Echtzeit von einer oder mehreren Kameras durch und liefern genaue Einblicke und Warnungen bei geringer Latenz und einem geringen Stromverbrauch. Diese Fortschritte führen zu einer effizienteren Mauterhebung, weniger Staus, einem besseren Verkehrsfluss und einer höheren Kundenzufriedenheit.

KI kann auf verschiedene Weise eingesetzt werden, um die Effektivität und Effizienz von Strafverfolgungsbehörden zu verbessern. Mithilfe von KI können Strafverfolgungsbehörden sich wiederholende Aufgaben automatisieren, die menschliche Entscheidungsfindung verbessern und fortschrittliche Analysen zur besseren Verbrechensverhütung und -aufklärung bereitstellen.

Intelligente Videoüberwachung kann angewandt werden auf:

• Erkennung von Fahrzeugen und LPR zur Identifizierung und Durchführung von Durchsetzungsmaßnahmen
• Verfolgung der Fahrzeugrichtung und der Fahrgeschwindigkeiten zur Geschwindigkeitsüberwachung
• Erkennen und Verfolgen von gefährlichem Fahrerverhalten, wie z.B. häufige oder unzulässige Spurwechsel,
  Fahrzeuge, die anderen folgen oder sie überholen, Fahrzeuge, die anhalten oder
  auf dem Seitenstreifen fahren
• Erkennung der Einfahrt in eingeschränkte/begrenzte Bereiche, wie z.B. Busspuren, Querschnittsbereiche
  zu vordefinierten Zeiten (z.B. bei einer roten Ampel oder im Falle eines tageszeitabhängigen Abbiegens)
• Erkennung der Verwendung von Sicherheitsmaßnahmen wie Sicherheitsgurten in Autos und Helmen für
  Motorrad- und Fahrradfahrer
• Erkennung der Nutzung von Mobiltelefonen oder anderer Ablenkungen durch den Fahrer

Um in der Lage zu sein, Fahrzeuge zu erkennen und Nummernschilder zu lesen oder den Sicherheitsgurt oder das Telefon in der Fahrerkabine zu sehen, wenn es zu Staus kommt und/oder die Fahrzeuge mit hohen Geschwindigkeiten unterwegs sind, ist eine Echtzeit-Analyse (oder besser) erforderlich, die auf hochauflösendem Video läuft. Möglicherweise sind sogar mehr als eine Kamera und ein Videostream für den Einsatz erforderlich. Dies ist die Art von Einsatz, für die leistungsstarke, hochmoderne Edge-KI-Verarbeitung gedacht ist.

Selbst Parkplätze werden heutzutage immer intelligenter.

Da Parkplätze immer knapper werden und die Städte immer mehr verstopfen, wird eine intelligente und effiziente Verwaltung von gemeinsam genutzten Parkplätzen immer wichtiger. Durch die Integration von intelligenten Sensoren, Kameras und maschinellen Lernmodellen können Betreiber von Parkplätzen den Nutzern helfen, leichter und schneller einen Parkplatz zu finden, während sie gleichzeitig die Zuweisung von Parkplätzen optimieren und ihre Einnahmen maximieren.

Informationen über die Verfügbarkeit von Parkplätzen in Echtzeit können genutzt werden, um Autofahrer zu freien Parkplätzen zu leiten, wodurch sich der Zeit- und Arbeitsaufwand für die Suche nach einem freien Parkplatz verringert und gleichzeitig die Staus auf dem Parkplatz und an der Ein- und Ausfahrt reduziert werden.

Der Einsatz von KI-gestützter Kennzeichenerkennungstechnologie (LPR) kann zur Optimierung der Parkplatznutzung genutzt werden, indem die automatische Abrechnung, die Überwachung von Parkzeit- und Platzverstößen, die Verringerung des Zeit- und Arbeitsaufwands für das Betreten und Verlassen des Parkplatzes sowie Einsparungen bei den Betriebskosten ermöglicht werden.