Usando dispositivos y servidores de inteligencia artificial para el monitoreo inteligente del tráfico

Introducción

La tecnología de Computación de Borde basada en IA está encontrando su camino en varios escenarios de aplicación, y uno de ellos es la gestión inteligente del tráfico. Los algoritmos de análisis de video optimizados por IA permiten el análisis del flujo de tráfico, el recuento de vehículos, el reconocimiento de matrículas y la predicción del comportamiento de conductores y peatones, generando un tremendo pero útil volumen de datos en tiempo real, en el borde, que pueden ser transmitidos al centro de control de tráfico para una respuesta proactiva con casi ninguna latencia, no sólo previniendo accidentes sino también salvando vidas.

Problema

En las pobladas áreas metropolitanas donde el flujo de tráfico es pesado, mantener el tráfico bajo control y mantener la seguridad vial en las intersecciones con el tráfico más pesado es a menudo difícil ya que los comportamientos de los vehículos/conductores y los peatones son erráticos e impredecibles, sin mencionar la falta de aplicación de la ley en el lugar.

Las infracciones de tráfico como el exceso de velocidad, el cruce de la línea central y el cruce con semáforo en rojo son hechos cotidianos que dan lugar a infracciones aún más graves, que empeoran la congestión del tráfico y que aumentan el número de accidentes evitables.

Solución

Aquí es donde entra en juego la monitorización inteligente del tráfico de video basado en inteligencia artificial. Las soluciones de monitorización del tráfico basadas en IA implican la integración de computadoras de caja robustas y preparadas para IA, sistemas de semáforos y servidores de inferencia de IA, convirtiendo los sistemas de señales de tráfico en una red inteligente.

Las PC de caja desplegadas en el borde se comportan como sensores de IA que capturan secuencias en vivo de cámaras IP alimentadas por puertos LAN PoE y RJ45, las secuencias capturadas se comparan y analizan utilizando el volumen de datos en tiempo real antes mencionado que se encuentran en los servidores de inferencia; estas interfaces versátiles y robustas están, por supuesto, incorporadas en las robustas PC de caja que ofrecen eficiencia energética, diseño sin ventilador, amplias temperaturas de funcionamiento y, lo que es más importante, compatibilidad con los módulos aceleradores de IA en el borde.

Producto

El LEC-2290, una IPC diseñada para computación de borde inteligente, viene con soporte para el CPU Intel® Core™ i7 de 8a generación (nombre en código Coffee Lake S). Este dispositivo de IA en el borde también cuenta con hasta 32GB de memoria DDR4, 4 puertos PoE para conexiones de cámara y ranuras PCIe/Mini-PCIe para tarjetas GPU.

Características del LEC-2290:

  • Intel® Core™ i7-8700T/i7-8700
  • 2 ranuras SO-DIMM DDR4 2133/2400, Máx. 32GB
  • 2 puertos LAN RJ45 GbE, 4 puertos PoE, 4 puertos USB3.0, 6 puertos COM, 8 DI y 8x DO
  • 2 ranuras externas extraíbles para HDD/SSD con RAID, 1 mSATA
  • 1 ranura PCIe*16, 1 ranura Mini-PCIe con Nano-SIM, 1ranura M.2 B Key con Nano-SIM

 

El NCA-5210 de Lanner es el dispositivo de servidor de IA ideal y es compatible, a través de su ranura para módulos NIC, con el NCS2-NV02 de Lanner, un módulo acelerador de IA en el borde que funciona con procesadores NVIDIA Jetson® TX2 para la transcodificación de video.

Características del NCA-5210:

  • Intel® 7th Gen Core™ i7/i5/i3 con chipset Intel® C236
  • 4 Módulos NIC
  • 4 ranuras DIM de 288 pines DDR4 a 2400MHz, Máx 64GB
  • 2 bahías de HDD/SSD de 2.5″
  • 1 ranura PCI-E*4/8 FH/HL
  • 4 ventiladores de enfriamiento

Características del NCS2-NV02:

  • 2 procesadores NVIDIA Jetson® TX2
  • Transcodificación de video de bajo consumo, incluyendo soporte de 10 bits
  • Factor de forma NCS2, tarjeta de expansión PCIe*4
  • Intel® i350-AM2 integrado para comunicación de datos
  • 2 puertos MicroUSB integrados

La amplia gama de plataformas de inteligencia artificial de Lanner para integradores de sistemas, proveedores de servicios y desarrolladores de aplicaciones ofrece una potencia de cálculo robusta para las redes de borde desplegadas en el comercio minorista, fábricas inteligentes, transporte, infraestructuras críticas y otras condiciones industriales difíciles.

Beneficios

El NCA-5210 está acoplado con el NCS2-NV02, un módulo GPU de bajo consumo con 2 procesadores NVIDIA Jetson® TX2 SoM (System-on-Module) para referencia de IA en la sala de control.

Este módulo de GPU intercambiable cuenta con controladores Ethernet Intel i350-AM2 integrados para descargar el procesamiento de interfaz de gran volumen y para optimizar el análisis de aprendizaje profundo en las plataformas de red x86 de Lanner.

Por otro lado, el LEC-2290 preparado para IA con cámaras IP alimentadas por PoE, se posiciona en cada esquina de una intersección ya que aprovecha los frameworks acelerados por la GPU para un rápido y libre procesamiento de datos y transcodificación de video.

Este sistema de video inteligente de monitoreo de tráfico basado en la IA detecta, identifica y clasifica todos los vehículos y peatones que se encuentran en el borde para el procesamiento de datos. La información resultante se utiliza no sólo para optimizar los semáforos, sino también para predecir el comportamiento de los conductores/peatones; tal despliegue puede tener lugar en una intersección individual o en toda la red de una ciudad.

Otros beneficios adquiridos al acercar la computación al punto de acción (Computación de Borde), son la eficiencia del ancho de banda, computación rápida y rendimiento sin latencia, todos son factores importantes que facilitan la planificación del tráfico, la planificación urbana y la aplicación de políticas de tráfico.

Conclusión

Los sistemas inteligentes de vigilancia de tráfico construidos con el LEC-2290 y el NCA-5210 ofrecen capacidades para la predicción de colisiones en tiempo real mediante el cálculo de velocidad, aceleración y dirección de todos los vehículos en movimiento, proporcionando no sólo un entorno seguro en el que los vehículos y el derecho de paso de los peatones pueden ser correctamente priorizados, sino también un plano para cuando otros ingenieros de planificación urbana deseen adoptar prácticas o políticas de transporte público similares.

Usando dispositivos y servidores de inteligencia artificial para el monitoreo inteligente del tráfico was last modified: abril 2nd, 2020 by Jorge Peregrina