Как минимизировать дорожно-транспортные происшествия с помощью видеоаналитики?

Изо дня в день, правоохранительные органы растрачивают огромный ресурс времени на устранение нарушений и несоответствий правилам дорожного движения. Таких случаев множество: поиск транспортных средств, превышающих скоростные ограничения, совершают незаконные маневры разворота или находятся в численных зонах, запрещенных для парковки. Полиция не может контролировать каждую проезжую часть, тротуар или перекресток, даже с помощью городского видеонаблюдения. Вот почему для муниципалитетов и правоохранительных органов стало жизненно важно дополнить поворотные камеры видеонаблюдения worldvision.com.ua/povorotnye-kamery интеллектуальным программным обеспечением. Итак, каковы же функции комплексных решений видеоаналитики, которые отправляют предупреждения при возникновении нарушений ПДД, а также собирают и анализируют такие инциденты с течением времени?

Как видеоаналитика выявляет нарушения ПДД?

Поскольку интеллектуальное ПО для видеонаблюдения способно обрабатывать и индексировать объекты, которые появляются в видеоматериалах, эту технологию можно использовать для выявления как уникальных объектов и поведения, так и общих тенденций. Видеоанализ, основанный на технологии искусственного интеллекта и алгоритма Deep learning, позволяет осуществлять многочисленные операции и быстро выполнять обнаружение, распознавание и даже классификацию и маркировку событий и объектов, что делает видео максимально подготовленным и полезным для выявления действий и поиска целей. Пользователи могут проводить быстрый поиск видеозаписи с помощью фильтров с нескольких камер видеонаблюдения, в зависимости от характеристик объекта, его размера, цвета, направления и скорости.

Ускорение проверки трафика после инцидента

Сотрудники полиции должны часто просматривать видеоролики после дорожно-транспортного происшествия. Путем фильтрации видео по релевантным деталям, таким как направление движения, цвет и тип автомобиля или даже идентификаторы пешеходов (цвет одежды или пол), операторы видеоаналитики могут сфокусировать видео-просмотр, чтобы точно определить соответствующие доказательства, которые подтверждают расследование.

Возможность классифицировать информацию в видео с течением времени позволяет пользователям видеоаналитики получать количественные данные о тенденциях, закономерностях и нормативных условиях путем анализа агрегированных видеоданных и сравнительного анализа нормальной активности. Поступая таким образом, операторы могут затем настроить логику оповещения для запуска уведомлений о поведении, что выходит за пределы установленных контрольных показателей. Операторы могут настроить оповещения о времени ожидания, пересечении линии, изменениях освещения или аномалиях, а также о скорости и направлении пешехода или транспортного средства. Если патрульные офицеры получают оповещение в режиме текущего времени о нарушениях, то могут более быстро и точно определять такие ситуации и реагировать на них.

Оповещения о пересечении линии

Операторы видеоаналитики могут устанавливать правила пересечения линий для различных сценариев, включая входы и выходы из зданий или конкретные точки на проезжей части. Оператор может создать предупреждение на конкретном перекрестке или участке проезжей части, чтобы идентифицировать незаконные развороты или обнаруживать пешеходов, входящих в зону, предназначенную только для транспортных средств.

Оповещения о задержке

Программное обеспечение с интеллектуальной видеоаналитикой можно настроить для оповещения операторов, когда транспортное средство или человек находится в заранее отмеченном пространстве или кадре уличной камеры https://worldvision.com.ua/ulichnye-kamery на время, превышающее заранее установленный порог. Например, оповещения могут быть отправлены для транспортных средств, находящихся в зоне, запрещенной для парковки, или в зоне, где небезопасно парковаться. Аналитическая система аналогичным образом может быть настроена на отправку оповещения, только если автомобиль припаркован в запрещенной зоне, определенный период времени. Видеоаналитика также может создавать тепловые карты, которые показывают не только то, где задерживаются люди или транспортные средства, но и то, как долго они обычно находятся в конкретной местности.

Возможности анализа пути и поиска

Тепловые карты видеонаблюдения могут быть наложены на видеоматериалы, чтобы обозначить маршруты с интенсивным движением и сведения о движении транспортных средств или пешеходов. Тепловые карты считаются ключом к установке эталонных показателей для нормальной активности, поэтому можно настроить оповещения для обнаружения и уведомления о возникновении аномалий. Операторы также могут определять предупреждения, чтобы уведомлять о нарушениях правил дорожного движения, например, о совершении незаконных маневров.

Комментарии через Facebook

Читайте также:

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.

...