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Zensors推出利用現有監視器的3D車輛追蹤系統

正在開發雲端視覺感測系統的卡內基美隆大學(Carnegie Mellon University;CMU)衍生公司Zensors發表使用現有監視器基礎設施的3D車輛追蹤系統Car Pose Net。

Car Pose Net介紹影片:

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CarPoseNet可分析車輛的3D線框,準確度大幅提升。Zensors

根據Traffic Technology Today報導,Car Pose Net適用於汽車的3D線框,追蹤效果優於傳統2D系統,尤其是在雪、變化的光線條件或部分視覺障礙等困難條件下。

該系統可直接利用現有城市監視器和自駕車鏡頭系統。由於可利用傳統鏡頭和Zensors的邊緣或雲端運算平台,因此可收集更進階、準確和即時的流量數據並採取相應措施。

Zensor表示,這類深度學習最有趣的用例是交通管理和壅塞定價(congestion pricing)模型。紐約市將在2021年導入這種模型。Car Pose Net的其他潛在應用包括交通違規執法,包括檢測超速、逆向行駛和並排停車。

Zensors產品負責人Anuraag Jain表示,利用城市已擁有的監視器基礎設施產生新數據流的潛力很令人興奮。由於能利用現有基礎設施,所以部署時間是數天或數週,而不是用新感測器覆蓋整座城市所需的數月甚至數年。這使得部署所需的資本投資明顯少於其他更依賴硬體的追蹤系統。

Car Pose Net已整合到Zensors的平台中,能讓城市管理者做出更多數據驅動的決策。監視器拍到的影片透過深度學習模型分析為統計數據後可在Zensors Cloud中的圖表或即時儀表板中查看,也能透過CSV或API存取以整合到其他系統中。

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