3 июля 2024 г.
Узнайте, как искусственный интеллект улучшает управление дорожным движением с помощью отслеживания номерных знаков, повышая безопасность на дорогах, уменьшая заторы и обеспечивая соблюдение правил дорожного движения.
Сегодня на дорогах насчитывается более 1,47 миллиарда транспортных средств, поэтому эффективное отслеживание и управление движением становится все более сложной задачей. Традиционные методы с трудом справляются с объемом и динамикой современного трафика. Именно здесь на помощь приходит искусственный интеллект (ИИ), который меняет ситуацию с управлением дорожным движением и технологиями обеспечения безопасности дорожного движения, используя решения, основанные на данных в режиме реального времени, которые повышают эффективность и безопасность. Исследования показывают, что системы управления дорожным движением на основе искусственного интеллекта могут сократить задержки в движении на 25 %, значительно улучшая время поездок на работу и уменьшая количество заторов.
В этом блоге мы рассмотрим влияние ИИ на управление дорожным движением, сосредоточившись на специфике обнаружения номерных знаков. Мы рассмотрим текущие способы использования, преимущества, проблемы и выделим реальные приложения, демонстрирующие потенциал ИИ для создания более умных, безопасных и эффективных систем мониторинга дорожного движения.
Области применения ИИ в управлении дорожным движением обширны и разнообразны. В этом блоге мы сосредоточимся на том, как компьютерное зрение, специализированная область ИИ, анализирующая изображения, может значительно улучшить управление дорожным движением.
Одним из наиболее интересных применений ИИ в управлении дорожным движением является распознавание номерных знаков. Используя передовые модели ИИ и камеры высокого разрешения, мы можем точно считывать номера проезжающих мимо автомобилей, способствуя развитию технологий 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 мимо автомобилях. Как только номерной знак обнаружен, модель считывает и извлекает номер, что позволяет эффективно идентифицировать транспортное средство. На задней панели эта информация сопоставляется с обширными базами данных, хранящими сведения о транспортных средствах, что позволяет системам отслеживания транспортных средств точно идентифицировать и отслеживать указанный автомобиль.
Для создания систем обнаружения номерных знаков используется модель Ultralytics YOLOv8. YOLOv8 - это современная модель компьютерного зрения, которая отлично справляется с обнаружением объектов в реальном времени, классификацией, сегментацией экземпляров, оценкой позы и может быть адаптирована для множества приложений, включая обнаружение номерных знаков.
Прежде всего, системы обнаружения номерных знаков широко используются правоохранительными органами. В первую очередь эти системы используются для выдачи штрафов за превышение скорости, непристегнутые ремни безопасности и использование мобильных телефонов во время вождения. Кроме того, такой подход используется для улучшения возможностей отслеживания и возврата угнанных автомобилей.
Например, Агентство по стандартам для водителей и транспортных средств (DVSA) в Англии использует технологию автоматического распознавания номерных знаков (ANPR) на местном, региональном и национальном уровнях для обнаружения, сдерживания и пресечения деятельности операторов, нарушающих закон.
Используя передовые модели искусственного интеллекта, такие как YOLOv8, эти системы могут точно обнаружить эти нарушения и зафиксировать номерной знак автомобиля. Модель YOLOv8 отлично справляется с обнаружением объектов в режиме реального времени, что позволяет властям быстро и точно выявлять нарушения и высылать водителю соответствующий штраф и квитанцию.
Обычно такие модели работают по принципу автоматического распознавания номерных знаков (ANPR). Чтобы понять, как работают эти модели обнаружения ИИ, представьте, что вы учите ребенка распознавать разные породы собак. Вы показываете ему множество фотографий и указываете на особенности, которые отличают лабрадора от пуделя. Точно так же модели искусственного интеллекта получают множество помеченных изображений автомобилей и их номерных знаков, учатся выделять и запоминать уникальные характеристики каждого номерного знака. Этот процесс обучения позволяет моделям безошибочно определять и распознавать различные цифры и буквы на номерных знаках.
Еще одно ценное применение компьютерного зрения в управлении дорожным движением - интеллектуальное управление парковками. Используя такие модели, как YOLOv8, эти системы могут точно определять свободные парковочные места и направлять водителей к ним, оптимизируя использование пространства и сокращая время поиска. Возможности обнаружения YOLOv8 в режиме реального времени обеспечивают эффективное управление парковочными ресурсами.
В этом процессе также помогает распознавание номерных знаков. Когда автомобиль подъезжает к парковке, камеры высокого разрешения фиксируют и распознают номерной знак с помощью передовых моделей искусственного интеллекта. Затем система открывает ворота для авторизованных автомобилей, обеспечивая беспрепятственный въезд. Кроме того, система рассчитывает стоимость парковки в зависимости от продолжительности пребывания на ней и автоматически обрабатывает платеж, используя предварительно зарегистрированный метод владельца автомобиля, что устраняет необходимость ручной оплаты в киосках.
Системы взимания платы за проезд по определенным дорогам, мостам или туннелям предназначены в первую очередь для финансирования их строительства, обслуживания и эксплуатации. Автоматизированная система взимания платы за проезд улучшает транспортный поток, избавляя от необходимости останавливаться и платить вручную. Это помогает оптимизировать движение и уменьшить заторы. Специализированные камеры считывают номер каждого проезжающего автомобиля и автоматически выписывают определенную плату за проезд, делая процесс более эффективным и беспрепятственным.
Список приложений продолжает расти, так как использование системы распознавания номерных знаков может служить все большему числу целей.
Как мы уже убедились, искусственный интеллект обеспечивает огромное количество преимуществ, однако необходимо признать некоторые общие проблемы, которые обычно связаны с управлением движением.
Теперь перейдем к рассмотрению конкретных задач, связанных с распознаванием автомобильных номеров.
Хотя управление дорожным движением значительно улучшилось с внедрением искусственного интеллекта, всегда есть возможность для дальнейшего прогресса. По мере развития технологий мы можем ожидать ряда усовершенствований, таких как интеграция систем управления дорожным движением на основе ИИ в более широкую инфраструктуру "умного города", обеспечивающую 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 приспособлены к неблагоприятным погодным условиям, таким как дождь, туман и снег, обеспечивая надежное обнаружение даже в не самых лучших условиях.
За последние годы в области компьютерного зрения произошел значительный прогресс: появились новые модели, значительно превосходящие своих предшественников. Эти инновации нашли широкое применение в управлении дорожным движением - от распознавания номерных знаков до интеллектуальных парковочных систем. Используя такие передовые модели, как YOLOv8, эти системы обеспечивают повышенную точность, обработку данных в режиме реального времени и надежную работу даже в сложных условиях.
По мере развития искусственного интеллекта мы можем ожидать появления еще более сложных и интегрированных решений для управления дорожным движением. Эти усовершенствования не только повысят эффективность и безопасность, но и будут способствовать созданию более разумной и устойчивой городской среды. Будущее искусственного интеллекта в управлении дорожным движением радужно и обещает постоянные улучшения, которые пересмотрят наши представления о навигации и управлении городами.
Интересуетесь будущим компьютерного зрения? Для получения дополнительной информации о новейших технологиях компьютерного зрения вы можете изучить документацию Ultralytics, а также ознакомиться с их проектами на Ultralytics GitHub и YOLOv8 GitHub. Для получения более подробной информации о применении ИИ в различных отраслях промышленности вам могут показаться особенно полезными страницы решений Self-Driving Cars и Manufacturing.
.webp)
