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路口骑车载人AI自动抓拍系统解决方案

日期:2021/7/29 10:04:03 / 阅读: / 来源:本站

1. 简介

摩托车、电动车因其速度快、性能差、保护措施差,极易发生交通事故,一般摩托车、电动车在发生交通事故时,由于速度惯性与保护措施差,如果载人往往操控难度更大,更容易发生交通事故,人员被撞击和跌落,大多造成严重受伤和生命危险,这也是摩托车、电动车事故死亡率、致残率高的主要原因。最近国内不少地区出台了骑车禁止载人的相关规定,我司采用AI人工智能机器视觉分析识别技术,通过采集路口网络视频摄像头的实时视频,使用AI算法检测骑车载人行为,同时检测骑车是否正确佩戴安全帽,并在现场发出语音提醒,从而促使人们做好安全骑车出行,进而养成习惯,为营造一个安全、有序的道路交通安全环境贡献一份力量    


2. 系统架构

2.1 系统分析

     由于本项目路口与监控中心网络带宽不足,因此适合采用分布式部署+集中式管理的方式,即在路口安装AI边缘计算设备,接入4-8路网络摄像头,每路摄像头附近安装一套语音提醒装置,监控中心部署中心管理平台软件,集中管理所有路口的AI边缘计算设备

2.2 系统结构图

 

系统网络结构图

3. 功能介绍

3.1 路口AI边缘分析终端功能

3.1.1视频源管理

AI边缘分析终端支持按ONVIF协议搜索添加局域网内的网络摄像头

3.1.2算法规则管理

支持选中通道后,添加“骑车载人抓拍”算法规则,在编辑规则时,支持绘制布控区,设置算法阈值联动方式,联动动作支持输出继电器开关、联动录像、联动语音提醒。

3.1.3 事件记录与上传

AI边缘分析终端实时检测“骑车载人”行为规则,触发抓拍事件后,在本地记录或语音提醒,同时支持选项方式是否上传中心平台。

3.1.4 本地化分析浏览

AI边缘分析终端开机后便进行主界面,主界面包括视频区、抓拍事件区、事件列表区,视频区实时显示每路的视频分析实况,检测细节和对象框绘制叠加显示 ,产生抓拍事件时,则将抓拍信信显示在抓拍事件区(含图片和时间、地点、事件类型等信息)

 

终端AI设备主界面

3.1.5 算法说明

  “骑车载人抓拍”算法特点

   在摩托车、电动摩托车像素最小要求100*100,人员像素最小要求80*80,头盔像素最小要求 50*50以上的场景上,并且光照条件正常的工况下 骑车不戴头盔的算法检测率可达99.5%以上。

 

3.2 中心管理平台功能

3.2.1 集中管理AI边缘分析终端

     本功能添加所有路口的AI边缘分析终端,查看在线、离线工作状态,远程配置终端设备的通道视频源和通道的分析规则,远程时间同步,AI通道分组等操作。

3.2.2 实时预览

     本功能任意调取路口的某通道的实时分析视频画面,获取当前通道的抓拍事件,查看算法运行状态。画面支持1,2,4,6,7,8,9,10,12,15,16分格显示模式。

3.2.3 数据查询

     本功能支持选择任意路口AI边缘分析终端的下属通道,查询该通道某个时间段的抓拍记录列表,支持以分页模式显示。

3.2.4 统计分析

     本功能支持选择任意路口AI边缘分析终端的下属通道,查询其某天、某月、时间段事件统计数据。

4. 配置清单

单个路口设备配置

序号

名称

型号

数量

参数

备注

1

AI边缘分析终端

AI-8004

1

E5 44线程,8GB内存,120GBssd, GPU:GTX960 300W电源

2,4,6,8101216202432路型号

2

网络摄像头

 

4

 

 

3

网络语音模块

 

4

 

跟摄像头一一对应

4

音箱

 

4

 

跟摄像头一一对应

 

 

 

 

 

 

 

监控中心配置

序号

名称

型号

数量

参数

备注

1

中心管理平台服务器

VMS-8000

1

E5 1224线程,32GB内存,1TBGBssd,600W电源

集中管控路口AI设备

2

客户端主机

 

1

E3 48线程,8GB内存,240GB ssd, 400W电源,24寸显示器。

中心管理平台客户端,人工操作UI界面。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

作者:admin


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