Wrocław, 2023-02-05

Nowe czerwone światło

Produkty NeuroCar

Z początkiem lutego do oferty produktowej NeuroCar wprowadzono nową wersję systemu detekcji przejazdów pojazdów na czerwonym świetle – NeuroCar RedLight 3. W nowej wersji w znacznie szerszym zakresie wykorzystano sztuczne sieci neuronowe, w tym sieci głębokie. Przełomowym jest zastosowanie specjalizowanego koprocesora neuronowego produkcji izraelskiej Hailo-8, co zwiększa istotnie wydajność przetwarzania wideo “on-edge” jak i redukuje zużycie enegrii.

System NeuroCar RedLight w wersji 3 jest kontynuacją produktu tego samego typu, działającego z powodzeniem na polskich drogach od 2014 roku. Główną cechą rozwiązania jest wykorzystanie do detekcji, identyfikacji i dokumentacji wykroczeń wyłącznie sygnału z wielu kamer wideo. Zastosowanie przetwarzania on-edge, oraz fuzja danych z wielu kamer, pozwala na wykrywanie naruszeń w postaci przejazdu pojazdu na czerwonym świetle przy zachowaniu dużej precyzji detekcji oraz wysokiej jakości dokumentacji wykroczenia.

W nowym systemie wykorzystano w znacznie większej skali różne modele głębokich sieci neuronowych. Modele ANN są stosowane zarówno do detekcji i śledzenia tablicy rejestracyjnej, jak i rozpoznawania numeru rejestracyjnego, kraju pochodzenia, producenta i wersji modelowej pojazdu. Ponadto, głębokie sieci wykorzystywane są także do śledzenia pojazdu w ujęciu z kamery poglądowej, w czasie rzeczywistym, z wykrywaniem trajektorii poruszania się. Jednocześnie śledzone i identyfikowane są wszystkie pojazdy poruszające się w polu widzenia układu pomiarowego złożonego z zestawu kamery obserwujących pojazdy na jednym wlocie skrzyżowania, do przodu i od tyłu jednocześnie.

Zastosowanie procesora neuronowego Hailo-8, zamontowanego w jednostce CPU ulokowanej przy drodze, umożliwiło istotne zwiększenie mocy obliczeniowej przez co jeden CPU może obecnie przetwarzać sygnał z 12-stu kamer FullHD jednocześnie, w pełnej prędkość 25 klatek na sekundę.

Procesor Hailo-8 ma znikome wymagania co do zasilania; zużywa nie więcej niż 4W energii przy pełnym obciążeniu co jest ponad 10-krotnie lepszym wynikiem w porównaniu do procesorów GPU z podobną wydajnością. Wysoka wydajność energetyczna pozwala także na znaczą redukcję ciepła wytwarzanego przez CPU do jest krytyczne przy zastosowaniach on-edge.