Городской совет Ливерпуля в Сидней является анализ образности видеонаблюдения с глубоким алгоритмы обучения и вычислительной края в попытке понять пешеходов и движения транспорта.

Города в Сиднее, на юго-запад и совместно с цифровой живая лаборатория (dll файлы) – часть Университета Вуллонгонг смарт-объект инфраструктуры для развертывания лаборатории универсальный интеллектуальный видеоаналитики (Вива) платформы.

Глубокие алгоритмов обучения Вива были разработаны библиотеки DLL с помощью перевода обучающегося – форма машинного обучения, который берет уроки у одного предмета и применяет его к соответствующим но отдельное поле.

Он был построен на платформе NVIDIA Мегаполис для искусственного интеллекта и интернета вещей (IoT) датчики, а также программное обеспечение TensorRT от NVIDIA на лестнице краю компьютеров AI.

Йохан Бартелеми, преподаватель в смарт-объект инфраструктуры, заявил, что использование передовых компьютерных историй был призван снизить пропускную способность обработать данные на свой источник.

“Мы разработали Вива для обработки видео каналы как можно ближе к источнику, который является камерой”, – сказал он.

“После того, как рама была проанализирована с помощью глубоких нейронных сетей, результаты передаются и текущий кадр отбрасывается.”

Решение имеет дополнительное преимущество, соблюдение правил конфиденциальности, которые ранее ограничивали способ видеонаблюдения может быть использована как правило, как постфактум учет инцидентов, а не то, что было профилактическое наблюдение.

Выводы из партнерства могут быть использованы в ряде проектов, таких как понимание предпочтительные маршруты для пешеходов, чтобы облегчить заторы и информировать непосредственное обслуживание и инвестиции освещения.

Аналогичная работа проводится для велосипедистов и автомобилистов, чтобы понять схемы движения и парковки на 30 000 человек, путешествие в Ливерпуль центрального делового района каждый рабочий день.

Бартельми сообщила, что для мониторинга и анализа этих разнородных форм мобильности без Вива потребовался бы флот специализированных и дорогостоящих стационарных датчиков.

Но, используя компьютерное зрение на периферии сети позволяет Вива для подсчета различных типов трафика, захватывая их траекторию и скорость, используя инфраструктуру, которая во многом была уже на месте.

Закономерности движения и точек перегрузки определены и предсказаны, чтобы помочь улучшить улице и планировка тропинке и связи, управления движением и наведением пути, все в реальном времени.

Экспериментируя с синтетическим данных

С помощью переноса обучения и открытых баз данных, таких как OpenImage, Коко и Паскаль Лос, DLL был в состоянии использовать собственный приложение для создания синтетических данных, чтобы позволить Вива, чтобы узнать из ряда сценариев, которые могут не иначе быть в любой момент времени, такой ливень или наплыва велосипедистов.

“Этот синтетический генерации данных позволил нам создать 35,000-плюс изображения в случае интереса при разных погодных, времени суток и условий освещения”, – сказал Бартелеми.

“Синтетической генерации данных использует трассировку лучей для повышения реалистичности формируемых образов”.

Формирование данных производится с NVIDIA по лестнице нано, ТХ2 NVIDIA для общения и NVIDIA для общения Ксавье NX, в зависимости от варианта использования и требуемой обработки.

Будучи в состоянии эффективно моделировать Роман сценариев становится все более ценным для Совета Ливерпуль как Вестерн Сидней опытом длительного роста и развития.

Город уже испытывает последствия нового университетского городка неподалеку, и ожидает завершения Западного аэропорта Сиднея и в дальнейшем содействовать экономическому росту в регионе.

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Please enter your comment!
Please enter your name here