Используя решение машинного зрения SingTown, разверните «глаза и мозг» интеллектуального транспорта с низкими затратами.

В городских дорожных или транспортных модельных системах традиционные методы управления светофорами обычно используют фиксированные временные стратегии, что затрудняет отражение изменений дорожного потока в реальном времени.

Когда в одном направлении движение редкое, а в другом наблюдается серьёзная пробка, фиксированная длительность сигналов светофора не только снижает эффективность проезда, но и увеличивает энергетические потери.

Для реализации динамической оптимизации и интеллектуального управления дорожными сигналами интеллектуальная транспортная система внедряет технологию AI-распознавания изображений с использованием интеллектуальных камер OpenMV от компании SingTown. С помощью алгоритмов искусственных нейронных сетей и анализа машинного зрения в реальном времени определяется количество транспортных средств на дороге и распределение их потоков. На основе полученных результатов динамически корректируется длительность сигналов светофора, что позволяет осуществлять адаптивное интеллектуальное регулирование транспортных потоков.

Интеллектуальная транспортная система использует технологию распознавания интеллектуальных камер OpenMV от SingTown для создания системы обнаружения транспортных средств и управления сигналами на основе AI-распознавания изображений и нейросетевых алгоритмов.

Камера установлена сбоку от дороги и в реальном времени собирает изображения транспортного потока. Система с помощью алгоритмов компьютерного зрения обнаруживает и подсчитывает количество и направление проезжающих транспортных средств, автоматически определяет приоритет проезда в каждом направлении на основе обнаруженной плотности потока, передает данные через последовательный порт в блок управления микроконтроллером и динамически регулирует длительность сигналов светофора.

Данная система поддерживает различные режимы распознавания транспортных средств: традиционные методы детектирования изображений (например, метод разности кадров, распознавание по цвету и форме) или нейросетевые модели. Умная камера OpenMV обладает возможностями периферийных вычислений, способна локально запускать алгоритмы и выводить результаты с помощью искусственного интеллекта на стороне устройства, без необходимости подключения внешнего компьютера или облачного сервера, обеспечивая низкую задержку распознавания и быстрый отклик.

Следовательно, данная схема способна стабильно реагировать на изменения транспортного потока, реализуя адаптивное управление светофорами по принципу «увеличение при интенсивном движении, сокращение при малом».

С помощью технологии AI-распознавания изображений интеллектуальной камеры OpenMV компании SingTown, управление дорожными сигналами перешло от фиксированной временной последовательности к динамической AI-визуальной регулировке, предоставив для умного городского транспорта интеллектуальное динамическое управление с низкой стоимостью, высокой надежностью и периферийным развертыванием.