3 июля 2024 г.
Узнайте, как ИИ улучшает управление дорожным движением с помощью отслеживания номерных знаков, повышая безопасность дорожного движения, снижая загруженность и обеспечивая соблюдение правил дорожного движения.
В настоящее время на дорогах находится более 1,47 миллиарда транспортных средств, поэтому эффективное отслеживание и управление дорожным движением становится все более сложной задачей. Традиционные методы не справляются с объемом и динамикой современного трафика. Здесь на помощь приходит искусственный интеллект (ИИ), который меняет правила игры в технологиях управления дорожным движением и обеспечения безопасности дорожного движения, используя решения на основе данных в режиме реального времени, повышающие эффективность и безопасность. Фактически, исследования показывают, что системы управления дорожным движением на основе ИИ могут сократить задержки движения до 25%, что значительно улучшает время в пути и уменьшает заторы.
В этой статье мы рассмотрим влияние ИИ на управление дорожным движением, уделив особое внимание распознаванию номерных знаков. Мы рассмотрим текущие варианты использования, преимущества, проблемы и выделим реальные примеры, демонстрирующие потенциал ИИ в создании более интеллектуальных, безопасных и эффективных систем мониторинга дорожного движения.
Области применения ИИ в управлении дорожным движением обширны и разнообразны. В этой статье мы сосредоточимся в первую очередь на том, как компьютерное зрение, специализированная область ИИ, анализирующая изображения, может значительно улучшить управление дорожным движением.
Одним из наиболее убедительных применений ИИ в управлении дорожным движением является распознавание номерных знаков. Используя передовые модели ИИ и камеры высокого разрешения, мы можем точно считывать номерные знаки проезжающих транспортных средств, внося свой вклад в технологию обеспечения безопасности дорожного движения, обеспечивая соблюдение транспортными средствами правил и норм дорожного движения.
Как это работает? Модели компьютерного зрения сначала обучаются обнаруживать номерные знаки на проезжающих транспортных средствах. После обнаружения номерного знака модель считывает и извлекает номерной знак, обеспечивая эффективную идентификацию транспортного средства. На серверной стороне эта информация сопоставляется с обширными базами данных, хранящими сведения о транспортном средстве, что позволяет системам отслеживания транспортных средств точно идентифицировать и отслеживать указанное транспортное средство.
Примечательной моделью для создания систем обнаружения номерных знаков является Ultralytics YOLOv8. YOLOv8 — это современная модель компьютерного зрения, которая превосходно справляется с обнаружением объектов в реальном времени, классификацией, сегментацией экземпляров, оценкой позы и может быть адаптирована для бесчисленного множества приложений, включая обнаружение номерных знаков.
Прежде всего, системы обнаружения номерных знаков широко используются правоохранительными органами. Эти системы в основном используются для выписки штрафов за превышение скорости, непристегнутые ремни безопасности и использование мобильных телефонов во время вождения. Кроме того, такой подход используется для расширения возможностей по отслеживанию и возврату угнанных транспортных средств.
Например, Агентство по стандартам для водителей и транспортных средств (DVSA) в Англии использует технологию автоматического распознавания номерных знаков (ANPR) в местном, региональном и национальном масштабах для выявления, сдерживания и пресечения деятельности операторов, нарушающих закон.
Используя передовые модели ИИ, такие как YOLOv8, эти системы могут точно обнаруживать эти нарушения и фиксировать номерной знак транспортного средства. Модель YOLOv8 превосходно справляется с обнаружением объектов в режиме реального времени, гарантируя, что власти смогут быстро и точно выявлять нарушения и отправлять водителю соответствующий штраф.
Эти модели обычно следуют подходу автоматического распознавания номерных знаков (ANPR). Чтобы понять, как работают эти модели обнаружения на основе ИИ, представьте, что вы учите ребенка распознавать разные породы собак. Вы показываете им много картинок и указываете на конкретные особенности, которые отличают лабрадора от пуделя. Точно так же эти модели ИИ получают множество помеченных изображений транспортных средств и их номерных знаков, учась выделять и запоминать уникальные характеристики каждого номерного знака. Этот процесс обучения позволяет моделям точно идентифицировать и распознавать различные цифры и буквы на номерных знаках.
