Як технології комп’ютерного зору роблять транспортний сектор ефективнішим і безпечнішим
Як технології комп’ютерного зору роблять транспортний сектор ефективнішим і безпечнішим
Відеоспостереження з технологіями виявлення та відстеження людей, транспорту та багажу — ось що може покращити ефективність та безпеку перевезень.
Серед проблем, що можуть виникнути під час подорожі, пасажири найчастіше зазначають скупчення людей та черги. Через це доводиться витрачати чимало часу на очікування для проходження через контрольно-пропускні пункти чи отримання інших транспортних послуг. Утім, за останні декілька років розробники значно вдосконалили роботу кіосків самообслуговування, мобільних застосунків та інших цифрових інструментів, що можуть полегшувати подорожі. Але різниця між найкращим і найгіршим досвідом зараз більша, ніж будь-коли раніше. У результаті в транспортній галузі є гравці, які доклали багато зусиль, щоб зробити перевезення майже бездоганними, і є такі, що залишилися далеко позаду.
Технології відеоспостереження для безпеки та ефективності
Мета фахівців галузі — зробити транспортні вузли не лише безпечнішими, але й ефективнішими. Тому вони виявляють значну зацікавленість до використання новітніх технологій відеоспостереження. Унаслідок прогресу як у периферійних обчисленнях, так і у сфері штучного інтелекту, камери дають змогу зробити набагато більше, ніж просто забезпечити базові потреби спостереження.
Завдяки використанню моделей виявлення людей, камери тепер застосовуються для моніторингу транспортних потоків, черг, оцінювання часу обслуговування та заторів. Вихідні дані й аналітику відео можна використовувати для оптимізації роботи персоналу і передбачення заторів. Створення інтелектуальних сповіщень дає змогу покращити роботу в найближчій перспективі, а розуміння тенденцій завдяки аналізу даних уможливлює довгострокове планування.
Використання передових технологій комп’ютерного зору у сфері безпеки також дає значні переваги. Камери можна налаштувати на виявлення пасажирів, що порушують зони обмеженого доступу, або персоналу технічного обслуговування, який носить захисне спорядження. Cisco Meraki співпрацює з великим британським залізничним оператором, щоб виявити залишений багаж, падіння пасажирів та надто близьке їх розташування до краю платформи. Усі ці типи спостереження завдяки розумним камерам покращують безпеку пасажирів і персоналу. До того ж такі технології не вимагають, щоб хтось сидів перед монітором.
Можливості комп’ютерного зору
Здатність виявляти людей і транспортні засоби є вбудованою функцією камер Meraki MV. Але в Cisco розуміють, що не можуть обслуговувати всі потенційні та корисні випадки використання в транспортному секторі самостійно. Зважаючи на революційні темпи розвитку комп’ютерного зору та штучного інтелекту, компанія співпрацює з кількома потужними партнерами для кращого розв’язання проблем клієнтів.Завдяки технології MV Sense Custom CV (комп’ютерний зір) компанія відкрила можливість партнерам і клієнтам безпосередньо розгортати власні моделі виявлення на її камерах. Однак багато клієнтів не мають достатнього досвіду в галузі машинного навчання. Для подолання цієї проблеми Cisco Meraki співпрацює з Cogniac, аби запропонувати клієнтам платформу для створення їхньої приватної моделі виявлення. Тепер можна миттєво й дуже легко робити передові моделі виявлення на базі машинного навчання (ML) без будь-яких попередніх знань про штучний інтелект.
Приміром, нещодавно Meraki впровадила своє рішення у великому морському порту, де керівництво хотіло проаналізувати трафік небезпечних вантажів. Кожен вантажний автомобіль, що перевозить будь-який небезпечний вантаж, отримав спеціальне маркування. І таких позначок було понад 50 різних типів. Щоб гарантувати безпеку для оточення, важливо пильно стежити за цими вантажівками. Саме функції автоматизації на базі комп’ютерного зору значно підвищують ефективність таких дій. Цього разу працівники порту промаркували зображення певними позначаками, а далі платформа Cogniac навчила модель штучного інтелекту (AI), яка надалі виявляла потрібні об’єкти для адміністрації порту.
Спрощення масштабування
Оскільки можливості розв’язання стандартних робочих задач із використанням комп’ютерного зору в транспортному секторі швидко зростають, важливо подумати про масштабування. Рішення, що здатне добре працювати в тестових умовах, може стати головним болем у масштабованому сценарії.Одним з основних напрямів діяльності Meraki є спрощення складних технологій, і фірмова хмарна архітектура особливо добре підходить для масштабованого рішення на базі комп’ютерного зору. Інфраструктура не потребує дорогих периферійних серверів, тому вона дешева в експлуатації та обслуговуванні. Оскільки програмне забезпечення постійно розвивається, а моделі машинного навчання оновлюються, рішення, кероване хмарою, спрощує апдейти та конфігурування завдяки інформаційній панелі Meraki.
Тож, упродовж наступних років ми можемо чекати на подорожі з меншим часом перебування у чергах, покращеною безпекою та комфортом. Щоб оцінити майбутнє вже сьогодні, подивіться на можливості MV Camera від Cisco або перегляньте портфоліо продуктів Cisco для транспортної галузі, аби підібрати оптимальний варіант для себе.
Якщо ж вам потрібна консультація стосовно впровадження технологій комп’ютерного зору Cisco Meraki у вашому проєкті, звертайтеся до «Мегатрейд», що є офіційним дистриб’ютором Cisco в Україні: cisco@megatrade.ua.
5 причин «ЗА» відеоконференції через Webex App
Віртуальна зустріч у 10 разів краща за особисту. Спробуємо?