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| 不只是縮時，還有粉塵、噪音、位移偵測 |
人工智慧交通攝影機的主題已經成為喀拉拉邦的話題，每個人都在討論最新技術，該技術正在徹底改變我們管理道路和高速公路交通的方式。 但人工智慧攝影機到底是什麼，是什麼使它成為一個如此迷人和相關的討論話題？
攝影機可以分析影像或鏡頭嗎？
是的！ 人工智慧攝影機可以。
如何？ 人工智慧攝影機只是一個電子裝置。 那麼，它如何辨識和報告交通犯罪？
然而，重要的是要注意，這不是一個神奇的裝置，而是依賴於基礎技術。 本部落格探討了人工智慧交通攝影機、其先進技術及其對交通管理和道路安全的影響。 在討論這個問題之前，我希望每個人都知道什麼是人工智慧。 人工智慧是指機器像人類一樣思考，使用演算法和資料分析來解決問題，並從經驗中學習。 這就像賦予機器真正聰明和做人類能做的事情的能力。
機器如何獲得這種能力？ 有可能透過機器本身來學習這種智慧嗎？ 不！ 簡而言之，我們人類透過用大量的資料和演算法來訓練他們，使他們變得聰明。 我們稱之為機器學習。 他們使用特殊程式來變得更聰明並解決問題，而不需要有人告訴他們該怎麼做。
人工智慧交通攝影機是如何工作的？
據交通部門稱，「全自動交通執法系統」使用人工智慧攝影機來捕捉和通知車主交通違規情況。 這些攝影機由太陽能供電，並使用 4G LTE 技術將資料傳送到控制室。 第一步，攝影機掃描每輛車，並將資訊傳送到控制室。 控制室接收違反交通法的車輛和司機的照片。 在違規行為後的 24 小時內，透過快遞、電子郵件和手機將訊息告知車主。
讓我們詳細討論一下。
人工智慧交通攝影機可以報告哪些罪行？
最初，喀拉拉邦的人工智慧攝影機將發現四種類型的違規行為。 不戴安全帽或安全帶，兩輪車上載著兩個以上的人，開車時使用手機，並執行紅燈。 人工智慧交通攝影機如何根據視覺或影像，確定是否發生了違規行為？ 我可以解釋用於此的技術和演算法。
影像捕捉
太陽能人工智慧交通攝影機捕捉清晰、高品質的影像。 它利用陽光工作，並為監控目的捕捉影像。 這些攝影機能夠每天 24 小時執行，即使在弱光或夜間條件下也能捕捉影像。
為了實現不間斷的操作，攝影機需要高效的元件和最佳化的軟體，以最大限度地減少能耗。 它還需要高效太陽能電池板，這些太陽能電池板可以從可用的陽光中產生足夠的能量，並能承受惡劣的天氣條件。 充足的電池儲存對於在沒有陽光時儲存能量非常重要。
視覺處理系統
每個人工智慧攝影機都嵌入了內部視覺處理系統。 當攝影機捕捉視覺時，它會在內部分析影像，而不會向遠端伺服器傳送任何資訊。 只有當檢測到違規行為時，攝影機才會向伺服器傳送必要的資料，使其能夠獨立報告違規行為。 在這裡，我們必須瞭解邊緣計算。
這裡邊緣運算的主要目的是什麼？
人工智慧交通攝影機透過邊緣運算，在本地處理影像資料，消除了遠端伺服器傳輸的需求。 這有助於人工智慧攝影機快速分析影像，並毫不拖延地辨識任何可能的違規行為。 它減少了透過網路傳送的資料量，使流量監控等即時任務更快、更高效。
它如何從大量的視覺效果中辨識犯罪？ 或者它將如何決定這是否是冒犯？
在這裡，我們必須理解電腦視覺。 人工智慧交通攝影機中的電腦視覺演算法分析視覺資料，以辨識圖案、物體和顏色。 他們可以追蹤物體移動，檢測交通違規行為，發現潛在的威脅，並辨識特定的行為或行動。
基於規則的違規檢測
規則已被編入人工智慧攝影機。 此外，還安裝了許多感測器，以幫助辨識紅線違規、駕駛時使用手機等。 為了檢測違反這些規則的行為，許多經過人工智慧訓練的模型一直在這些規則上執行。 模型透過分析標記資料和辨識模式來學習辨識影像中的物件和特徵。 這允許攝影機根據學到的模式和功能，即時準確辨識違反規則的行為。
現在是瞭解資料標籤、ML模型與資料標籤、資料標籤服務，及其提供商等之間的關係的時候了。 讓我們來經歷這一切。
訓練模型：資料標籤
資料標籤是將有意義的相關標籤，分配給用於訓練人工智慧模型的資料點的過程。 標記的資料為模型根據資料中，辨識的模式學習和進行預測提供了基礎。 使用專用工具和平台，對於確保標籤過程的準確性和品質非常重要。
資料標籤是訓練人工智慧模型的基本和重要部分。 只有當基本級別沒有錯誤時，系統才能正常工作並成功執行。 這意味著資料標籤應該是合格的和完成的。 誰會給這麼多資料貼上標籤？ 在過去的七年裡，在印度，一家名為 Infolks 的公司一直在逐步努力，滿足對影像註釋和其他資料標籤服務日益成長的需求。
用於標記的資料和技術類型
