Модуль анализа дорожного трафика

Создаем и поддерживаем омниканальные продукты для автоматизации

01.

Детекция автомобиля

02.

Определим направление

03.

Фиксация ДТП

Сервис детекции и подсчета автомобилей в кадре обладает промышленными стандартами скорости и точности. Он способен обнаружить неограниченное количество машин в кадре, что делает его идеальным решением для внедрения в реальных условиях эксплуатации. Сервис распознавания транспорта возможен к интеграции по API и может работать в реальном времени с разным уровнем освещения, качеством камер и сложными углами распознавания.

Сервис детекции и подсчета автомобилей в кадре также имеет функциональность разграничения учета числа транспортных средств с учетом направления движения и учетом конкретной полосы, по которой проехало транспортное средство. Сервис распознавания транспорта возможен к интеграции по API и может работать в реальном времени с разным уровнем освещения, качеством камер и сложными углами распознавания. Присутствует возможность генерации отчетов для удобной агрегации статистики и дальнейшего анализа.

Сервис подсчета транспортных средств также способен выявлять аномальные ситуации на дорогах и информировать в реальном времени операторов ситуационных центров и иных объектов при необходимости. Модуль определяет нестандартное расположение машин в кадрах, а также расположение пешеходов, фиксация транспорта вне зон проезжий части.

Способы использования сервиса анализа трафика

Проводим анализ по предоставленным видеозаписям или в реальном времени в случаях наличия прямого доступа к камерам. Сервис подсчета дорожного трафика генерирует отчеты в зависимости от необходимой частоты получения данных о количестве проехавших транспортных средств, возможно задать разные временные интервалы, учитывать проезд только по отдельным полосам и в определенном направлении.

Наш модуль в действии

Подход к внедрению

Подготовка серверов

Разворот решения

Калибровка системы

Отчет по итогам пилота

Особенности модуля

Подсчет транспорта в точке

Высокоточные нейросетевые алгоритмы, разработанные нашими экспертами помогают автоматизировать процесс подсчета трансорта на дорогах для решения прооблем маркетинга, определения пропускной способности и интенсивности дорожного трафика. Помогаем дать ответ о целесообразности открытия новых заведений или просчета воронки: а сколько машин заезжает к нам из всех?
Классификация подсчитанного транспорта

Помимо автоматизированного подсчета машин наш модуль также умеет выделять нужные классы для анализа и учета в статистике, а также вести подсчет по конкретным сегментам: грузовые автомобили, мотоциклы, легковые или автобусы. Отвечаем на вопросы, а кого больше на том или ином объекте.
Разные опции интеграции

ПО распознавания автомобильного трафика может устанавливаться как локально, так и запускаться в облаке для сокращения затрат на оборудование и получения большей отказоустойчивости системы.
Быстрая калибровка

В основе нашей программы по распознаванию дорожного трафика лежат нейросетевые алгоритмы, которые помогают легко дообучать и настраивать систему подсчета машин в реальном времени под сложные условия эксплуатации без необходимости менять оборудование на новое.
Подсчет транспорта в точке

Высокоточные нейросетевые алгоритмы, разработанные нашими экспертами помогают автоматизировать процесс подсчета трансорта на дорогах для решения прооблем маркетинга, определения пропускной способности и интенсивности дорожного трафика. Помогаем дать ответ о целесообразности открытия новых заведений или просчета воронки: а сколько машин заезжает к нам из всех?
Классификация подсчитанного транспорта

Помимо автоматизированного подсчета машин наш модуль также умеет выделять нужные классы для анализа и учета в статистике, а также вести подсчет по конкретным сегментам: грузовые автомобили, мотоциклы, легковые или автобусы. Отвечаем на вопросы, а кого больше на том или ином объекте.
Разные опции интеграции

ПО распознавания автомобильного трафика может устанавливаться как локально, так и запускаться в облаке для сокращения затрат на оборудование и получения большей отказоустойчивости системы.
Быстрая калибровка

В основе нашей программы по распознаванию дорожного трафика лежат нейросетевые алгоритмы, которые помогают легко дообучать и настраивать систему подсчета машин в реальном времени под сложные условия эксплуатации без необходимости менять оборудование на новое.
Подсчет транспорта в точке

Высокоточные нейросетевые алгоритмы, разработанные нашими экспертами помогают автоматизировать процесс подсчета трансорта на дорогах для решения прооблем маркетинга, определения пропускной способности и интенсивности дорожного трафика. Помогаем дать ответ о целесообразности открытия новых заведений или просчета воронки: а сколько машин заезжает к нам из всех?
Классификация подсчитанного транспорта

Помимо автоматизированного подсчета машин наш модуль также умеет выделять нужные классы для анализа и учета в статистике, а также вести подсчет по конкретным сегментам: грузовые автомобили, мотоциклы, легковые или автобусы. Отвечаем на вопросы, а кого больше на том или ином объекте.
Разные опции интеграции

ПО распознавания автомобильного трафика может устанавливаться как локально, так и запускаться в облаке для сокращения затрат на оборудование и получения большей отказоустойчивости системы.
Быстрая калибровка

В основе нашей программы по распознаванию дорожного трафика лежат нейросетевые алгоритмы, которые помогают легко дообучать и настраивать систему подсчета машин в реальном времени под сложные условия эксплуатации без необходимости менять оборудование на новое.

Не нашли нужного модуля?

Отправляя это, вы соглашаетесь с нашей политикой конфиденциальности

Напишите нам и обсудим варианты интеграции существующих модулей по API в ваши системы или разработку новых алгоритмов машинного обучения для решения ваших задач

Модуль анализа аудитории

Модуль распознавания голоса

Готовые проекты

Наша команда с 2017 года успешно реализовала 54 проекта с искусственным интеллектом. Тут собраны наши лучшие работы, про которые мы можем рассказать, про некоторые совсем немного, а некоторые мы вообще не можем тут упомянуть из-за NDA. Но готовы применять опыт в разработке нейросетей для ваших задач.