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AI視覺分析技術在電動自行車闖紅燈自動抓拍的應用

冰封史愛 ? 來源:冰封史愛 ? 作者:冰封史愛 ? 2023-03-17 15:59 ? 次閱讀
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一、背景介紹:

摩托車、電動二輪車因其速度快、性能差、保護措施差,闖紅燈極易發生交通事故,一般摩托車、電動車在發生交通事故時,由于速度慣性與保護措施差,人體往往是頭部先向前撞擊和跌落,往往造成嚴重的交通安全事故,這也是摩托車、電動車事故死亡率、致殘率高的主要原因。我司采用AI人工智能機器視覺分析識別技術,通過采集路口網絡視頻攝像頭的實時視頻,使用AI算法檢測紅黃綠燈狀態,在紅燈狀態時抓拍騎電動二輪車闖紅燈行為,并觸發行為過程錄像取證,可選配在現場發出闖紅燈語音提醒,從而促使人們在騎車出行時正確通過紅綠燈路口,進而養成習慣,為營造一個安全、有序的道路交通安全環境貢獻一份力量。

二、部署方式:

由于電動二輪車車牌尺寸較小,建議在路口安裝800W像素攝像頭(部分小型路口可采用400W 像素攝像頭),根據路口與監控中心網絡帶寬實際情況,有光纖網絡環境的采用后端服務器分析方式,否則可采用4G互聯網模式AI終端邊緣計算方式聯網運行。

三、功能介紹:

3.1視頻源管理:

AI邊緣分析終端支持按ONVIF協議搜索添加局域網內的網絡攝像頭

3.2算法規則管理:

支持選中通道后,添加“車輛闖紅燈”算法規則,并選擇自動二輪車類別,在編輯規則時,支持繪制布控區,設置算法閾值聯動方式,聯動動作支持輸出繼電器開關、聯動錄像、聯動語音提醒。

3.3事件記錄與上傳:

AI邊緣分析終端實時視頻分析檢測紅綠燈狀態,并在紅燈狀態時識別電動二輪車闖紅燈行為,觸發抓拍1-3張圖片(可設置),聯動錄像記錄電動二輪車闖紅燈行為過程,在本地記錄或語音提醒,同時支持自動上傳后端平臺。

3.4本地化瀏覽:

AI邊緣分析終端開機后便進行主界面,主界面包括視頻區、抓拍事件區、事件列表區,視頻區實時顯示每路的視頻分析實況,檢測細節和對象框繪制疊加顯示 ,產生抓拍事件時,則將抓拍信信顯示在抓拍事件區(含圖片和時間、地點、事件類型等信息)

poYBAGQUHcyAfhJQAAS9wmzsUuk401.png

終端AI設備主界面

3.5算法說明:

“闖紅燈抓拍”算法特點在摩托車、電動二輪車像素最小要求100*100,人員像素最小要求80*80,頭盔像素最小要求 60*60以上的場景上,支持各種場景,紅黃綠類檢測率可達99.9%以上,闖紅燈行為識別率可達99.5以上,電動二輪車車牌最小像素100*60場景下,車牌識別率可達99%以上。

審核編輯黃宇

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