เมื่อความเป็นเมืองขยายตัวเร็วขึ้น และนโยบายเมืองอัจฉริยะได้รับการผลักดัน "การเฝ้าติดตามการจราจร" จึงกลายเป็นหนึ่งในประเด็น ที่หน่วยงานภาครัฐและองค์กรที่เกี่ยวข้อง ให้ความสนใจมากที่สุด
การเก็บสถิติปริมาณการจราจรแบบดั้งเดิม ส่วนใหญ่อาศัยการอ่านผลด้วยคนหรือการติดตั้งเซนเซอร์ ซึ่งไม่เพียงมีต้นทุนสูงและบำรุงรักษายาก แต่ยังรับมือกับความเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อมอย่างยืดหยุ่นได้ยาก
ปัจจุบัน ด้วยโซลูชัน WinEdge-TC เราใช้เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์วิชัน ติดตามความเคลื่อนไหวของกระแสรถได้แบบเรียลไทม์ และติดตั้งระบบติดตามและนับปริมาณการจราจรความแม่นยำสูง ได้อย่างรวดเร็ว เปิดบทใหม่แห่งความเป็นอัจฉริยะ ให้แก่การบริหารจัดการเมืองและการบริหารจัดการพื้นที่
⭐เป้าหมายการใช้งาน: การนับปริมาณการจราจร และการวิเคราะห์ปริมาณตามทิศทาง⭐
โซลูชันของ AIWin มุ่งเน้นเป้าหมายหลักดังต่อไปนี้
• รู้จำและจำแนกประเภทยานพาหนะแบบเรียลไทม์ (เช่น รถยนต์ รถจักรยานยนต์ รถโดยสาร รถบรรทุก เป็นต้น)
• กำหนดพื้นที่เฝ้าติดตามและทิศทางได้เองหลายชุด (เช่น A → B, B → C)
• ติดตามเส้นทางการเคลื่อนที่และเวลาที่ผ่านจุดตรวจได้อย่างแม่นยำ
• เก็บสถิติปริมาณรถแยกตามประเภทและทิศทางในแต่ละช่วงเวลา
• รองรับการอนุมานบนอุปกรณ์ Edge และการสตรีมข้อมูลกลับผ่าน WebSocket
⭐สถานการณ์ใช้งานจริง
การวิเคราะห์ปริมาณการจราจรบริเวณสามแยก ดำเนินการที่สามแยกแห่งหนึ่งในพื้นที่ภาคกลาง-ใต้ของไต้หวัน โดยใช้กล้องแบบติดตั้งตายตัว ครอบคลุม 3 ทิศทางหลัก
กำหนด ROI รูปหลายเหลี่ยมสามชุดในภาพจากกล้อง (เช่น region1, region2, region3)
ใช้โมเดล AI ระบุยานพาหนะประเภทต่าง ๆ ร่วมกับตัวติดตาม (tracker) บันทึกปริมาณรถตามทิศทาง เช่น จาก region1 → region2
สร้างรายงานสถิติและแผนภูมิการกระจายของประเภทรถ โดยอัตโนมัติทุกชั่วโมง
⭐ผลลัพธ์และจุดเด่น
หลังนำ WinEdge-TC มาใช้ ประสิทธิภาพและคุณภาพของการเฝ้าติดตามการจราจรดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัด ดังนี้
• ประหยัดเวลาทำงานของคน: เดิมต้องใช้กำลังคนจำนวนมากนับปริมาณรถด้วยมือทุกวัน ปัจจุบันระบบทำงานอัตโนมัติเต็มรูปแบบ
กระบวนการเก็บสถิติจึงไม่ต้องใช้กำลังคน และไม่มีความล่าช้า
• จำแนกประเภทรถแบบเรียลไทม์: ที่ผ่านมาต้องอาศัยสายตาคนตัดสินประเภทยานพาหนะ ซึ่งทั้งเสียเวลาและผิดพลาดง่าย ปัจจุบันระบบรู้จำรถได้หลายประเภทแบบเรียลไทม์
สถิติจึงแม่นยำยิ่งขึ้น
• ลดต้นทุนการบำรุงรักษาอุปกรณ์: เมื่อเทียบกับเซนเซอร์ฝังพื้นที่ชำรุดง่าย การเปลี่ยนมาใช้กล้องร่วมกับโมดูลซอฟต์แวร์ AI
ช่วยลดความถี่ในการซ่อมและต้นทุนการบำรุงรักษาโดยรวม
• เสริมความทันเวลาและความสามารถในการแสดงผลเป็นภาพ: ข้อมูลแบบดั้งเดิมส่วนใหญ่ต้องรวบรวมและวิเคราะห์ภายหลัง แต่ปัจจุบันสตรีมภาพและข้อมูลการติดตามกลับมาได้แบบเรียลไทม์
จึงสะดวกต่อการเฝ้าติดตามและการตัดสินใจแบบทันที
• เพิ่มความยืดหยุ่นในการใช้ข้อมูล: ข้อมูลแบบมีโครงสร้างที่ระบบสร้างขึ้น เชื่อมต่อโดยตรงได้กับศูนย์ควบคุมการจราจร สัญญาณไฟจราจรอัจฉริยะ หรือระบบ IoT อื่น ๆ
เพื่อการปรับควบคุมแบบเรียลไทม์และการวิเคราะห์แนวโน้ม
วิดีโอ: https://www.facebook.com/aiwin.tech/videos/1051248899914168/