Цели:
Разработка системы видеоаналитики на основе нейронных сетей, алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения, способной одинаково эффективно работать с изображениями с различных камер и имеющей гибкие настройки и широкие возможности для расширения функционала и перечня детектируемых событий

• Непрерывный мониторинг видеопотока с камер на перекрестках и дорогах
• Множественная детекция и классификация ТС
• Распознавание ГРЗ
• Детекция фактов нарушения ПДД
• Детекция ДТП
• Снижение влияния человеческого фактора за счет непрерывного автоматизированного контроля
• Моментальное оповещение оператора системы о детектируемых событиях

Применение нейронной сети совместно с алгоритмами компьютерного зрения обеспечивает высокую стабильность распознавания.
Собственный метод оптимизации позволяет сократить объем необходимого вычислительного ресурса и проводить анализ на нескольких камерах одновременно

Алгоритм компьютерного зрения в совокупности с модулем трекинга позволяют системе точно определять направление движения каждого ТС в зоне обзора камеры. С помощью этого функционала можно эффективно контролировать и управлять транспортными потоками на перекрестках, минимизируя заторы и пробки.

Детекция ДТП основана на одновременном применении нескольких алгоритмов, которые в комплексе позволяют обнаруживать ДТП различных типов. Ниже представлен результат работы алгоритма на базе компьютерного зрения, который позволяет обнаруживать ДТП без видимых серьезных повреждений ТС.

Практически в каждом столкновении наблюдается нетипично резкое изменение направления движения автомобиля. При помощи компьютерного зрения система обнаруживает подобные случаи столкновений и сигнализирует оператору.
В большинстве случаев признаком ДТП является нетипичное изменение скорости движения автомобилей за очень короткий промежуток времени. Этот алгоритм также входит в комплекс эвристических методов детекции ДТП, повышая точность фиксации и позволяя обнаружить больше аварий.

Удобное масштабирование.
Решение реализовано в виде нескольких контейнеров, которые могут внедряться вместе или отдельно. Конфигурация каждого контейнера предоставляет широкие возможности кастомизации под конкретные нужды.

«Мягкая» интеграция
Решение предоставляет все возможности для «мягкой» интеграции с внешними системами. Для этой цели служит модуль обмена сообщениями и некоторые компоненты ПО в виде микросервисов, которые обмениваются данными.

Ключевые особенности
1. Решение полностью автоматизирует процесс контроля дорожной обстановки
2. Мгновенное оповещение оператора о зафиксированных дорожных инцидентах снижает их последствия
3. Накапливаемая системой статистика позволяет разгрузить заторы и повысить эффективность проводимых на дорогах мероприятий