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Verwendung eines Rauchmelders in Fahrzeugen



Früher haben wir über die Raucherkennung durch Objektvideoanalyse gesprochen. Lassen Sie uns nun versuchen, die praktischen Aspekte der Anwendung dieser Lösungen und spezifischen Implementierungssektoren sowie deren Vorteile für das Unternehmen zu betrachten.

Das interessanteste Anwendungsgebiet ist unserer Meinung nach insbesondere der Verkehr - das Carsharing, bei dem bereits Strafen in Form von Geldstrafen für das Rauchen in den Salons von Mietwagen vorgesehen sind. Die Höhe der Geldbuße variiert je nach Unternehmen zwischen 5 und 15 Tausend Rubel. Zurück zum Vergleich von Objektvideoanalysen und Sensoren: Die Sensoren nehmen keine Dämpfe und andere Geräte für Rauchmischungen auf und sind auch bei geöffneten Autofenstern praktisch unempfindlich. Dies hebt jedoch nicht die Tatsache des Verstoßes und dementsprechend die rechtliche Bestrafung in Form einer vertraglichen Geldbuße auf.

Darüber hinaus können beim Transport mehrere neuronale Netze (nacheinander) kaskadiert werden, beispielsweise die Raucherkennung und die Erkennung der Tatsache / des Zeitpunkts der Nutzung eines Mobiltelefons. Es ist klar, dass solche Systeme weiter skaliert werden sollten, beispielsweise durch die Integration von Telematik und die Verbindung zum CAN-Bus des Fahrzeugs, um die Verwendung von Telefonen nur zu verfolgen, wenn sich das Fahrzeug bewegt. Dies sind jedoch bereits Integrationsdetails.

Ein gutes Beispiel dafür, was wir spezifisch erkennen und was wir als Ergebnis erhalten:





Demonstration an Bots im Telegramm (Eingabe - Bild von der Kamera oder Galerie des Smartphones, Ausgang - Wahrscheinlichkeit):


Hardwarekomponente


Wenn wir im ersten Artikel über Intel NUC und darauf basierende Server als Inferenzrechner gesprochen haben, sprechen wir jetzt über den Betrieb der Lösung in Fahrzeugen, dh den Einfluss der Wetterbedingungen (Hitze, Kälte, Taupunkt usw.) . AAEON, VPC- 3350S, erwies sich als gute Lösung :

AAEON, VPC-3350S

Insbesondere ist unsere Version mit einem Intel Atom x5 E3940-Prozessor ausgestattet. Schnittstelle - auf MyriadX auf der Erweiterungskarte. FPS in Inferenz:



Decoder-Tests:



Was ist ein gutes Stück Eisen und warum fiel unsere Wahl darauf?


Wir mochten:

  • Das Vorhandensein eines eingebauten LTE-Moduls.
  • Die Verfügbarkeit des erweiterbaren VPU-Beschleunigers Intel MyriadX.
  • Integrierte Intel HD Graphics 500, auf der Sie Hardware-Decoder und -Codierer zur Verarbeitung von Videostreams verwenden können.
  • LAN- .
  • (-20+70).

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  1. Ethernet, POE ( : , ).
  2. , AAEON NVR 3350.
  3. .
  4. .
  5. ( ). . , , 50%, ( ).
  6. Basierend auf der Anzahl der wiederkehrenden Ereignisse wird die Aktions- / Verstoßzeit aufgezeichnet.
  7. Wenn die Aktionszeit die angegebene Konstante (10 Sekunden) überschreitet, wird die Tatsache des Ereignisses in der Datenbank aufgezeichnet. Die Veranstaltung enthält folgende Informationen:
    • Terminzeit
    • Verstoß Foto
    • Ereignisdauer in sek.
    • Fahrzeugkennung (statische GUID)
    • Kameranummer (0, 1)
    • Ereignistyp
  8. Ereignisdaten zur Verfügbarkeit von 3G / LTE werden an einen zentralen Datenverarbeitungsserver übertragen, der in das vorhandene Carsharing-Informationssystem für Abrechnungsvorgänge integriert ist.

Anstelle eines Lebenslaufs


In dem Artikel haben wir versucht, unsere Erfahrungen bei der Implementierung und Integration von KI-Lösungen am Beispiel der Verkehrsinfrastruktur zu teilen. Am wichtigsten ist, dass die meisten Automatisierungseinrichtungen bereits mit Kameras ausgestattet sind und Sie vorhandene Flows ohne wesentliche Aktualisierung verarbeiten können.

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