Pondelok – Piatok: 09:00 – 16:00

Canex Prehľady založené na štatistikách optimalizujú diaľničnú sieť

| Axis Blog |

Publikované 15. marca 2024
Canex
4 bezpečnostné problémy o ktorých ste nevedeli a ich riešenie
22. októbra 2018
Dahua
5 tipov, ako zabezpečiť, aby bezpečnostné kamery fungovali aj v zime
28. marca 2022
Canex
Automatická ochrana perimetra rozľahlých areálov zabráni neoprávneným vstupom osôb a zvierat
30. mája 2022
Hanwha
Hanwha Techwin uvádza na trh päť kamier AI série P s rozlíšením 2MP
9. augusta 2021
Axis
Získanie platného video dôkazu: Rýchle forenzné vyhľadávanie s autentifikáciou
20. januára 2023
Dahua
Rozšírenie analýzy videa pomocou rekordérov (DVR) základnej triedy
16. augusta 2021

Prehľady založené na štatistikách optimalizujú diaľničnú sieť

S tisíckami kilometrov ciest, ktoré je potrebné prekonať, sledovanie živej situácie naprieč diaľničnou sieťou možno efektívne dosiahnuť iba pomocou video sledovania. Pre dopravné orgány umožňuje sledovanie v reálnom čase, ktoré poskytuje video dohľad, rýchlu a efektívnu reakciu na moment, aby sa dosiahol plynulejší a bezpečnejší tok premávky.

Z dlhodobejšieho hľadiska je však zhromažďovanie údajov o premávke prostredníctvom video sledovania dôležité na odhalenie trendov a vytváranie prehľadov pre budúce riadenie dopravy. Komplexné údaje, ktoré poskytujú sieťové videokamery, môžu pomôcť orgánom zlepšiť plánovanie ciest pre menej preťažené a bezpečnejšie cesty, ako aj optimalizovať údržbu diaľnic. Na splnenie jasných cieľov je používanie týchto údajov dôležité aj na zlepšenie environmentálnej udržateľnosti. Výsledkom je, že tieto údaje môžu umožniť inteligentnejšiu a bezpečnejšiu premávku.

Tieto schopnosti závisia od schopnosti zhromažďovať vysokokvalitné video dáta za všetkých poveternostných podmienok, cez deň aj v noci, a kamery možno použiť ako senzor na efektívny zber dát. Samotný zber údajov však nestačí. Rozhodujúce je, že sledovacie kamery musia byť schopné rýchlo využiť údaje, aby dosiahli použiteľné poznatky s účinnou a spoľahlivou analýzou. Hlboké učenie a umelá inteligencia môžu odhaliť vzorce skryté v údajoch o sledovaní, aby sa vylepšili zlepšenia a efektívne riadenie pre urbanistov a inžinierov.

Zhromažďovanie a analýza požadovaných údajov

Zhromažďovanie a analýza požadovaných údajov Aby sa optimalizovala situácia na cestách v reálnom čase, ako aj zlepšili budúce plánovanie a riadenie ciest, dopravné orgány musia byť schopné zhromažďovať a skúmať kľúčové údaje a používať ich v kombinácii na získanie použiteľných poznatkov.

Medzi tieto skupiny údajov zvyčajne patria:

  • Intenzita dopravy pozdĺž diaľnice alebo jej úseku je základom pre pochopenie zápchy. Objem má tiež vplyv na bezpečnosť a je rozhodujúci pri plánovaní údržby diaľnic.
  • Priemerná rýchlosť na úseku diaľnice v daných časových úsekoch pomáha identifikovať zápchy v kombinácii s objemom dopravy. Tieto faktory sú tiež dôležité pre pochopenie bezpečnosti a môžu pomôcť identifikovať konkrétne časti na podrobnejšie preskúmanie.
  • Využitie ciest podľa typu vozidla, od osobného vozidla po ťažký nákladný automobil, je v kombinácii s objemom neoddeliteľnou súčasťou plánovania údržby diaľnic. Veľkosť a hmotnosť vozidla má vplyv na bezpečnosť a pri plánovaní verejnej dopravy môže pomôcť aj schopnosť klasifikovať typy vozidiel, ako napríklad autobus.

Zatiaľ čo efektívny sieťový kamerový systém môže poskytovať údaje o premávke v týchto oblastiach, môže tiež generovať podrobnejšie informácie, ktoré prechádzajú do konkrétnych vozidiel. Zhromažďovanie údajov o značke vozidla, modeli a farbe (zvyčajne skrátené na MMC) je možné a špecifickú identifikáciu vozidla možno dosiahnuť aj pomocou technológie kamery na rozpoznávanie ŠPZ.

Na zhromažďovanie údajov pre praktické informácie je nevyhnutné zhromažďovať vysokokvalitné video za všetkých svetelných a poveternostných podmienok. Svetelná citlivosť a Wide Dynamic Range (WDR) sú kľúčové pre snímanie pohybujúcich sa vozidiel vo dne aj v noci, pričom vytvárajú vysokú čistotu s minimálnym rozmazaním pohybu aj v takmer tme v kombinácii s plnofarebným videom vo vysokom rozlíšení. Na diaľniciach je nevyhnutná aj odolnosť voči silnému vetru, ktorý ovplyvňuje stabilitu obrazu. Elektronická stabilizácia obrazu (EIS) poskytuje jasné a presné snímky na zachytenie vysokorýchlostného pohybu, keď je kamera vystavená vibráciám.

