3. Juli 2024
Entdecken Sie, wie KI das Verkehrsmanagement mit Nummernschilderkennung verbessert, die Verkehrssicherheit erhöht, Staus reduziert und Verkehrsgesetze durchsetzt.
Mit über 1,47 Milliarden Fahrzeugen auf den Straßen ist die effiziente Verfolgung und Verwaltung des Verkehrs zu einer immer komplexeren Herausforderung geworden. Traditionelle Methoden haben Mühe, mit dem Volumen und der Dynamik des modernen Verkehrs Schritt zu halten. Hier kommt die künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel, die als bahnbrechende Technologie für das Verkehrsmanagement und die Verkehrssicherheitstechnologie mit datengesteuerten Echtzeitlösungen zur Verbesserung der Effizienz und Sicherheit eingesetzt wird. Studien zeigen sogar, dass KI-gestützte Verkehrsmanagementsysteme Verkehrsverzögerungen um bis zu 25 % reduzieren können, was die Pendelzeiten erheblich verbessert und Staus reduziert.
In diesem Blog werden wir die Auswirkungen von KI auf das Verkehrsmanagement untersuchen und uns dabei auf die Besonderheiten der Kennzeichenerkennung konzentrieren. Wir werden die aktuellen Anwendungen, die Vorteile, die Herausforderungen untersuchen und reale Anwendungen hervorheben, die das Potenzial von KI zur Schaffung intelligenterer, sichererer und effizienterer Verkehrsüberwachungssysteme demonstrieren.
Die Anwendungen von KI im Verkehrsmanagement sind vielfältig. In diesem Blog werden wir uns hauptsächlich darauf konzentrieren, wie Computer Vision, ein spezialisiertes Gebiet der KI, das Bilder analysiert, das Verkehrsmanagement erheblich verbessern kann.
Eine der überzeugendsten Anwendungen von KI im Verkehrsmanagement ist die Kennzeichenerkennung. Durch die Nutzung fortschrittlicher KI-Modelle und hochauflösender Kameras können wir die Kennzeichen vorbeifahrender Fahrzeuge genau lesen und so zur Technologie für die Verkehrssicherheit beitragen, indem wir sicherstellen, dass sich Fahrzeuge an Verkehrsgesetze und -vorschriften halten.
Wie funktioniert das? Computer-Vision-Modelle werden zunächst darauf trainiert, die Nummernschilder an vorbeifahrenden Fahrzeugen detect . Sobald ein Nummernschild erkannt wird, liest und extrahiert das Modell das Kennzeichen und ermöglicht so eine effiziente Fahrzeugidentifizierung. Im Backend werden diese Informationen mit umfangreichen Datenbanken abgeglichen, in denen Fahrzeugdetails gespeichert sind, so dass die Fahrzeugverfolgungssysteme das angegebene Fahrzeug genau identifizieren und track können.
Ein bemerkenswertes Modell für den Aufbau von Kennzeichenerkennungssystemen ist Ultralytics YOLOv8. YOLOv8 ist ein hochmodernes Bildverarbeitungsmodell, das sich durch Echtzeit-Objekterkennung, Klassifizierung, Instanzsegmentierung und Posenschätzung auszeichnet und für unzählige Anwendungen, einschließlich der Kennzeichenerkennung, angepasst werden kann.
In erster Linie werden Nummernschilderkennungssysteme von den Strafverfolgungsbehörden intensiv genutzt. Diese Systeme werden in erster Linie eingesetzt, um Strafzettel für Geschwindigkeitsübertretungen, das Nichtanlegen von Sicherheitsgurten und die Benutzung von Mobiltelefonen während der Fahrt auszustellen. Darüber hinaus wird ein solcher Ansatz genutzt, um gestohlene Fahrzeuge besser track und wiederzufinden.
So setzt die Driver and Vehicle Standards Agency (DVSA ) in England auf lokaler, regionaler und nationaler Ebene die Technologie der automatischen Nummernschilderkennung (ANPR) ein, um Gesetzesverstöße detect, abzuschrecken und zu unterbinden.
Mithilfe von fortschrittlichen KI-Modellen wie YOLOv8 können diese Systeme diese Verstöße genau detect und das Nummernschild des Fahrzeugs erfassen. Das YOLOv8 zeichnet sich durch die Objekterkennung in Echtzeit aus und stellt sicher, dass die Behörden Verstöße schnell und genau erkennen und dem Fahrer das entsprechende Ticket und Bußgeld zukommen lassen können.
Diese Modelle folgen in der Regel dem Ansatz der automatisierten Nummernschilderkennung (ANPR). Um zu verstehen, wie diese KI-Erkennungsmodelle funktionieren, stellen Sie sich vor, Sie bringen einem Kind bei, verschiedene Hunderassen zu erkennen. Sie würden ihm viele Bilder zeigen und auf die spezifischen Merkmale hinweisen, die einen Labrador von einem Pudel unterscheiden. In ähnlicher Weise werden diese KI-Modelle mit zahlreichen beschrifteten Bildern von Fahrzeugen und ihren Nummernschildern gefüttert und lernen, die einzigartigen Merkmale jedes Nummernschilds herauszufinden und sich zu merken. Dieser Trainingsprozess ermöglicht es den Modellen, verschiedene Zahlen und Buchstaben auf den Schildern genau zu identifizieren und zu erkennen.
