Транспорт йўллари статистикалари AI KameraУшбу ақида ўзбек тилида таҳрир қилинган вақтинча транслатланган маълумотларни ўз ичига олади.

Маqsad aniqlash: Kamera yoʻlning haqiqiy vaqtlarda video tasvirlarini olish, chuqur oʻrganish algoritmlaridan va tasvirni ishlash texnologiyalaridan foydalanadi va video ramkalarda transport vositalarini aniqlaydi. Ushbu algoritmlar keng doiradagi transport vositalarini, ularning rangi, shakli yoki turi qanday bo'lishidan qat'iy nazar, aniqlay oladi. Transport vositalarining bir-birini bloklash yoki yorug'lik o'zgarishi kabi murakkab trafik muhitlarida ham, kamera yuqori aniqlash darajasini saqlayishi mumkin.

Транспортний відстеження: Як тільки виявляється транспортний засіб, камера відстежує рух транспортного засобу на різних кадрах, записуючи його траєкторію. Це зазвичай включає в себе багато алгоритмів відстеження, таких як SORT та DeepSORT, поєднаних з фільтрами Калмана для прогнозування та оновлення стану. Це дозволяє камері точно відстежувати кожен транспортний засіб, забезпечуючи, що той самий транспортний засіб не буде порахований двічі або пропущений на всій відео сегменті.

Трафик статистика: Автомобил белгиланган кўнгиллаш майдони ёки катталаридаги ўзгаришни алгоритм автомобилнинг жойлашувини топади ва ушбу маълумотларни ишлатиб, автомобиллар сонини, ишлаб чиқаришларини ва йўналишларни санайди. Виртуал катталар видео рамка йўлидаги линия ёки кўрсатилган кўча майдонида амалга ошириладиган, умуман ланда бўлган. Автомобил виртуал каттадан ўтганда унинг сони саналади.

Юқори даромад статистика: Ушбу трафик йўналиш маълумотларини точик кўрсатиш мумкин, ушбу маълумотлар трафикни бошқариш бўлими ва муносабатли тадқиқот институтларига ишончли дастурлар кўрсатиш учун ишончли дастурлар кўрсатиш мумкин. Салқин сенсорлар асосида методларга нисбатан, AI камераси натижалари зиёд точик, хатто хатоликларни камайтириб турган.

Ҳаво шароитлари ва ёритишлар каби атмосфера факторлари таъсирини қабул қилмайдиган ҳар хил кун ва тундирда, камера нормал равишда ишлайди, ёл трафиги назорат қилиб, сони бўйича ҳисоблашни давом этади.

Ушбу тўловлар маълумотларни реал вақтда олиб, уларни трафикни бошқариш марказига ёки бошқа муносабатли тизимларга юбориш имконияти беради. Бу менежерларга ёл ҳаёти ҳолатини тез тез тушунишга имкон беради, тез қарор қабул қилиш ва мувофиқ чораларни амалга ошириш имконияти беради.

Vehicle Type Recognition: In addition to counting the number of vehicles, it can also identify different of vehicles, such as small cars, large buses, trucks, and motorcycles. This provides a more comprehensive analysis of the traffic composition and characteristics, offering more detailed for traffic planning and management.

Улуш трафикни бошқариш: Трафикни бошқариш бўлимларига дори трафик трафик турларини реал вақтда кўриб боришда ёрдам беради. Трафик маълумотлари асосида, у трафик равишларининг давриёсини вақтда ўзгартиради, кўчалар кесимларида трафик ташкилотини оптималлаштиради, ёллардан ўтказиш эффективлигини оширади ва трафик тиқилишини камайтиради.

Шаҳар режалаштириш: Шаҳар бўлимларига критик маълумотларни тақдим этади, улар ёл капацитетини баҳолаш, янги йўлларни қуриш ва ёл транспорт йўлларини оптималлаштириш учун ишлатилади.

Savdo qabul qilish: Savdo markazlari, supermarketlar va parkovka kabi savdo joylariga oid, AI kamera trafik san'ati, menejerlarga mijozlarning kelishi va ketishi haqida tushunishga yordam berishi, parkovka joyini boshqarishni optimallashtirishi va savdo joyini muntazam ravishda tuzishga yordam berishi mumkin.