Studia przypadków |

Edge Computing i Machine Vision w systemach transportowych

Opublikowano: 02.03.2023
Zastosowanie:
    Edge Computing i Machine Vision w systemach transportowych

    Systemy wizyjne i przetwarzanie brzegowe w infrastrukturze drogowej

    W obecnych czasach sieci transportowe wymagają coraz bardziej zaawansowanych systemów do pozyskiwania i przetwarzania wszelkiego rodzaju danych. Dlatego w niniejszym artykule skupię się na przybliżeniu zastosowań systemów wizyjnych (Machine Vision) i przetwarzania brzegowego (Edge Computingu) w infrastrukturze drogowej.

    Systemy wizyjne i przetwarzanie brzegowe - czym są?

    Zacznijmy od wyjaśnienia pojęć z tytułu. Mimo, że w języku osób obracających się wokół przemysłu są one bardzo popularne, to wciąż mogą wiązać się z pewnymi niejasnościami.

    System wizyjny - Machine Vision

    Jest to zespół urządzeń i oprogramowania służący do przetwarzania obrazu w sposób podobny do ludzkich oczu i mózgu. Jest w stanie (w zależności od aplikacji) po odpowiednim zaprogramowaniu rozpoznawać te same kształty i kolory co człowiek, a następnie wyciągać z nich informacje, które przekazuje dalej. W odniesieniu do infrastruktury drogowej może to być np. system sczytujący tablice rejestracyjne do poboru opłat na autostradzie.

    Przetwarzanie brzegowe - Edge Computing

    Tu zamiast definicji zacznijmy od razu od przykładu. Wyobraźmy sobie dwie potencjalne architektury systemu poboru opłat na autostradzie. W obu przypadkach jako centrum danych służy serwer do przechowywania informacji o zeskanowanych tablicach rejestracyjnych.

    Przykład 1: niebezpiecznie i niewydajnie
    W systemie prostym, obraz z kamer, rozmieszczonych po kilka sztuk (po jednej na pas ruchu) co kilka kilometrów na całej długości autostrady, przekazywany jest do centralnego serwera. Następnie na nim przetwarzane są poszczególne obrazy i zapisywane są numery sczytanych tablic. To generuje ogromne ilości danych, które musimy w czasie rzeczywistym przesyłać do serwera, a ten musi to wszystko jednocześnie przetworzyć i zapisać, co wymaga potężnych pokładów mocy obliczeniowej. Jeśli któraś linia sygnałowa przekazująca dane z kamery zostanie przerwana, tracimy informacje bezpowrotnie.

    Przykład 2: przenosimy proces na krawędź
    Jeśli w powyżej opisanym przypadku zastosujemy Edge Computing, możemy znacznie zoptymalizować przekazywanie i przetwarzanie informacji. Przyjmijmy, że na każdej bramce na trasie, zamontujemy prosty komputer, który ekstrahuje numery tablic z kilku pojedynczych kamer a następnie wysyła je do serwera. Mamy z tego kilka korzyści.

    Po pierwsze połączenie do przekazywania danych nie potrzebuje już tak dużej przepustowości ponieważ przekazuje dużo prostsze ciągi informacji z mniejszej ilości urządzeń.

    Po drugie przy utracie połączenia, dane dalej przechowywane są na lokalnych komputerach i mogą być przekazane po przywróceniu łącza.

    Ostatnią, szybko rzucającą się w oczy zaletą jest dużo mniejsze wymaganie co do wydajności obliczeniowej i pamięci serwera centralnego. Dostaje on bowiem tylko krótkie, już przetworzone dane.

    Upraszczając, architektura przetwarzania brzegowego (Edge Computing) sprowadza się do przeniesienia przetwarzania i przechowywania danych bliżej samych źródeł (brzegu sieci). Pozytywne efekty są oczywiste - odciążenie sieci i urządzeń, zwiększenie bezpieczeństwa danych oraz mniejsze opóźnienie i koszty utrzymania.