為了改進任何人工智慧模型，第一步包括選擇訓練演算法，並使用一流的訓練資料驗證模型。 一旦選擇了資料標籤服務的類型，Infolks 有助於處理完美的訓練資料。 為各種資料提供資料標籤，如影像、文字、影像、音訊和 3D PowerPoint。
在交通人工智慧攝影機中，邊界框標籤用於物體檢測和追蹤，幫助模型辨識車輛、行人和腳踏車的位置和尺寸，追蹤其移動，並提供即時見解，以提高道路上的安全和效率。
輪廓標記工具用於標記影像，或影像中的重要特徵。 就人工智慧交通攝影機而言，它有助於辨識車牌或路標等具體細節。 透過使用該工具準確標記資料，可以訓練人工智慧交通攝影機中使用的人工智慧演算法，以更好地檢測和報告交通違規行為。
人工智慧交通攝影機中的關鍵點工具，用於辨識和追蹤特定的興趣點，如交通標誌、交通燈或行人。 這項技術有助於人工智慧模型準確辨識和分類攝影機視野中的物體，改善交通管理和安全。
資料標籤商、批准人和品質控制經理組成了 Infolks 的三層品質控制系統。 透過實施這個三級品質保證體系，Infolks 可以保證其工作的最高品質。 憑藉準確和高品質的輸出，Infolks可以保持最佳輸出。 因此，Infolks提供準確的資料至關重要。
將來，為了檢測其他違規行為，我們可以透過向系統新增經過訓練的模型來更新它。
讓我們來看看一些在人工智慧交通攝影機上工作的演算法。
物件檢測演算法
它如何識別車輛的型號、顏色、尺寸、速度等？ 在這裡，我們必須瞭解深度學習。 在用例子討論這個問題之前，我想提一下什麼是深度學習。
深度學習是一種人工智慧，它透過建立辨識模式，並進行預測的複雜層次網路來從資料中學習。 這就像一個電腦化的大腦，可以根據從許多例子中學到的東西辨識事物並做出決定。 YOLO 是交通人工智慧攝影機中使用的最有效和高效的物體檢測演算法之一。
讓我們舉個例子來檢查一下。
對於安全帶檢測，可以在佩戴或不佩戴安全帶的司機的標記影像資料集上，進行深度學習模型的訓練。 該模型可以設計為使用卷積神經網路（CNN）架構，該架構可以學習檢測安全帶特有的特徵，如其形狀和紋理。
一旦訓練，深度學習模型可以佈署在人工智慧交通攝影機上，以實時檢測司機是否繫好安全帶。 攝影機捕捉司機的影像或圖像，然後由深度學習模型處理，以確定是否繫有安全帶。
透過不斷訓練和更新深度學習演算法的新資料，如不同的車輛類型別或駕駛行為，人工智慧攝影機可以隨著時間的推移，提高其準確性和效能，使其在檢測和應對道路上車輛的潛在安全風險方面更有效。
車牌辨識演算法
它如何辨識車牌並向所有者的手機號碼傳送訊息？ 這是答案！
使用邊緣檢測來辨識影像的邊緣
從中辨識車牌區域。
透過使用字元分割來辨識每個字元。
使用 OCR（光學字元識別）將其轉換為實際字元。
透過使用邊緣檢測，LPR 演算法可以將車牌與影像的其餘部分隔離，減少錯誤讀數的機會，並提高系統的準確性。
速度辨識演算法
交通 AI 攝影機的速度辨識捕捉，透過攝影機覆蓋區域的車輛的即時影像片段。 然後，攝影機使用電腦視覺和機器學習演算法，來分析鏡頭並檢測每輛車的速度。 速度辨識過程涉及幾個步驟，包括物體檢測、追蹤和速度計算。 使用複雜的數學計算，根據每輛車在一段時間內的位置和運動，來計算每輛車的速度。
配備太陽能和無線技術的人工智慧攝影機，可以很容易地從一個位置搬遷到另一個位置，從而使其使用和監控能力更加靈活。 這些攝影機的未來升級可能包括發現單向違規、跨車道（在佇列中間行駛而不是停留在一條車道上）和車道紀律違規的能力。
回答公眾的一些問題。
一個人工智慧交通攝影機可以捕捉多少張影像？ 他們能儲存捕獲的影像多久？
它可以根據需要儲存任意數量的影像。 可以在任何給定時間執行備份。
當一個人穿著黑色衣服或女人穿著部分覆蓋身體的披肩時，人工智慧攝影機能檢測到安全帶嗎？
無論你穿什麼衣服，它都能檢測到安全帶。 攝影機捕捉到同一個人的多次曝光。因此它可以識別該人是否繫有安全帶。
人工智慧攝影機在基於規則的演算法中會有任何例外情況嗎？
需要迅速到達的緊急車輛已被排除在外。 消防車、救護車、警察和其他帶燈塔燈的車輛是豁免的。 沒有其他讓步。
讓我們得出結論，人工智慧交通攝影機代表了交通管理和安全領域的重大進步，在未來幾年，它們可能會變得更加複雜和廣泛。 雖然它們對社會的影響是複雜和多方面的，但毫無疑問，它們將繼續在確保我們道路上安全高效的交通方面發揮重要作用。 請記住，這是為了我們的安全，而不是為政府賺錢。
在路上保持安全。
祝你旅途愉快。
記住也要關心他人。
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