Еще одним ценным применением компьютерного зрения в управлении дорожным движением является интеллектуальное управление парковкой. Используя такие модели, как YOLOv8, эти системы могут точно определять пустые парковочные места и направлять к ним водителей, оптимизируя использование пространства и сокращая время поиска. Возможности обнаружения YOLOv8 в режиме реального времени обеспечивают эффективное управление парковочными ресурсами.
Обнаружение номерных знаков также помогает в этом процессе. Когда транспортное средство подъезжает к парковке, камеры высокого разрешения фиксируют и распознают номерной знак с помощью передовых моделей ИИ. Затем система открывает ворота для авторизованных транспортных средств, обеспечивая беспрепятственный въезд. Кроме того, система рассчитывает плату за парковку в зависимости от продолжительности пребывания и автоматически обрабатывает платеж с использованием предварительно зарегистрированного способа оплаты владельца транспортного средства, избавляя от необходимости ручной оплаты в киосках.
Системы взимания платы за проезд взимают плату за использование определенных дорог, мостов или туннелей, в основном для финансирования их строительства, обслуживания и эксплуатации. Автоматизированный сбор платы за проезд улучшает транспортный поток, устраняя необходимость остановки каждого транспортного средства и оплаты вручную. Это помогает оптимизировать трафик и уменьшить заторы. Специализированные камеры считывают номерной знак каждого проезжающего автомобиля и автоматически выставляют указанную плату за проезд, что делает процесс более эффективным и бесперебойным.
Список приложений продолжает расти, поскольку использование распознавания номерных знаков может служить для все большего числа целей.
Как мы убедились, Vision AI предоставляет широкий спектр преимуществ, однако важно признать некоторые общие проблемы, которые обычно связаны с управлением дорожным движением.
Теперь давайте переключим наше внимание на конкретные проблемы в распознавании номерных знаков.
Хотя управление дорожным движением значительно улучшилось с внедрением ИИ, всегда есть возможности для дальнейших улучшений. Поскольку технологии продолжают развиваться, мы можем ожидать несколько улучшений, таких как интеграция систем управления дорожным движением на основе ИИ в более широкие инфраструктуры умного города, что обеспечит бесперебойную связь между различными городскими системами.
Также ожидается, что будущие модели ИИ станут еще более эффективными и точными в обнаружении и распознавании номерных знаков, а также будут лучше подготовлены к работе в неблагоприятных погодных условиях, таких как дождь, туман и снег, обеспечивая надежное обнаружение даже в неидеальных условиях.
Область компьютерного зрения в последние годы пережила значительные успехи, с выпуском новых моделей, которые значительно превосходят своих предшественников. Эти инновации позволили использовать широкий спектр приложений в управлении дорожным движением, от обнаружения номерных знаков до интеллектуальных систем парковки. Используя передовые модели, такие как YOLOv8, эти системы обеспечивают повышенную точность, обработку в реальном времени и надежную работу даже в сложных условиях.
Поскольку ИИ продолжает развиваться, мы можем ожидать еще более сложных и интегрированных решений для управления дорожным движением. Эти достижения не только повысят эффективность и безопасность, но и будут способствовать созданию более умной и устойчивой городской среды. Будущее ИИ в управлении дорожным движением выглядит светлым, обещая постоянные улучшения, которые изменят то, как мы ориентируемся и управляем нашими городами.
Интересуетесь будущим компьютерного зрения? Для получения дополнительной информации о последних достижениях в области технологий компьютерного зрения вы можете изучить документацию Ultralytics и ознакомиться с их проектами на Ultralytics GitHub и YOLOv8 GitHub. Для получения дополнительной информации о приложениях ИИ в различных отраслях вам могут быть особенно полезны страницы решений Самоуправляемые автомобили и Производство.
.webp)