    Infrastruktura drogowa - przykłady zastosowań systemów wizyjnych i przetwarzania brzegowego

    Systemy wizyjne i przetwarzanie brzegowe są coraz powszechniej stosowane w sieciach transportowych, umożliwiając szybsze i bardziej efektywne przetwarzanie danych oraz wykrywanie zagrożeń na drodze. Rozwijanie tych technologii może przyczynić się do poprawy bezpieczeństwa na drogach oraz zwiększenia wydajności zarządzania ruchem drogowym, a także wielu innych korzyści. Wraz z czasem i rozwojem technologii będzie ich coraz więcej.

    Monitorowanie ruchu drogowego

    Kamery umieszczone w różnych miejscach na drogach mogą monitorować ruch pojazdów, co umożliwia zarządcom zbieranie informacji na temat natężenia ruchu, prędkości, liczebności i rodzaju pojazdów. Takie pomiary mogą być dalej wykorzystywane do uzyskania danych statystycznych, kluczowych do wyznaczenia kierunku rozwoju infrastruktury i nowych inwestycji. Ponadto informacje mogą być przetwarzane na bieżąco, co umożliwia szybsze wykrywanie i reagowanie na zagrożenia, wypadki lub zatory.

    Identyfikacja i rejestracja pojazdów

    Systemy wizyjne mogą być używane do identyfikacji i rejestrowania pojazdów, w tym do rejestrowania czasu wjazdu i wyjazdu z miejsca parkingowego lub strefy płatnego parkowania. Podobne zastosowanie jak we wcześniej wymienionym systemie poboru opłat na autostradach i drogach szybkiego ruchu, co skraca kolejki do okienka płatności.

    Monitorowanie bezpieczeństwa

    Kamery umieszczone w strategicznych miejscach mogą służyć do monitorowania bezpieczeństwa drogowego. Na przykład, w połączeniu ze sztuczną inteligencją, mogą pomóc w wykrywaniu zachowań niebezpiecznych, takich jak jazda pod wpływem alkoholu lub agresywne zachowanie kierowców.

    Zarządzanie sygnalizacją świetlną

    Systemy wizyjne mogą być używane do zarządzania sygnalizacją świetlną i ruchem drogowym. Kamery mogą rejestrować ruch pojazdów i pieszych i analizować dane dotyczące natężenia, aby pomóc w ustalaniu czasu trwania sygnału świetlnego i zmniejszyć korki.

    Ostrzeganie o niebezpieczeństwach

    Dzięki wykorzystaniu systemów przetwarzania brzegowego, urządzenia w infrastrukturze drogowej mogą natychmiast wykrywać niebezpieczne sytuacje i wysyłać ostrzeżenia kierowcom i pieszym. Na przykład, mogą wykrywać obecność zwierząt na drodze lub niebezpieczne warunki pogodowe i emitować sygnały ostrzegawcze.

    Monitorowanie stanu dróg

    Przetwarzanie brzegowe może również pomóc w monitorowaniu stanu dróg, umożliwiając szybszą analizę danych dotyczących warunków atmosferycznych, uszkodzeń nawierzchni i innych problemów. Dzięki temu zarządcy dróg mogą szybciej reagować na potrzeby konserwacji i naprawy.

    Hardware

    Poniżej znajdują się przykładowe komputery, które idealnie sprawdzą się do zastosowań w systemach wizyjnych i przetwarzaniu brzegowym w infrastrukturze drogowej. Komputery z serii UNO-100/300 charakteryzują się wytrzymałą konstrukcją, szerokim zakresem temperatur i odpornością na wstrząsy/wibracje, aby umożliwić pracę w trudnych warunkach przemysłowych.

    UNO-137 UNO-148 UNO-348

    Podsumowanie

    Wprowadzenie systemów wizyjnych i przetwarzania brzegowego w infrastrukturze drogowej może przyczynić się do poprawy bezpieczeństwa na drogach, zwiększenia wydajności zarządzania ruchem drogowym oraz skrócenia czasu reakcji na zagrożenia i problemy. Dlatego coraz więcej urządzeń w systemach transportowych wyposażanych jest w systemy wizyjne i technologie przetwarzania brzegowego.

    Jesteś zainteresowany wymienionymi wyżej technologiami, a może potrzebujesz sprzętu do zrealizowania systemu wizyjnego lub przetwarzania brzegowego...?
    Zapraszamy do kontaktu!

    Michał Koda

    +48 887 024 475

    michal.koda@elmark.com.pl

    Wizerunek autora
    Michał Koda