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LEC-2290: Dispositivo Edge AI para la prevención de infracciones de tráfico

Introducción

En entornos urbanos densos en los que el flujo de tráfico es intenso, el control del tráfico y el mantenimiento de la seguridad vial en las intersecciones con más tráfico son a menudo complicados, ya que los comportamientos de los vehículos y los peatones son erráticos e imprevisibles, por no mencionar el hecho de que no todos son propensos a seguir las normas de tráfico en todo momento.

Problema

Las infracciones de tráfico, como los giros indebidos, el exceso de velocidad, el cruce de la mediana y el paso del semáforo en rojo, son hechos cotidianos que conducen a infracciones aún más graves, al empeoramiento de las congestiones de tráfico y al aumento del número de accidentes evitables.

Un gobierno municipal acudió a Lanner en busca de una solución de hardware destinada a reducir las infracciones mencionadas; este dispositivo de hardware concreto debía integrarse con Gorilla IVAR™ y desplegarse como un sistema de supervisión de tráfico inteligente basado en IA. En última instancia, el objetivo de este proyecto no termina con la prevención de las infracciones de tráfico, sino que también debe ofrecer un modelo de cómo se podrían utilizar soluciones similares para

Solución Lanner

Una solución de supervisión del tráfico basada en la IA implica la integración de plataformas robustas preparadas para la IA, servidores de inferencia de IA y grabadores de análisis de vídeo inteligentes. Dicho dispositivo preparado para la IA debe ser capaz de, o permitir, no solo grabar y capturar datos de tráfico en tiempo real, como la velocidad de los vehículos y el comportamiento de los conductores, sino que también se espera que analice y compare previamente la información capturada y recopilada.

Lanner’s LEC-2290, un IPC diseñado para la computación de borde inteligente, fue finalmente seleccionado para este proyecto. Este box PC está alimentado por la 8ª generación de CPU Intel® Core™ i7 (con nombre en clave Coffee Lake S) y cuenta con hasta 32 GB de memoria DDR4, 4x PoE para las conexiones de las cámaras y ranuras PCIe/Mini PCIe para las tarjetas GPU.

Las transmisiones en directo se capturan mediante cámaras IP RTSP conectadas a un router 4G y el LEC-2290 (donde se ejecuta Gorilla IVAR) a través de PoE y/o puertos LAN RJ45, los flujos capturados, es decir, los datos de inferencia, se transmiten al sitio de gestión para el análisis de datos. La página web LEC-2290 en este caso aprovecha los marcos acelerados por la GPU para un procesamiento de datos y una transcodificación de vídeo rápidos y sin latencia. Por último, pero no por ello menos importante, la información resultante se agrupa y archiva para crear una base de datos en la que se puede llevar a cabo una minería de datos adicional para un análisis aún más preciso y exacto.

Beneficios/Conclusión

La monitorización del tráfico optimizada por la IA permite 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 enorme pero útil volumen de datos en tiempo real que puede ser transmitido al centro de control de tráfico para obtener respuestas proactivas sin apenas latencia, previniendo infracciones y potencialmente salvando vidas.

Este proyecto ha conseguido ilustrar no sólo la frecuencia con la que se producen las infracciones de tráfico, como los giros ilegales, sino también la capacidad que la tecnología de IA de Edge podría ofrecer para ayudar a la aplicación de la ley. Además, este proyecto en particular aumentó la concienciación del público en general sobre el protocolo de conducción adecuado y la seguridad de los peatones.

Durante el periodo de prueba se notificó un descenso medio del 50% en las infracciones; los datos también demuestran que durante el periodo de prueba una de las intersecciones más propensas a las infracciones registró un recuento mensual de 99 infracciones, frente a una media mensual de 307 infracciones.

Estos resultados iniciales no sólo parecen prometedores, sino que demuestran que la integración de soluciones tecnológicas en la planificación urbana y la seguridad pública es una inversión que merece la pena, ya que todos los datos y los análisis resultantes pueden utilizarse en futuros proyectos similares de mayor alcance y en ciudades más grandes.

LEC-2290: Dispositivo Edge AI para la prevención de infracciones de tráfico was last modified: agosto 31st, 2021 by Fernando Contreras
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