СИСТЕМА КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ПАССАЖИРОПОТОКА В ПОДЗЕМНОМ ТРАНСПОРТЕ

Рассказываем о кейсе разработки системы CV для мониторинга людей в метро.

Задача:

Основная задача - разработать систему, которая будет осуществлять подсчет пассажиров и оценивать интенсивность пассажиропотока в метро. Данная экспертная система была создана с целью поддержки принятия решений при оптимизации загруженности посадочной платформы и избежания очередей.

Решение:

У ЦПР РТСофт имеется богатый опыт в создании AI + IoT приложений при помощи интеграции технологий машинного зрения, дополненной реальности, а также аналитики данных. В рамках данного проекта был задействован наш опыт с такими платформами, как Intel Movidius, Nvidia Jetson, Google Coral, а также ML-фреймворками: Openvino, TensorRT, TFLite.

Примеры проектов ЦПР РТС по видеоналитике:
Ключевой функционал:
- подсчет пассажиров
- детекция очередей
- подсчет заполненности платформы с фиксацией пиковой загруженности и построение предсказательной модели по заполненности станции по дням

Технологические особенности:
- сервер размещен у заказчика
- выполнено на основе нашего собственного AI/ML продукта - RTSoft OMGE
- для организации своевременного обновления парка устройств “по воздуху” использован модуль RTSoft IoT Rollouts (https://up2date.ritms.online/ru)

На ранних стадиях разработки ЦПР РТСофт разработал алгоритмы распознавания пассажиров и протестировал их на разнообразных CCTV камерах при содействии инженерной команды со стороны заказчика. Таким образом, были определены потенциальные юз кейсы системы и черновые требования к системе.

Далее ЦПР разработал docker, содержащий ключевые компоненты:
- структуру видеофреймов
- GUI
- аналитику и статистику, а также отчетности
- OTA-обновления ПО
- модуль распознавания пассажиров

На завершающих стадиях проекта система была установлена и прошла успешное испытание при различных нагрузках.
ota updates, обновления по воздуху, система обновления устройств, система компьютерного зрения, Edge AI

Наши статьи:

Блог ЦПР РТСофт