自律型交通信号制御システムのための交通モニタリング
2021/05/27
背景
都市は、歩行者、自転車、自動車、バスなど、あらゆる種類の車両が交差する道路や通りで構成されています。交差点における信号制御は、車両の動きや相互の動き、そして交通容量に大きな影響を与えます。安全を維持しつつ、より良い交通流を実現するためには、都市全体の車両の動きと流れを正確に把握する交通モニタリングが必要です。
従来の検出方法である超音波、マイクロ波レーダー、または赤外線センサは、導入コストが高すぎたり、必要な記録の詳細が不足していたりします。ビデオ検出システムはこれらの欠点を克服し、人工知能（AI）を活用することで重要な交通メタデータを生成できます。例えば、車両の数、方向、待機時間などの情報は、EdgeベースのAIシステムを搭載したビデオを使用することで容易に取得できます。これは交通監視における革命です。
システム要件
このAI交通監視ソリューションには、自己適応型交通信号システム、エッジAIシステム、およびバックエンドAI推論サーバが含まれており、すべてが慎重に設計されたデータフローに統合されています。EdgeAIシステムは、IPカメラからビデオストリームを取得し、それを推論を使用して分析します。PoEは、一般的なRJ45 LANポートを介してIPカメラに電力を供給し、リモートエリアにカメラを設置するのが容易になります。低消費電力、ファンレス設計、広温度機能は、道路側のシステムとしての要件を満たすために必要であり、装置は交通信号構造物に掛けられて交通信号を制御します。
道路側でのモニタリングが完了すると、生データは中央制御室に送信されます。AI推論サーバは、高い処理能力を活用して大量の推論処理要件を満たし、事前にトレーニングされた深層学習モデルを介してメタデータのセットを分析することができます。その後、自己適応型交通信号は交通センターの制御室から管理されます。
導入結果
アドバンテックのMIC-720AIは、NVIDIA Jetson Tegra X2（TX2）をベースとしたコンパクトなモジュラーコンピュータで、EdgeAIシステムとして使用されました。収集された大量のデータに対して交通監視を実行するためにAI推論技術を活用し、物体追跡に使用される従来の車両認識方法を凌駕します。MIC-720AIは、メタデータがパッケージ化されて中央制御室に送信される道路側での深層学習コンピューティング要件を満たし、他の交通機器と統合するための複数のインターフェースも提供しました。
コントロールルーム内の直感的なダッシュボードに統合されたSKY-6100 AI推論サーバは、すべてのEdgeAIシステムからのメタデータを受信するだけでなく、深層学習モデルを介してすべての交通状況をモニタリングしました。異常な状況が発生した場合、AIサーバはそれを認識し、交通信号を適応的に管理できます。SKY-6100の解析能力により、自律型交通信号制御システムが都市内の交通を円滑かつ効率的に流れさせます。今や都市政府は、都市内のすべての交通状況をリアルタイムで高いレベルで把握できました。また、交通データと情報は、現在および過去のパフォーマンスを評価し、将来のパフォーマンスを予測するために常に必要とします。これにより、交通影響評価、公共交通機関、道路設計などの積極的な交通計画が行われ、より良い未来の交通インフラが実現されました。
効果・メリット
- エンドツーエンドのデータフローが設計されたAI交通モニタリングソリューション。
- 最小限の展開作業で、産業用EdgeAIシステムが道路脇でのAIコンピューティングを実現
- 自律型交通信号制御システムのためのインテリジェントな交通モニタリング
アドバンテックが選ばれる理由
リアルタイムの交通モニタリングアプリケーションや自律型交通信号制御を実現するには、よく設計されたエンドツーエンドのデータフローが重要です。しかし、市場には車両認識やオブジェクトカウントに焦点を当てた交通モニタリングシステムが多くありますが、解決策を実用的にするための生データの変換が不足しています。アドバンテックは、AIエンドツーエンドソリューションを提供し、十分な深層学習機能を備えたエッジAIシステムやAI推論システムのフルレンジを提供しています。
産業用MIC-720AIは、NVIDIA JETSONの機能を活用して、道路側でAIを実装します。
SKY-6100の1Uラックマウントサーバは、最新のNVIDIA TESLA P4を最大5つまで対応し、大規模なAIを分析します。
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