Нейросеть для распознавания сигналов светофора на видео методом компьютерного зрения
Интеллектуальная система автоматического распознавания сигналов светофора с использованием технологий компьютерного зрения и нейронных сетей. Решение обеспечивает точное определение состояния светофора в режиме реального времени для различных задач транспортной инфраструктуры и автономного вождения.
Основные функции
- Определение местоположения светофора в кадре
- Распознавание активного сигнала светофора
- Определение типа светофора
- Анализ дополнительных секций
- Распознавание пешеходных светофоров
- Определение времени до смены сигнала
- Фиксация нарушений проезда
- Сбор статистики работы светофоров
- Интеграция с системами управления движением
- Формирование отчетов и уведомлений
Для кого подходит
- Разработчики беспилотных автомобилей
- Системы управления дорожным движением
- Операторы общественного транспорта
- Службы мониторинга трафика
- Дорожные службы
- Системы умного города
- Производители автомобильной электроники
- Разработчики систем помощи водителю
- Транспортные компании
- Исследовательские организации
Как это работает
- Получение видеопотока с камеры
- Определение области интереса в кадре
- Детекция светофора нейросетью
- Анализ активных сигналов
- Определение типа сигнала
- Расчет времени до смены сигнала
- Формирование управляющего сигнала
- Запись данных в систему
- Генерация отчетов и статистики
"Умная камера". Распознавание без передачи видеопотока на сервер.
Преимущества
- Точность распознавания до Работа в режиме реального времени
- Устойчивость к погодным условиям
- Распознавание всех типов светофоров
- Определение неисправных светофоров
- Низкая задержка обработки
- Простая интеграция с существующими системами
- Автоматическое обновление моделей
- Работа в сложных условиях освещения
- Минимальные требования к оборудованию
Технические характеристики
- Скорость обработки: до 60 кадров/сек
- Точность определения сигнала: 95-99.5%
- Минимальный размер светофора: 20x60 пикселей
- Поддержка работы в ночное время
- Определение расстояния до светофора
- Распознавание при частичном перекрытии
- REST API для интеграции
- Поддержка различных форматов видео
- Многопоточная обработка
- Модульная архитектура системы
Ограничения
- Зависимость от качества видеопотока
- Влияние сильных осадков на точность
- Необходимость калибровки для ночного режима
- Сложности при очень ярком солнечном свете
- Требования к углу обзора камеры
- Ограничения по дальности распознавания
- Возможные помехи от других источников света
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
- Базовая интеграция: 2-3 недели
- Настройка под конкретные условия: 1-2 недели
- Обучение на местных данных: 1 неделя
- Тестирование системы: 1-2 недели
- Внедрение в эксплуатацию: 1 неделя
Общий срок проекта: 6-9 недель в зависимости от сложности внедрения и специфических требований.
“