Identifikáciu konkrétnych detailov alebo situácií možno použiť na nastavenie automatických upozornení v reálnom čase, ako aj na informovanie o trendoch pre budúce plánovanie. Dosahuje sa to pomocou výpočtového výkonu kamery v kombinácii s analytikou založenou na efektívnej umelej inteligencii s hlbokým učením, ktorá umožňuje presné aktuality o scéne s minimom falošných poplachov. Edge analytics, vykonávaná na samotnej kamere, optimalizuje tento proces minimalizáciou doby odozvy a požiadavky na šírku pásma siete v porovnaní so spracovaním videa na serveri.

Používanie dopravných dát v reálnom čase

Dopravné úrady v regiónoch, ako je Hongkong, používajú údaje zo sieťových kamier na nasmerovanie vodičov na rýchlejšie trasy na základe aktuálnych informácií, aby pomohli zvládnuť a zmierniť zápchy v reálnom čase. Tieto dáta spúšťajú výstrahy, integrované s mobilnými aplikáciami a dopravnými značkami, umožňujúce vodičom zvoliť si najrýchlejšiu trasu a zmierňovať preťaženie v celej sieti. Hongkong tiež implementuje systém voľného toku mýta s automatizovanými platbami, čím sa vodičom odstraňuje potreba zastaviť. Voľný mýtny systém je založený na technológii RFID (rádiofrekvenčná identifikácia), ktorá využíva bezdrôtovú komunikáciu medzi štítkami a čítačkami. Podporujú to kamery vybavené rozpoznávaním ŠPZ pre autá bez RFID štítkov alebo ako záloha, ak RFID štítok nemožno rozpoznať.

Kamery sú tiež dôležité na zvýšenie bezpečnosti na cestách tým, že identifikujú potenciálne nebezpečenstvá ešte predtým, než vyvolajú nehodu, ako aj zaisťujú, že núdzové jazdné pruhy sú bez nebezpečenstva alebo stojacich vozidiel. Ak dôjde k incidentu, analýza automatickej detekcie incidentu vygeneruje poplach, ktorý operátorom umožní rýchlo konať, vrátane navádzania záchranných služieb.

Analytika môže tiež pomôcť presadzovať jazdné predpisy na zachovanie bezpečnejších diaľnic, od identifikácie rýchlosti až po používanie zakázaných pruhov. Podobne rozpoznávanie poznávacej značky a identifikácia MMC môžu tiež optimalizovať udržateľnosť monitorovaním a presadzovaním používania áut v zónach s nízkymi emisiami, ako aj jazdných pruhov určených pre verejnú dopravu alebo zdieľanie vozidiel s viacerými obsadenosťami. Medzitým môžu na parkoviskách monitorovacie kamery monitorovať využitie nabíjacích bodov pre elektrické vozidlá.

Generovanie štatistík na optimalizáciu plánovania diaľnic

Zhromažďovanie údajov na analýzu je nevyhnutné pre plánovanie budúcej diaľničnej siete, generovanie štatistík, ktoré identifikujú najviac preťažené cestné úseky a či sú potrebné zmeny existujúceho usporiadania ciest. Dohľadové kamery so schopnosťou zachytiť základné poznatky optimalizujú efektivitu tohto procesu.

Pri plánovaní nových diaľnic alebo vykonávaní zmien na existujúcich cestách je dôležitá štatistika rýchlosti a využitia podľa typu vozidla v kombinácii s údajmi o nehodách, aby sa identifikovali bezpečnostné rizikové oblasti. Praktické poznatky z údajov z monitorovacích kamier potom môžu poskytnúť informácie o opatreniach na zlepšenie bezpečnosti, vrátane stanovenia rýchlostných limitov a zmeny usporiadania konkrétnych úsekov diaľnice, až po lepšie pochopenie správania vodičov, ktoré povedú k vzdelávaniu vodičov.

Pre bezpečnosť je životne dôležité aj zabezpečenie údržby diaľnic. Štatistika využitia ciest pomáha plánovať plánovanú údržbu, zlepšuje efektívnosť riadenia a znižuje možnosť neplánovanej údržby. Dohľadové kamery dokážu monitorovať objem premávky v kombinácii s typom vozidla na identifikáciu skutočného a očakávaného využitia a krížová kontrola týchto údajov s plánom údržby ciest poskytuje prehľad o skutočných požiadavkách na údržbu.

Monitorovanie objemu podľa typu vozidla a dokonca aj rozpoznávanie MMC môže tiež pomôcť pri informovaní o lokálnych údajoch o kvalite vzduchu, ako aj o výstupe CO2. Udržateľnosť možno zlepšiť aj používaním údajov z monitorovacích kamier na optimalizáciu verejnej dopravy, kde monitorovanie rýchlosti a objemu premávky môže poskytnúť prehľad umožňujúci opatrenia, ktoré zlepšujú spoľahlivosť a rýchlosť jazdy autobusom.

Otvorená technológia umožňuje vytváranie štatistík

Údaje generované kamerovým dohľadom sú kľúčové pre zlepšenie diaľničnej siete dneška a zajtrajška. Na dosiahnutie tohto cieľa sú nevyhnutné sieťové kamery poskytujúce vysokú kvalitu obrazu v kombinácii s analytikou, ktorá dokáže generovať použiteľné informácie.

Zatiaľ čo poznatky na zlepšenie diaľnic závisia od základných súborov údajov, budovanie na schopnostiach kamery ako senzora môže rozšíriť informácie a poznatky dosiahnuteľné z existujúcej siete kamier. Otvorená platforma kamier umožňuje rozsiahlu integráciu zariadení a rozširuje príležitosti pre partnerov na vytváranie nových riešení na zlepšenie prevádzky a plánovania diaľnic.

Prečítajte si:

Kontaktný Formulár

Ak máte akýkoľvek problém alebo otázku, kontaktujte nás. Urobíme všetko pre to, aby ste čo najrýchlejšie získali odpoveď.

odoslaním formulára súhlasíte so spracovaním poskytnutých osobných údajov