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Utilisation d'un détecteur de fumée dans les véhicules



Plus tĂŽt, nous avons parlĂ© de la dĂ©tection du tabagisme grĂące Ă  l'analyse vidĂ©o d'objets. Essayons maintenant de considĂ©rer les aspects pratiques de l'application de ces solutions et des secteurs de mise en Ɠuvre spĂ©cifiques, ainsi que leurs avantages pour l'entreprise.

À notre avis, le domaine d'application le plus intĂ©ressant est le transport, en particulier le covoiturage, oĂč des sanctions sous forme d'amendes pour fumer dans les salons de voitures de location sont dĂ©jĂ  prĂ©vues. Le montant de l'amende varie de 5 Ă  15 mille roubles, selon l'entreprise. Revenant Ă  la comparaison de l'analyse vidĂ©o et des capteurs d'objets, les capteurs ne captent pas les vapos et autres appareils pour fumer les mĂ©langes, et ne sont Ă©galement pratiquement pas sensibles lorsque les fenĂȘtres de la voiture sont ouvertes. Mais cela n'annule pas le fait de la violation et, par consĂ©quent, la sanction lĂ©gale sous la forme d'une amende conformĂ©ment au contrat.

De plus, dans le transport, plusieurs rĂ©seaux de neurones peuvent ĂȘtre mis en cascade (sĂ©quentiellement), comme la dĂ©tection du tabagisme et la dĂ©tection du fait / du temps d'utilisation d'un tĂ©lĂ©phone mobile. Il est clair que de tels systĂšmes devraient ĂȘtre mis Ă  l'Ă©chelle, par exemple, avec l'intĂ©gration de la tĂ©lĂ©matique et la connexion au bus CAN du vĂ©hicule pour suivre l'utilisation des tĂ©lĂ©phones uniquement lorsque le vĂ©hicule est en mouvement, mais ce sont dĂ©jĂ  des dĂ©tails d'intĂ©gration.

Un bon exemple de ce que nous détectons spécifiquement et de ce que nous obtenons en conséquence:





Démonstration sur des bots dans Telegram (entrée - image de la caméra ou de la galerie du smartphone, sortie - probabilité):


Composant matériel


Si dans le premier article, nous avons parlĂ© d'Intel NUC et des serveurs basĂ©s sur eux, en tant que calculateurs pour l'infĂ©rence, nous parlons maintenant de faire fonctionner la solution dans les vĂ©hicules, c'est-Ă -dire que l'influence des conditions mĂ©tĂ©orologiques (chaleur, froid, point de rosĂ©e, etc.) apparaĂźt . AAEON, VPC- 3350S, avĂ©rĂ© ĂȘtre une bonne solution : Plus

AAEON, VPC-3350S

précisément, notre version est équipé d'un processeur Intel Atom x5 e3940. Interface - sur MyriadX sur la carte d'extension. FPS en inférence:



tests du décodeur:



Qu'est-ce qu'un bon morceau de fer et pourquoi notre choix est-il tombé dessus?


Nous avons aimé:

  • La prĂ©sence d'un module LTE intĂ©grĂ©.
  • La disponibilitĂ© de l'accĂ©lĂ©rateur VPU extensible Intel MyriadX.
  • Intel HD Graphics 500 intĂ©grĂ©, sur lequel vous pouvez utiliser des dĂ©codeurs et encodeurs matĂ©riels pour traiter les flux vidĂ©o.
  • LAN- .
  • (-20+70).

?


  1. Ethernet, POE ( : , ).
  2. , AAEON NVR 3350.
  3. .
  4. .
  5. ( ). . , , 50%, ( ).
  6. En fonction du nombre d'événements récurrents, le temps d'action / violation est enregistré.
  7. Si le temps d'action dépasse la constante spécifiée (10 secondes), le fait de l'événement est enregistré dans la base de données. L'événement comprend les informations suivantes:
    • date Heure
    • photo de violation
    • durĂ©e de l'Ă©vĂ©nement en sec.
    • identifiant du vĂ©hicule (GUID statique)
    • numĂ©ro de camĂ©ra (0, 1)
    • type d'Ă©vĂ©nement
  8. Les données d'événement sur la disponibilité de la 3G / LTE sont transmises à un serveur central de traitement de données avec intégration au systÚme d'information d'autopartage existant pour les opérations de facturation.

Au lieu d'un CV


Dans l'article, nous avons essayĂ© de partager notre expĂ©rience dans la mise en Ɠuvre et l'intĂ©gration de solutions d'intelligence artificielle en utilisant l'exemple des infrastructures de transport. Plus important encore, la plupart des installations d'automatisation sont dĂ©jĂ  Ă©quipĂ©es de camĂ©ras et vous pouvez traiter les flux existants sans mise Ă  niveau significative.

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