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路況監控革命!以智慧路況影像監控實現自調節交通號誌控制系統

2019/5/8


【30秒看完一整篇】

一座城市的交通流量大小及順暢與否,反映出該市交通資訊監控管理的先進程度。在AI應用逐步崛起並滲透到各領域的今日,路況監控也隨之發生革命性變化。研華AI路況監控解決方案,擁有設計精良的端到端資訊流,而工業級邊緣AI系統,則可用最少精力完成在道路旁側的AI運算佈建;後端AI深度學習運算,更可實現自適應交通號誌控管。

AI應用在路況監控  更有效掌握交通活動

城市,由大大小小的道路巷弄組成,無數行人、腳踏車、車輛和公車在其中穿梭,川流不息;交通號誌則掌管了人車在路面上的交通活動、衝突及流動量。為了更全面掌握城市裡的車輛行為和流動狀況,有效維護交通安全,同時讓道路發揮更大交通吞吐量,能精準監控路況的系統顯得格外重要。

傳統車輛偵測方法如超音波、微波雷達或是紅外線感測器等,或佈建費用昂貴,或缺乏所需細節紀錄。視訊偵測系統則可克服上述難題,並且可搭配人工智慧(AI) 運作,由配有邊緣AI系統的攝影機,產出不可或缺的交通詮釋資料(metadata),包括車牌號碼、車流方向、等待時間等等。這對路況監控領域而言,可謂革命性解方。

路邊完成資料回傳中控室  還要有自適應交通號誌

AI路況監測解決方案涵蓋能自適應(self-adaptive)的紅綠燈號誌系統、邊緣AI系統和後端AI推論伺服器(AI inference server),各系統之間整合到精心設計的資訊流中。邊緣AI系統會從IP CAM監視攝影機抓取影像資訊串流並運用推論分析內容,而乙太網路供電(PoE)則可經由RJ45 LAN埠為IP攝影機供電,如此便更容易在偏遠地區佈建監視器。

此外,低能耗、無風扇設計和寬溫等機能,對部署在道路系統的設備來說,都是基本要求。畢竟,這些設備都會高懸在控制紅綠燈的交通號誌桿或架上。

路況監測資料在路邊完成擷取後,原始資料將回傳到中控室;此時,AI推論伺服器便會發揮以小搏大的功能,運用高度運算能力來處理龐大推論處理需求,並透過事前訓練的深度學習模型,來分析詮釋資料集。接著,中控室便可根據分析結果,管理自適應紅綠燈號誌系統。


研華AI端到端解決方案 提供完整邊緣AI系統和AI推算系統

為了能實現即時路況監控應用和自適應交通號誌控制,必須有設計良好的端到端資訊流。然而,市面上多數路況監控系統大都聚焦於車輛辨識和物件計算,缺乏應用最需要的轉譯原始詮釋資料功能。研華提供AI端到端解決方案,涵蓋完整邊緣AI系統和AI推算系統,其深度學習能力足以展現AI推算功能。

作為邊緣AI系統的研華精簡型無風扇系統MIC-7200,採用NVIDIA Jetson Tegra X2 (TX2),能以小博大,運用AI推論科技分析大量截取資料,達成監控路況目的,超越傳統物件追蹤的車輛辨識方法。MIC-7200在道路旁側便可完成深度學習運算需求,並將詮釋資料打包回傳到中控室,更提供多重介面以整合其他交通設備。

在中控室,AI推論伺服器SKY-6100不僅接收來自所有邊緣AI系統的詮釋資料,同時也會透過深度學習模型監控整體交通路況。若發生任何異常情況,AI推論伺服器會辨識出異常,並據此自適應調整交控號誌。透過SKY-6100強大運算能力,自適應交通號誌控制系統便可讓城市的交通流量更為順暢,也更有效率。

對市政府機關來說,這代表可以從更高的整體視角,即時掌握城市交通狀況。更重要的是,這些交通資料和資訊不僅可用於評估城市當前和過去的交通表現,更可用來預估未來狀況。這些資料綜合起來,有助於交通前瞻規劃包括交通影響評估、大眾交通和道路設計等等,對打造更好的交通基礎建設規劃也大有幫助。

【專案導入產品】 

SKY-6100

SKY-6100 1U機架式伺服器,最多可支援5個最先進的NVIDIA TESLA P4卡,最大化深度學習規模。


MIC-7200

工業級MIC-7200採用NVIDIA JETSON,使其可在道路旁側即可佈建AI應用。

【系統架構圖】 

     


銷售 / 技術諮詢:0800-777-111


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