Intelligente Verkehrssysteme

Hailo AI-Prozessoren für intelligente Verkehrssysteme 

KI-gestützte intelligente Verkehrssysteme

Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht es Intelligenten Verkehrssystemen (Intelligent Transportation Systems, ITS), den Verkehr zu rationalisieren und Staus zu reduzieren, die Sicherheit zu erhöhen und vor Verkehrsverstößen und gefährlichen Situationen zu warnen. Die Anwendung von KI-Modellen ermöglicht die Verarbeitung von aufgenommenen Bildern und Videos des Verkehrs in Echtzeit und mit hoher Genauigkeit, um Fahrzeuge, Fußgänger und andere Objekte zu erkennen und zu verfolgen.

ITS am Rande

 

 

 

Kosten und Effizienz führen dazu, dass die erforderlichen Analysefunktionen an den Rand des Netzwerks verlagert werden, wodurch die Nachfrage nach höherer Edge-KI-Verarbeitung bei geringerer Leistung und geringeren Kosten entsteht. Die Hailo-Prozessoren ermöglichen die Ausführung von fortschrittlichen KI-Modellen am Rande des Netzes, unterstützen Echtzeitwarnungen und Entscheidungsfindung und verbessern gleichzeitig Datenschutz und Sicherheit. Die Fähigkeit intelligenter Verkehrssysteme, ein größeres Gebiet mit höherer Auflösung und weniger Kameras zu erfassen, senkt die Kosten für die Installation und Wartung der Infrastruktur, und erhöht die Kosteneffizienz.

 

Vorteile

Geringe Latenz & höhere Bildraten

  • Erkennung von schnell fahrenden Fahrzeugen
  • Aktualität – Video wird verarbeitet, und Warnungen und Erkenntnisse werden in Echtzeit generiert, so dass Systeme und Betreiber sofortige Maßnahmen ergreifen können (wichtig für Anwendungen wie intelligente Ampelsteuerung und Non-Stop-Maut)

Higher accuracy & reliability

  • Präzise Analysealgorithmen können auf hochauflösendem Video ausgeführt werden, was zu genauen und rechtzeitigen Warnmeldungen führt
  • Dank der hohen Auflösung kann die Kamera einen größeren Teil
    der Straße abdecken und dabei auch kleinste Details erfassen, wie z. B. ein Nummernschild oder ein
    Telefon in der Hand des Fahrers.

Effizienz & Kosteneinsparungen

  • Automatisierung und größere betriebliche Flexibilität werden durch bessere IVS-Systeme ermöglicht
    Leistung
  • Niedrigere TCO aufgrund besserer Funktionen und eines höheren Aggregationsgrads. So können Sie beispielsweise einen bestimmten Straßenabschnitt mit weniger Kameras abdecken
  • Edge AI spart Videospeicher- und Bandbreitenkosten, da nur Metadaten (wie die Anzahl der Fahrzeuge) übertragen werden können

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E-Book
Ebook: Powerful Edge AI to Empower Intelligent Transportation System
Blog
Powerful Edge AI to Boost Intelligent Traffic Monitoring
Whether in the city or outside of it, current traffic monitoring solutions have significant challenges in dealing with increasingly common complex traffic scenarios and more robust AI functionality requirements.
White paper
Revolutionizing AI Applications at the Edge

KI-gestützte LPR

 

 

 

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.

Höhere Genauigkeit mit Hailo

 

 

 

Die hohe KI-Kapazität der Hailo-Prozessoren ermöglicht fortschrittlichere LPR-Modelle, die sich an unterschiedliche Kennzeichen-Designs, einschließlich verschiedener Sprachen, Schriftarten, Farben und Hintergrundmuster, anpassen können, wodurch die Genauigkeit verbessert und die Fehlerquote reduziert wird.

Darüber hinaus kann die zusätzliche KI-Leistung fortschrittliche Funktionen in Fahrzeugzugangskontrollsystemen ermöglichen, wie z. B. die Erkennung von Modell, Marke und Farbe (MMCR). Diese Informationen können für weitere Identifizierungs- oder Überprüfungszwecke und zur wirksameren und genaueren Durchsetzung von Sicherheits- und Regulierungsmaßnahmen verwendet werden.

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Blog
Automatic License Plate Recognition with Hailo-8
In this blog post, we present Hailo’s License Plate Recognition (LPR) implementation (also known as Automatic Number Place Recognition or ANPR).

Verkehrskontrolle

Schnell sein, sicher bleiben mit Hailo AI-Prozessoren

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

Mauterhebung

Effiziente Mauterhebung mit Hailo

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.

Strafverfolgung

Sicherere Straßen mit Hailo für die Strafverfolgungsbehörden

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.

Intelligentes Parken

Hailo AI-Prozessoren für intelligenteres Parken

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.





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Bringen Sie Leben in Ihre Edge-Anwendungen mit den Hailo AI-Prozessoren