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 РТСофт 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:

Защита встроенного приложения от копирования и несанкционированного использования

Рассказываем о том, как обеспечить надежную защиту данных в приложении на Python для Raspberry Pi.

Оптическое распознавание символов (OCR) и автоматизация бизнеса

Рассказываем о системе оптического распознавания символов и возможностях ее применения для автоматизации бизнеса.

Реализация стандарта IEC 61499 (4diac) и возможностей ИИ для контроллера промышленного назначения

Рассказываем о кейсе разработки интеллектуальной системы управления для роботизированных устройств.

Реализация приложения для AI тренировок на смартфоне

Направление Embedded Computer Vision является одним из ключевых для ЦПР РТСофт. Сегодня расскажем об одном из наших недавних кейсов - реализации приложения для AI тренировок на смартфоне.

Контроллер для видеостен и развлекательных приложений на недорогом процессоре

Кейс по реализации ОС для мультимедийных приложений на основе Orange PI 5 на ARM процессоре Rockchip RK3588

Компьютерное зрение и искусственный интеллект on edge: как избавиться от очередей в ритейле

Рассказываем, что такое Edge AI и как его использовать при решении задач компьютерного зрения на IoT устройствах

Блог ЦПР РТСофт

Заказать разработку