Este software se basa en un algoritmo, desarrollado por esta compañía, que analiza en tiempo real, o con vídeo grabado (オンデマンド), las imágenes de tráfico y genera un archivo con los resultados.

Neuratum xPass

Estudiar la movilidad y el análisis de tráfico es una necesidad cada vez mayor para la mayoría de las ciudades. En un contexto de スマートシティ, los ayuntamientos y municipios están adoptando nuevas tecnologías que les ayuden a crear una ciudad más eficiente y sostenible para sus ciudadanos.

Es por ello por lo que el control de tráfico es cada vez más habitual como solución para la toma de decisiones. しかし, en la mayoría de los casos este control se basa en un conteo del número total de vehículos, sin ninguna otra información adicional.

Gracias a los avances en inteligencia artificial y, 具体的には, a la tecnología de visión artificial basada en redes neuronales es posible aplicar analítica de vídeo al tráfico de vehículos o personas.

Neuratum xPassEl software X-Pass de Neuratum ofrece funcionalidades como detección y conteo de distintos tipos de vehículos (車, トラック, バス, motos, bicis, 等) y de peatones; de la dirección de ambos y de sus trayectorias (recto, giro a la izquierda o derecha), así como detección de infracciones (dirección o maniobra prohibidas).

その上, la solución de detección de tráfico de vehículos y peatones se adapta a la vista de la cámara, las condiciones lumínicas y el enfoque, por lo que las posibilidades son mayores.

El funcionamiento para analizar el tráfico de X-Pass se basa en el algoritmo de Neuratum, que analiza en tiempo real o con vídeo grabado (オンデマンド) las imágenes de tráfico y genera un archivo con los resultados.

Si se implementa para analizar el tráfico en tiempo real puede instalarse en un PC a nivel local que puede dar servicio a una o dos cámaras IP (con una resolución desde 720p).

Los datos resultantes pueden enviarse desde dicho PC para su integración con una plataforma de business intelligence ya existente, o conectarla con la plataforma web de control de Neuratum, ue ofrece alertas e histórico de información con cuadro dinámico.

による, 11 3月, 2021, セクション: 信号分配, 人工知能

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