Intelligente Lösung für die Verkehrsüberwachung

Softwarelösung zur automatischen Unfallerkennung und Verkehrsdatenerfassung für eine intelligentere und sicherere Mobilität.

Durch die Nutzung von Deep Learning (AI) und 3D-Objektverfolgung ist traffix.ai die Sprinx-Lösung für kritische Infrastrukturen wie Straßen, Autobahnen, Tunnel, Brücken und Viadukte, die in der Lage ist, Videoströme in Echtzeit zu analysieren, um Fahrzeuge zu klassifizieren und anomale Situationen im Verkehr schnell zu erkennen. Sie kombiniert eine extrem hohe Erkennungsleistung mit einer drastischen Reduzierung von Fehlalarmen.

Řešení rovněž shromažďuje a analyzuje statistické údaje o toku vozidel, které provozovatelům a dalším zúčastněným stranám poskytují přehled o rozložení a složení dopravy.

Sprinx konzentriert sich als unabhängiger Softwareanbieter (ISV) auf die Entwicklung von Softwareplattformen, die sowohl serverseitig als auch at-the-edge auf marktüblicher Hardware verschiedener Marken installiert werden können.

Bei serverseitigen Lösungen ist co.exist völlig unabhängig von der Kameramarke und benötigt für die Analyse einen standardisierten Onvif-RTSP-Stream. co.exist kann auf einer Standard-PC-Plattform installiert werden, wobei dank der auf dem Intel® OpenVINO™-Toolkit basierenden KI-Inferenz-Engine nur die CPUs oder je nach Systemanforderungen auch Nvidia-GPUs verwendet werden.

Die Aktivierung professioneller AID-Algorithmen direkt (at-the-edge) auf Standard-CCTV-Kameras stellt eine interessante und kostengünstige Lösung in verteilten Architekturen dar. Sprinx ist sich der strategischen Bedeutung der Erweiterung der Anzahl der Marken und Kameramodelle bewusst, die mit der (at-the-edge) Onboard-Anwendung traffix.ai kompatibel sind, und hat seit langem eine Verifizierungsmaßnahme durchgeführt, die darauf abzielt, die Geräte auszuwählen und zu zertifizieren, die ein Leistungsniveau gemäß den Sprinx-Standards garantieren. Infolgedessen wird die Liste der kompatiblen CCTV-Kameramarken und -modelle ständig aktualisiert; aus diesem Grund wird empfohlen, die jeweils letzte aktualisierte Liste anzufordern.

Die Webschnittstelle von traffix.ai zeigt auch ein Dashboard und ein Ereignisjournal für Tuning- und Wartungszwecke an. Nach der Erkennung eines Ereignisses und dem Sammeln von Verkehrsflussinformationen können Alarme und Daten automatisch über Standardprotokolle an Drittsysteme weitergeleitet und auf der zentralen Managementplattform von Sprinx, dragon, angezeigt werden.

traffix.ai kann die Betreiber bei Unfällen, Verkehrsbehinderungen oder Versammlungen schnell alarmieren, indem es Ereignisbenachrichtigungen sowohl an die zentrale Verwaltungsplattform Sprinx dragon als auch an Drittsysteme (z.B. VMS, SCADA oder ITS-Plattform) sendet, die in der Lage sind, Szenarien zur Visualisierung und Intervention auszulösen.

traffix.ai sammelt statistische Daten über den multimodalen Verkehr (Personen, Fahrräder, Fahrzeuge) und erweitert die Rolle der Videoüberwachungskameras, indem es Funktionen übernimmt, die normalerweise anderen Technologien/Sensoren zugewiesen werden.

Es ist möglich, eine grafische Schnittstelle zu verwenden, die die Visualisierung der Datenanalyse ermöglicht. Dank der von der traffix.ai-Plattform gesammelten Daten ist es möglich, plötzliche Eingriffe vorzunehmen und gezielte Maßnahmen zu planen, um die Verkehrs- und Lebensbedingungen und damit die Lebensqualität der Menschen zu verbessern.

Mehr als 15.000 Kameras auf der ganzen Welt wurden seit 2009 von Sprinx Software in intelligente Sensoren verwandelt.

Kompatibel mit jeder IP-Kamera oder jedem Video-Encoder, der das RTSP-Video-Streaming-Protokoll unterstützt. Dieses Schema erleichtert die Systemwartung und ermöglicht gleichzeitig eine grenzenlose Weiterentwicklung.

Alarme werden unter Verwendung von Standardprotokollen automatisch an Systeme von Drittanbietern weitergeleitet, um Bediener schnell zu alarmieren und im Falle von Verkehrsunfällen sofortige Entscheidungen zu treffen.

Kann direkt auf der offenen Plattform der Videokameras der wichtigsten CCTV-Hersteller auf dem Markt installiert werden.

Möglichkeit des Aufbaus von Hybridarchitekturen: Serverseitig (Intel) und at-the-edge Integration direkt an einer Kamera eines Drittanbieters.

Zentralisierte Benutzererfahrung auf höherer Ebene durch Dragon-Platform.

Kein Kompromiss mehr zwischen hoher Erkennungsgenauigkeit und niedriger Fehlalarmrate, selbst in schwierigen Außenumgebungen

Nur CPU dank der auf Intel OpenVINO basierenden KI-Inferenzmaschine. Nvidia-GPU-Karten sind ideal, um bestehende Hardware zu einer KI-basierten Lösung aufzurüsten oder die Anzahl der Kanäle auf einem einzigen Server drastisch zu erhöhen.

Angehaltenes Fahrzeug

Verlangsamung und Verstopfung

Fahrzeug in Gegenrichtung

Fahrzeugklassifizierung

Fußgänger

Verschüttete Fracht

Langsames/schnelles Fahrzeug

Wechsel der Fahrspur

Rauch/Verlust der Sicht

Fahrzeugzählung

• Zählung von Personen, Fahrrädern und Fahrzeugen im Transit
• Reiseverteilung an Kreuzungen/Kreisverkehren
• Klassifizierung von Fahrzeugen im Transitverkehr (4 Klassen: Motorrad, Personenkraftwagen, Lieferwagen/Nutzfahrzeug, Lastkraftwagen/Bus)
• Durchschnittsgeschwindigkeit der Fahrzeuge geteilt durch die Fahrzeugklasse (km/h pro Klasse)
• Verkehrsdichte, berechnet auf der Grundlage der Integration mehrerer Daten