【7STARLAKE】以AI電腦視覺即時偵測路況、分析交通圖資
本案利用 Object Detection Model 即時偵測路況,並能透過辨識一些常見的道路物件來達到分析交通事件的效果,例如偵測違停、闖紅燈車輛等,希望能嚇阻違規事件並預防交通意外發生。
本案利用 Object Detection Model 即時偵測路況,並能透過辨識一些常見的道路物件來達到分析交通事件的效果,例如偵測違停、闖紅燈車輛等,希望能嚇阻違規事件並預防交通意外發生。
此專案目標開發一款作為駕駛人的虛擬教練 ‘virtual mentor’,利用語音辨識和Intel’s Pre-Trained Models中的ADAS model來判斷駕駛情況。
智合科技團隊透過車前影像及駕駛畫面進行即時影像分析,當發生異常事件後,進行即時告警,並進行事件錄影,管理者可隨時檢視行車狀態(例如跟車過近或行人追撞危險),即時發現並修正駕駛行為異常(例如分心)。
XAFM團隊提出高乘載管制智慧辨識系統,使用OpenVINO Toolkit開發,透過在匝道入口加設相機與柵欄機,符合人數才能進入。
本提案提出一個移動式的交通違規檢測系統,運用OpenVINO以及影像辨識技術,達到自動化道路違規檢測、並擷取違規事件影片、違規車輛照片(包含車牌偵測),以利後續檢舉作業。
為提升至更高的自駕等級,本作品結合多種最新技術,開發出 “全天候未知路障警示系統”,不僅達到高幀數、高準確度且低延遲的辨識效果,還具備辨認未知的能力。
人車流偵測是智慧交通很重要的工具,本專案應用OpenVINO技術,開發出互動式行車違規系統,可辨識即時交通狀況及違規行為。
車牌辨識是智慧安防與城市自動化不可缺少的一個重要技術,本專案採用ASRock的 NUC BOX-6305E產品進行車牌辨識並採用Ubuntu 20.04(OpenVINO 2021.4.752) ,效能可達1080P影片 36FPS車牌辨識。
採用影像視覺AI技術,運用OpenVINO Tookit及相關視覺演算技術進行異常事件偵測系統研究開發,希望解決封閉型隧道內道路異常事件(如:壅塞、滯留、逆行、煙霧、行人…等) 、危險事故偵測及告警。
天候不佳,例如夜晚、大雨,或者濃霧,行車視線不良,常導致車禍悲劇叢生。團隊以感測、辨識與協同合作三個基石,建構出完整解決方案。