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Uso de un detector de humo en vehículos.



Anteriormente hablamos sobre la detección de fumar a través de análisis de video de objetos. Ahora intentemos considerar los aspectos prácticos de la aplicación de estas soluciones y sectores de implementación específicos, así como sus ventajas para el negocio.

En nuestra opinión, el área de aplicación más interesante es el transporte, en particular, el uso compartido de automóviles, donde ya se imponen multas en forma de multas por fumar en los salones de automóviles alquilados. El monto de la multa varía de 5 a 15 mil rublos, dependiendo de la empresa. Volviendo a la comparación de la analítica y los sensores de video de objetos, los sensores no captan vapes y otros dispositivos para fumar mezclas, y tampoco son prácticamente sensibles cuando las ventanas del automóvil están abiertas. Pero esto no cancela el hecho de la violación y, en consecuencia, el castigo legal en forma de una multa de acuerdo con el contrato.

Además, en el transporte, se pueden conectar en cascada varias redes neuronales (secuencialmente), como la detección de fumar y la detección del hecho / tiempo de uso de un teléfono móvil. Está claro que dichos sistemas deben escalarse, por ejemplo, con la integración de la telemática y la conexión al bus CAN del vehículo para rastrear el uso de teléfonos solo cuando el vehículo está en movimiento, pero estos ya son detalles de integración.

Un buen ejemplo de lo que detectamos específicamente y lo que obtenemos como resultado:





Demostración en bots en Telegram (entrada - imagen de la cámara o galería del teléfono inteligente, salida - probabilidad):


Componente de hardware


Si en el primer artículo hablamos sobre Intel NUC y los servidores basados ​​en ellos, como calculadoras de inferencia, ahora estamos hablando de operar la solución en vehículos, es decir, aparece la influencia de las condiciones climáticas (calor, frío, punto de rocío, etc.) . AAEON, VPC- 3350S, resultó ser una buena solución :

AAEON, VPC-3350S

Específicamente, nuestra versión es con procesador Intel Atom X5 E3940. Interfaz: en MyriadX en la placa de expansión. Inferencia de FPS:



Pruebas de decodificador:



¿Qué es una buena pieza de hierro y por qué nuestra elección recayó en ella?


Nos gustó:

  • La presencia de un módulo LTE incorporado.
  • La disponibilidad del acelerador de VPU expandible Intel MyriadX.
  • Intel HD Graphics 500 integrado, en el que puede usar decodificadores y codificadores de hardware para procesar transmisiones de video.
  • LAN- .
  • (-20+70).

?


  1. Ethernet, POE ( : , ).
  2. , AAEON NVR 3350.
  3. .
  4. .
  5. ( ). . , , 50%, ( ).
  6. Según el número de eventos recurrentes, se registra el tiempo de acción / violación.
  7. Si el tiempo de acción excede la constante especificada (10 segundos), el hecho del evento se registra en la base de datos. El evento incluye la siguiente información:
    • fecha y hora
    • foto de violación
    • duración del evento en seg.
    • identificador del vehículo (GUID estático)
    • número de cámara (0, 1)
    • tipo de evento
  8. Los datos sobre eventos con la disponibilidad de 3G / LTE se transmiten a un servidor central de procesamiento de datos con integración con el sistema de intercambio de información existente para las operaciones de facturación.

En lugar de un curriculum vitae


En el artículo, tratamos de compartir nuestra experiencia en la implementación e integración de soluciones de IA utilizando el ejemplo de infraestructura de transporte. Lo más importante, la mayoría de las instalaciones de automatización ya están equipadas con cámaras, y puede procesar los flujos existentes sin ninguna actualización significativa.

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