Репортаж от Wedoany，Компания Tattile после успешного пилотного проекта приступила к развертыванию 33 мобильных пунктов сбора дорожных данных (ETD) для неназванного испанского заказчика. Эти пункты, разработанные специально для развертывания на дорожной сети, обеспечивают расширенный анализ дорожного движения, гарантируя при этом быстрое развертывание и полностью автономную работу.

Данное решение интегрирует передовую систему автоматического распознавания номерных знаков (ANPR) с использованием камер Tattile Vega53, которые выполняют задачи идентификации транспортных средств и анализа транспортного потока. Vega53 объединяет в одном устройстве формирование изображений высокого разрешения, автоматическое распознавание номерных знаков, встроенную инфракрасную подсветку и встроенные возможности видеоаналитики на базе ИИ, что позволяет выполнять обнаружение транспортных средств, их классификацию, оценку скорости, распознавание номерных знаков и обнаружение дорожных событий через единую платформу без необходимости использования нескольких придорожных датчиков.

Архитектура на основе камер позволяет устанавливать пункты за считанные минуты без вмешательства в дорожное покрытие, проведения земляных работ или перекрытия полос движения. По словам Tattile, эта особенность делает их особенно подходящими для временных обследований дорожного движения, исследований поездок, оценки дорожной сети и краткосрочных мониторинговых мероприятий. В рамках данного проекта мониторинговые блоки должны были автономно работать в реальных условиях в течение нескольких дней.

Vega53, установленная на мобильных пунктах сбора данных, питаемых от аккумуляторов и солнечных батарей, обеспечивает высокую точность обнаружения как в дневное, так и в ночное время, а также в различных погодных и световых условиях. Данное развертывание демонстрирует практичную и масштабируемую альтернативу традиционным технологиям сбора дорожных данных, охватывая многополосный мониторинг дорожного движения, подсчет и классификацию транспортных средств, анализ дорожного движения на основе автоматического распознавания номерных знаков, идентификацию транспортных средств с опасными грузами, обнаружение дорожных событий в реальном времени, а также анализ транспортного потока и использования дорог.

По словам Tattile, по мере того как мониторинг дорожного движения переходит от стационарных придорожных датчиков к программно-определяемым платформам, управляемым данными, интеллектуальные камеры становятся ключевым компонентом современной инфраструктуры мобильности. Успешное применение в испанском проекте показывает, что технология мониторинга дорожного движения на базе ИИ может поддерживать модернизацию дорожной инфраструктуры, одновременно снижая затраты на установку и эксплуатационные перерывы.