Eine weitere wertvolle Anwendung von Computer Vision im Verkehrsmanagement ist die intelligente Parkraumbewirtschaftung. Mithilfe von Modellen wie YOLOv8 können diese Systeme leere Parkplätze genau erkennen und die Fahrer dorthin leiten, wodurch die Raumnutzung optimiert und die Suchzeit verkürzt wird. Die Echtzeit-Erkennungsfunktionen von YOLOv8 gewährleisten eine effiziente Verwaltung der Parkressourcen.
Auch die Erkennung von Nummernschildern unterstützt diesen Prozess. Wenn sich ein Fahrzeug der Parkanlage nähert, erfassen und erkennen hochauflösende Kameras die Nummernschildnummer mithilfe fortschrittlicher KI-Modelle. Das System öffnet dann das Tor für autorisierte Fahrzeuge und gewährleistet so eine reibungslose Einfahrt. Darüber hinaus berechnet das System die Parkgebühr basierend auf der Aufenthaltsdauer und wickelt die Zahlung automatisch über die vorab registrierte Methode des Fahrzeughalters ab, wodurch die manuelle Zahlung an Kiosken entfällt.
Mautsysteme erheben Gebühren für die Nutzung bestimmter Straßen, Brücken oder Tunnel, hauptsächlich zur Finanzierung ihres Baus, ihrer Instandhaltung und ihres Betriebs. Die automatische Mauterhebung verbessert den Verkehrsfluss, da jedes Fahrzeug nicht mehr anhalten und manuell bezahlen muss. Dies trägt zur Optimierung des Verkehrs und zur Reduzierung von Staus bei. Spezialisierte Kameras lesen das Kennzeichen jedes vorbeifahrenden Autos und stellen automatisch die angegebene Mautgebühr aus, wodurch der Vorgang effizienter und nahtloser wird.
Die Liste der Anwendungen wächst ständig, da die Verwendung der Kennzeichenerkennung einer zunehmenden Anzahl von Zwecken dienen kann.
Wie wir gesehen haben, bietet Vision AI eine Vielzahl von Vorteilen, doch es ist wichtig, einige allgemeine Herausforderungen anzuerkennen, die typischerweise mit dem Verkehrsmanagement verbunden sind.
Konzentrieren wir uns nun auf die spezifischen Herausforderungen bei der Kennzeichenerkennung.
Obwohl sich das Verkehrsmanagement mit der Einführung von KI deutlich verbessert hat, gibt es immer Raum für weitere Fortschritte. Da sich die Technologie ständig weiterentwickelt, können wir verschiedene Verbesserungen erwarten, wie z. B. die Integration von KI-gestützten Verkehrsmanagement-Systemen in umfassendere Smart-City-Infrastrukturen, die eine nahtlose Kommunikation zwischen verschiedenen städtischen Systemen ermöglichen.
Es wird auch erwartet, dass zukünftige KI-Modelle noch effizienter und genauer bei der Erkennung und Erkennung von Nummernschildern sein werden und auch besser gerüstet sein werden, um widrige Wetterbedingungen wie Regen, Nebel und Schnee zu bewältigen, wodurch eine zuverlässige Erkennung auch in weniger idealen Umgebungen gewährleistet wird.
Der Bereich der Computer Vision hat in den letzten Jahren bemerkenswerte Fortschritte gemacht, und es wurden neue Modelle auf den Markt gebracht, die ihre Vorgänger deutlich übertreffen. Diese Innovationen haben eine breite Palette von Anwendungen im Verkehrsmanagement ermöglicht, von der Nummernschilderkennung bis hin zu intelligenten Parksystemen. Durch den Einsatz von Spitzenmodellen wie YOLOv8 bieten diese Systeme verbesserte Genauigkeit, Echtzeitverarbeitung und robuste Leistung auch unter schwierigen Bedingungen.
Da sich KI ständig weiterentwickelt, können wir noch ausgefeiltere und integrierte Lösungen für das Verkehrsmanagement erwarten. Diese Fortschritte werden nicht nur die Effizienz und Sicherheit verbessern, sondern auch zu intelligenteren und nachhaltigeren städtischen Umgebungen beitragen. Die Zukunft der KI im Verkehrsmanagement ist vielversprechend und verspricht kontinuierliche Verbesserungen, die die Art und Weise, wie wir uns in unseren Städten bewegen und sie verwalten, neu definieren werden.
Interessieren Sie sich für die Zukunft der Computer Vision? Weitere Informationen zum neuesten Stand der Computer-Vision-Technologie finden Sie in den Ultralytics Docs und in den Projekten auf Ultralytics GitHub und YOLOv8 GitHub. Für weitere Einblicke in KI-Anwendungen in verschiedenen Branchen könnten Sie die Lösungsseiten auf Self-Driving Cars und Manufacturing besonders nützlich finden.
