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GithubIm städtischen Verkehrsmanagement ist die genaue Erkennung von Fußgängern auf Fußgängerüberwegen und die umgehende Auslösung von Sicherheitswarnungen eine entscheidende Anforderung für intelligente Verkehrssysteme.
Traditionelle Radar- oder Infraroterfassung hat Schwierigkeiten, Fußgänger in komplexen Umgebungen präzise von Fahrzeugen zu unterscheiden, was zu hohen Falschalarmraten und unzureichender Zuverlässigkeit führt.
Zu diesem Zweck setzen Hersteller von intelligenten Verkehrsgeräten die OpenMV-Intelligente-Kamera-Erkennungstechnologie von SingTown ein, nutzen KI-Maschinenvisionalgorithmen und regionale Erkennungsmodelle, um eine dynamische Überwachung von festgelegten Bereichen (wie Fußgängerüberwegen) und Warnungen zur Fußgängererkennung zu erreichen.

Verkehrsintelligente Gerätehersteller nutzen die OpenMV-Intelligente Kameraerkennungstechnologie von SingTown, um Echtzeit-Fußgängererkennung an Fußgängerüberwegen und Signalverknüpfungswarnungen zu erreichen.
Das intelligente Vision-Modul wird an Straßenkreuzungen installiert, um einen rechteckigen Überwachungsbereich abzugrenzen und ausschließlich bewegliche Ziele innerhalb dieser Region zu erfassen.
Wenn ein sich bewegendes Fußgängerziel erkannt wird, gibt die Kamera sofort ein High-Level-Signal über GPIO aus, das mit Signalleuchten, Summern oder Verkehrssteuerungssystemen zur Alarmbenachrichtigung verbunden werden kann.
Das System nutzt die Edge-Deployment-Vorteile von Embedded Vision und On-Device-KI, um Echtzeit-Erkennung von Fußgängern durch Hintergrundmodellierung, Zielbewegungserkennung und morphologische Erkennungsalgorithmen zu ermöglichen. Es führt Bildanalyse und Signalausgabe lokal durch, ohne zusätzliche Server zu benötigen, mit einer Erkennungslatenz von weniger als 200 Millisekunden.
Das System kann sich an verschiedene Lichtverhältnisse und Wetterbedingungen anpassen und zeichnet sich durch hohe Robustheit und geringen Energieverbrauch aus.
Durch die OpenMV-Intelligente-Kamera-Erkennungstechnologie von SingTown Technology haben Hersteller von intelligenten Verkehrsgeräten einen intelligenten Upgrade von der traditionellen Induktionserkennung zur KI-basierten visuellen Fußgängererkennung und -warnung erreicht und bieten so effiziente und Echtzeit-Lösungen für die städtische Verkehrssicherheit.

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