Нейросеть для анализа движения машин перед светофором на видео методом компьютерного зрения
Интеллектуальная система анализа транспортных потоков на регулируемых перекрестках с использованием искусственного интеллекта и компьютерного зрения. Обеспечивает точность детекции транспортных средств 99% и оптимизирует работу светофоров в режиме реального времени.
Основные функции
- Подсчет количества автомобилей в очереди
- Определение длины очереди перед светофором
- Анализ скорости движения потока
- Классификация типов транспортных средств
- Прогнозирование загруженности перекрестка
- Адаптивное управление светофорами
- Выявление нарушений ПДД
- Сбор статистики трафика
- Определение средней скорости движения
- Анализ пропускной способности
- Оценка эффективности работы светофора
- Генерация аналитических отчетов
Для кого подходит
- Центры организации дорожного движения
- Муниципальные службы
- Транспортные департаменты
- Разработчики умных городов
- Службы мониторинга трафика
- Дорожные инспекции
- Градостроительные организации
- Исследовательские институты
- Операторы дорожных камер
Как это работает
Система использует каскад нейронных сетей: YOLO для детекции транспортных средств, ResNet для их классификации и LSTM для анализа динамики движения. Алгоритм трекинга DeepSORT отслеживает перемещение каждого автомобиля. Модуль прогнозирования на основе временных рядов предсказывает развитие ситуации. Система автоматически корректирует режим работы светофоров на основе текущей загруженности и прогнозов.
Преимущества
- Высокая точность анализа (99%)
- Работа в реальном времени
- Адаптивное управление
- Снижение заторов
- Оптимизация трафика
- Автоматическая отчетность
- Предиктивная аналитика
- Простая интеграция
- Масштабируемость решения
- Экономия ресурсов
Технические характеристики
- Поддерживаемые форматы: RTSP, MJPEG, H.264
- Разрешение видео: до 4K
- Частота обработки: 45 fps на GPU
- Точность подсчета: ±1%
- Классификация: 8 типов ТС
- Максимальная длина очереди: до 50 ТС
- API: REST, gRPC
- Форматы экспорта: JSON, CSV, XML
- Поддержка облачных вычислений
- Интеграция с системами управления светофорами
Ограничения
- Зависимость от качества видеопотока
- Влияние погодных условий
- Сложности при плохом освещении
- Ограничения по углу обзора камер
- Необходимость калибровки
- Требования к вычислительным ресурсам
- Сложности при высокой загруженности
- Зависимость от стабильности связи
Разработка систем
для бизнеса на основе искуственного интеллекта
для бизнеса на основе искуственного интеллекта
От анализа данных до внедрения AI-решений. Максимальная точность, оптимизация и поддержка
Время разработки
Создание системы включает следующие этапы:
- Сбор и разметка данных: 2-3 месяца
- Разработка архитектуры: 1-2 месяца
- Обучение моделей: 2 месяца
- Тестирование и оптимизация: 2 месяца
- Интеграция: 1 месяц
Общее время: 8-10 месяцев
“