Analyser le trafic routier grâce au réseau de vidéosurveillance existant

Analyser le trafic routier
grâce au réseau de vidéosurveillance existant

Basé sur la technologie d'intelligence articifielle 'Deep Learning', la solution de TagMaster (en association avec à sa filiale Citilog) permet une collecte et une analyse des données de trafic routier, en utilisant votre infrastructure actuelle de caméras.

L'algorithme d'analyse d'image vidéo peut générer, regrouper et partager des statistiques de comptage non seulement pour les véhicules, mais aussi pour les modes de transport doux.





Statistiques précises sur le trafic :
Exploite la puissance du Deep Learning pour fournir des statistiques précises et classifiées sur le trafic routier.

Sur le réseau existant de caméras :
Élimine le besoin de matériel supplémentaire, en tirant parti de l'infrastructure de caméras existante.

Solution économique :
Réduit les coûts en utilisant les ressources existantes.

Déploiement rapide et facile :
Nécessite uniquement l'installation d'un logiciel, ce qui facilite le déploiement.

Optimisation de la gestion du trafic :
Permet aux gestionnaires de prendre des décisions fondées sur des données et d'optimiser efficacement les stratégies de gestion du trafic.





La solution offre un système de comptage unique, mettant l'accent sur la détection des usagers de la route les plus vulnérables (piétons et cyclistes) en plus des usagers traditionnels à moteur. Cela s'aligne parfaitement avec les nouvelles tendances en matière de mobilité, où les usagers de la route vulnérables jouent un rôle de plus en plus important dans l'espace public. Les flux de circulation ainsi que les flux de vélos et de piétons peuvent être quantifiés dans des environnements routiers de plus en plus complexes, où les voies de circulation coexistent avec les pistes cyclables et les trottoirs. Le comptage de ces usagers vulnérables est efficace, que ce soit dans des voies dédiées ou dans un trafic mixte.