Traffic Statistics Deep Learning
Comptage routier par analyse vidéo et AI
Comptage et classification en temps réel des piétons et des véhicules grâce à l'intelligence artificielle et à la technologie Deep Learning
TagMaster en partenariat avec sa filliale Citilog révolutionne le comptage par analyse d’image vidéo avec une solution de comptage classifié en temps réel.
L’algorithme d’analyse d’image, à la pointe de la technologie d’analyse vidéo permet de générer, d’agréger et de partager des statistiques de comptage, à la fois pour les véhicules mais également pour les modes de déplacement doux.
Applications
La solution Citilog Traffic Statistics Deep Learning est optimisée pour les applications suivantes :
- Génération de statistiques de trafic
- Prévision du trafic
- Gestion du trafic en temps réel
- Observatoire du trafic
- Conduite d’enquêtes de trafic et de mobilité
- Analyse des mobilités douces
Avantages
- Comptage classifié en temps réel
- Compatible avec tous les modèles de caméra
- Bénéficiant des technologies d’Intelligence Artificielle et de Deep Learning
- Solution complète pour un comptage multimodal
- Flexible et non-intrusive
Précision dans la classification
Contrairement à de nombreuses autres technologies, la solution Citilog Traffic Statistics peut catégoriser de nombreux types de véhicules, même s’ils ont des dimensions et des formes similaires, par exemple en détectant la différence entre les motos et les vélos dans des situations complexes.
Comptage multimodal
La solution offre système unique de comptage, mettant l’accent sur la détection des usagers de la route les plus vulnérables (piétons et vélos) en plus des usagers classiques à moteur. Cela correspond parfaitement aux nouvelles tendances en matière de mobilité où les usagers de la route vulnérables occupent une place beaucoup plus importante dans l’espace public. Les flux de circulation ainsi que les flux de vélos et de piétons peuvent être quantifiés dans des espaces routiers de plus en plus complexes, où les voies de circulation côtoient les pistes cyclables et les voies piétonnes. Le comptage de ces usagers vulnérables est efficace, que ce soit dans une voie réservée ou dans un trafic mixte.
Des performances élevées grâce au Deep Learning
Cette solution de comptage est performante quels que soient les types d’objets qui circulent sur la zone à analyser et les types de voies. Les différentes classes d’objets peuvent ainsi être comptabilisées sur voies dédiées, mais également en trafic mixte, sans craindre la moindre perte de précision.
Cette approche est parfaite pour tout déploiement en ville qu’il s’agisse d’intersection ou de section courante.
Les véhicules et les utilisateurs vulnérables sont identifiés et comptabilisés en fonction de leurs spécificités visuelles, ce qui permet de révolutionner les méthodes d’observatoire du trafic en apportant la possibilité de différencier des objets ayant le même gabarit. Les données générées sont précises, au plus proche de la réalité sur le terrain, et sont accompagnées par la possibilité de visualiser les trajectoires des différents véhicules pour renforcer la connaissance des mobilités dans l’espace urbain.
Flexible et non intrusif
La solution Citilog Traffic Statistics est une solution durable, flexible et évolutive. Elle peut être facilement reconfigurée si le schéma des voies de circulation est modifié. Aucune maintenance supplémentaire n’est nécessaire par rapport aux caméras de vidéosurveillance, et il n’est pas nécessaire de fermer une route pour la gérer. De plus, si la vue de la caméra se déplace légèrement, la configuration peut être ajustée à distance en quelques clics, ce qui évite une intervention coûteuse sur place. La solution ne nécessite pas d’étalonnage spécifique et est prête à l’emploi dès son déploiement, fournissant des données détaillées sur le trafic 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7.
Compatibilité avec les caméras
La solution de Deep Learning de Traffic Statistics est conçue et optimisée pour les villes qui ont l’ambition de générer des données exploitables en temps réel à partir de nouvelles caméras ou de systèmes de vidéosurveillance existants.
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