Get best of the week

Uso de um detector de fumaça em veículos



Anteriormente , falamos sobre a detecção de tabagismo por meio da análise de vídeo por objeto. Vamos agora tentar considerar os aspectos práticos da aplicação dessas soluções e setores de implementação específicos, bem como suas vantagens para os negócios.

Em nossa opinião, a área de aplicação mais interessante é o transporte, em particular - o compartilhamento de carros, onde já são previstas multas por fumar no salão de carros alugados, sob a forma de multas. O valor da multa varia de 5 a 15 mil rublos, dependendo da empresa. Retornando à comparação de análise de vídeo de objetos e sensores, os sensores não captam vapes e outros dispositivos para misturas de fumaça e também praticamente não são sensíveis quando as janelas do carro estão abertas. Mas isso não cancela o fato da violação e, consequentemente, a punição legal na forma de uma multa nos termos do contrato.

Além disso, no transporte, várias redes neurais podem ser conectadas em cascata (sequencialmente), como detecção de fumo e detecção do fato / hora do uso de um telefone celular. É claro que outros sistemas devem ser escalados, por exemplo, com a integração da telemática e a conexão ao barramento CAN do veículo para rastrear o uso de telefones somente quando o veículo estiver em movimento, mas esses já são detalhes de integração.

Um bom exemplo do que detectamos especificamente e do que obtemos como resultado:





demonstração em bots em telegrama (entrada - imagem da câmera ou galeria do smartphone, saída - probabilidade):


Componente de hardware


Se no primeiro artigo falamos sobre Intel NUC e servidores baseados neles, como calculadoras de inferência, agora estamos falando sobre a operação da solução em veículos, ou seja, a influência das condições meteorológicas (calor, frio, ponto de orvalho etc.) aparece . A AAEON, VPC- 3350S, acabou sendo uma boa solução :

AAEON, VPC-3350S

Especificamente, nossa versão é com o processador Intel Atom x5 E3940. Interface - no MyriadX na placa de expansão. FPS na inferência:



Testes de decodificador:



O que é um bom pedaço de ferro e por que nossa escolha caiu sobre ele?


Nós gostamos:

  • A presença de um módulo LTE embutido.
  • A disponibilidade do acelerador expansível de VPU Intel MyriadX.
  • Intel HD Graphics 500 integrado, no qual você pode usar decodificadores e codificadores de hardware para processar fluxos de vídeo.
  • LAN- .
  • (-20+70).

?


  1. Ethernet, POE ( : , ).
  2. , AAEON NVR 3350.
  3. .
  4. .
  5. ( ). . , , 50%, ( ).
  6. Com base no número de eventos recorrentes, o tempo da ação / violação é registrado.
  7. Se o tempo de ação exceder a constante especificada (10 segundos), o fato do evento será registrado no banco de dados. O evento inclui as seguintes informações:
    • data hora
    • foto de violação
    • duração do evento em seg.
    • identificador do veículo (GUID estático)
    • número da câmera (0, 1)
    • tipo de evento
  8. Os dados do evento sobre a disponibilidade do 3G / LTE são transmitidos para um servidor central de processamento de dados com integração com o sistema de informações de compartilhamento de carros existente para operações de cobrança.

Em vez de um currículo


No artigo, tentamos compartilhar nossa experiência na implementação e integração de soluções de IA usando o exemplo da infraestrutura de transporte. Mais importante ainda, a maioria das instalações de automação já está equipada com câmeras e você pode processar fluxos existentes sem nenhuma modernização significativa.

More articles:


All Articles