アジャイルと適応力抜群の輸送管理
このオファーについて
上記のエッジ AI システムをトラフィック信号システムに統合することは、ほとんど労力を必要としません。インターネットに接続された信号制御ボックスは、各交差点に設置されています。これにより、交通システム全体でリアルタイムのトラフィック・フロー管理を即座に実行できます。 課題を解決するための重要な鍵は、標識の変更が車両の数や方向の変化に基づくトラフィック・フローの変動に適応し、各状況に正確に、自動的かつ即時に、対応できるように厳正なトラフィック信号制御システムを柔軟にすることです。 ソリューションは 3 つの段階に簡素化することができます。 最初の段階は、スマートカメラによるトラフィック・データ統計情報の収集とモデル構築に向けたダッシュボードの可視化を開始します。実験フィールドテストは、連続する 3 つの主要な交通交差点で実施されます。 エッジ AI カメラは境界ボックスとラインを描写して、リアルタイムデータを取得することで、ナンバープレート自動認識 (ANPR)、車両検出/ 分類モデルを非同期で実行します。取得 / 認識されたデータは、ビッグデータ分析のためにクラウドに送信されます。クラウドでは、識別された各車両の数とサイズが計算され、キューの長さに変換されます。取得したデータの精度は、車両のアイドル時間と非アイドル時間を統合した後の流れのダイナミクスを知るためには、モデル構築は重要です。インテル® Movidius™ Myriad™ X MA2485 を搭載したエッジ AI カメラの追跡機能のおかげで、車両の走行軌道を追跡して旋回することが可能になりました。 クラウドで追加の推論ロジックを実行することで、さらなるインサイトを抽出できます。分析と結果に基づいて、トラフィック信号の制御も同期化され、さまざまな時間帯に応じてトラフィック・フローの最適化に合わせて調整されます。時間を超えたトラフィック・フローの統計モデリングが準備できれば、開発を次の段階に進めて、トラフィック KPI を最適化できます。 第 2 段階は、車線数、飽和フロー、交差点から交差点までの移動速度、車両の組み合わせ、ドライバーの行動などの要因を統合したトラフィック・フロー理論に基づく、より正確なモデルを開発することです。その後、人工知能 (遺伝的アルゴリズム、深層強化学習など) を使用して、リアルタイムのトラフィック・フローに適応できる最適なオフセットとタイミングを学習できます。実用的な最適化は AI モデルにより 2 つのレベルで実装されます。第 1 レベルは、AI 最適化シミュレーションのために提案された交差点から、毎週データバッチを実行することです。最適化操作は、手動または自動で実行するオプションです。第 2 レベルは、自動化された迅速な最適化のために推奨された交差点でリアルタイムに実行することです。 次に第 3 段階は、実際の検証と最適化のために、十分に訓練されたモデルを、トラフィック・コントローラーと交差点のアビリティー・カメラに統合することです。 AI モデルが提案する最適化プランを採用すると、トラフィック情報が運用情報に表示され、すべてのメトリックがリアルタイムで更新されます。戦略的なダッシュボードでは、各交差点の主要なパフォーマンス指標に関連してパフォーマンスを追跡できます。 管理者は運用ダッシュボードから、各交差点で瞬時にアイドル時間を確認でき、シミュレーションのアイドル時間と比較できます。アイドル時間は、エッジ AI カメラからの車両ナンバーとキューの長さの 2 つの主要なリアルタイムの数値の出力です。比較を監視することで、管理者は時々操作を調整し、トラフィック・フローの最適化を実現できます。 戦略的なダッシュボードは、乗用車の台数、分類、目的地、平均走行時間をカバーするエリアでの一定期間のトラフィック・フローの統計情報を報告します。この情報により、管理者は、長期的なトラフィックの傾向とパターンを把握するのに役立ちます。戦略的なダッシュボードにより、長期的な計画決定がより適切に行われ、交通渋滞やその他の悪影響などのトラフィックの問題が特定されます。導入マップをナビゲートすることで、リアルタイムのビデオストリームを確認できます。 ダッシュボード機能は、管理者に素晴らしいメリットをもたらします。まず、データの透過性によりトラフィック管理の詳細な概要を一瞬で確認できます。さらに、各エッジ AI カメラから情報をコンパイルする時間を短縮し、時間を大幅に節約できます。 次に、実際のKPI とシミュレーションを比較することで、全体的なモデルのパフォーマンスだけでなく、実際の KPI の変更も公平に把握できます。この調整により、より良い意思決定が可能になります。最後に、ダッシュボードに問題のあるエリアが正確に表示され、管理者は改善に必要な情報を得ることができます。 ダッシュボードに可視番号で改善を追跡することで、管理者は説明責任を持って、組織全体で改善を追跡できます。
技術仕様
- カテゴリー:
- ソリューション: インテル® RFP レディーキット
- オペレーティング・システム:
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Linux* Other Linux family*
Linux* Other Linux family* Linux*
- エンドカスタマーのタイプ:
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エンタープライズ
- ツールキット:
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OpenVINO™ ツールキットのインテル® ディストリビューション
- 導入アーキテクチャー:
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その他
リソース
インテルのテクノロジーを含む
インテル® Movidius™ ビジョン・プロセシング・ユニット
ABILITY ENTERPRISE CO., LTD.
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数十年の間、画像処理を専門としてきた Ability は、エッジ AI コンピューター・ビジョンの開発に取り組み、OEM のお客様に新しい価値と革新的なビジョン・ソリューションを提供しています。 Ability は、創業以来、画像センサーと光学機能統合の分野で主導的役割を果たしてきました。ハイエンドなカメラと高度な光学部品における確かな基盤を活かし、Ability は近年 AIOT の...
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