ابتكار تقنية حديثة لمراقبة حركة المرور كبديل للأنظمة التقليدية

أعطت أدوات تحليل الفيديو المتقدمة القائمة على بناء الشبكات العصبية العميقة لأنظمة المراقبة بالفيديو فرصة لاستبدال الأنظمة التقليدية كحل أفضل وأكثر موثوقية وفي نفس الوقت أرخص.

من أهم إنجازات نظام مراقبة حركة المرور الاستخباراتي الحديث فرصة استخدام كاميرات المراقبة على جانب الطريق كمصدر. وعلى عكس الجيل السابق من نظام التعرف على المركبات المستند إلى الفيديو الذي يحتاج إلى كاميرات خاصة موضوعة بدقة فوق ممرات منشآت دائمة خاصة، فإن تقنية التعرف الحديثة تتسامح مع وضع الكاميرا.

وتعالج الشبكة العصبية الاصطناعية الصور بطريقة مماثلة للدماغ البشري؛ لذلك يمكنها معالجة الصور من وجهات نظر عشوائية، والتعامل بنجاح مع الدقة المنخفضة أو ظروف الإضاءة السيئة. وستوفر لك حتى الكاميرا القياسية الموجودة على حامل ثلاثي الأرجل لقطات يمكن أن تتعامل معها التحليلات.

والإنجاز التالي هو أن المعايرة اليدوية لم تعد مطلوبة، فالأنظمة التقليدية تحتاج إلى تحديد أبعاد كل نوع من المركبات بدقة لكل كاميرا. وإذا كانت مركبة ما في إطار فيديو لا تناسب الأبعاد المحفوظة فلن يتم التقاطها أو تصنيفها بشكل صحيح. تتطلب هذه المعايرة اليدوية مهندسين مؤهلين بشكل خاص وعادة ما تكون مكلفة للغاية.

يعمل الجيل الجديد من برامج التعرف على السيارة تلقائيًا بالكامل؛ ما يعني أنه بمجرد أن يتلقى البرنامج دفق فيديو من طريق سريع يبدأ في التعرف على السيارات. ثم إذا كنت ترغب في نقل مثل هذه الكاميرا من موقع إلى آخر ؛ لجمع مجموعة أخرى من البيانات الإحصائية، يمكنك القيام بذلك بسلاسة دون طلب دعم مهندس خاص.

يستفيد نظام الكشف عن المركبات المستند إلى الفيديو من التطورات الحديثة، وهو يتعرف على الدراجات النارية والسيارات والشاحنات والحافلات وكذلك طُرز السيارة .

وتوفر قدرات التعرف على هذا النظام تفاصيل أكثر بكثير حول السيارة المكتشفة مقارنة بالأنواع الأخرى من أحدث أنظمة التعرف غير التدخلية، مثل الرادار وأنظمة الميكروويف.

وتصل دقة التعرف على السيارة إلى 99% في النهار. وقد يؤثر الليل ودقة الفيديو الرديئة في هذا الرقم، ومع ذلك فإن استخدام كاميرا حساسة عالية الدقة مع إضاءة جيدة بالأشعة تحت الحمراء يمكن أن تحافظ على الدقة أثناء الليل فوق 90%.