SYSTÈME DE TRANSPORT INTELLIGENT
Cameras are an “intelligent eye” for ITS (Intelligent Traffic Systems), they have to provide high quality images
in every weather condition for automated detection and recognition. With the rise of automatic number plate
recognition (ANPR), also known as LPR (License Plate Recognition), machine vision had become a cornerstone of
modern traffic systems.
Les caméras sont un „œil intelligent" pour les STI (Systèmes Intelligent Traffic), elles doivent fournir
des images de haute qualité dans toutes les conditions météorologiques pour la détection et la reconnaissance
automatique. Avec l’augmentation de la Lecture Automatique de Plaques Minéralogiques (LAPI), également connu
sous le RAPI (Reconnaissance des Plaques d'Immatriculation), la vision artificielle est devenue une pierre
angulaire des systèmes de signalisation modernes.
Comme mentionné ci-dessus, les applications de circulation principales pour les systèmes de vision
artificielle sont LAPI et la surveillance du trafic. LAPI est une technologie polyvalente qui est utilisée dans
de nombreuses applications de trafic différentes, telles que les systèmes de contrôle d'accès, les applications
de la loi, les applications de péages ou les applications embarquées, par exemple dans les voitures de police.
Dans les systèmes de péage la LAPI basée sur la vision industrielle par caméra est capable de remplacer la
technologie des transpondeur, comme les technologies RFID ou DSRC pour l'identification du véhicule.
Les systèmes de surveillance de la circulation sont les plus souvent chargés de la surveillance des flux
de trafic, détectant des accidents pour assurer une réaction rapide des autorités et la commutation synchronisée
de feux de circulation à promouvoir une fluidité de la circulation. Les techniques de vision artificielle sont
généralement utilisées pour l'identification, la détection, le comptage des véhicules et la catégorisation.
Les données peuvent être combinées avec les résultats d'un système de pesage pour déterminer les
matières premières consommées et le niveau de remplissage, permettant une identification claire et entièrement
automatisée des voitures et des réservoirs ferroviaires différents.
Les systèmes de caméra peuvent également être utilisés dans les rues et dans les systèmes d'inspection
de train pour aider l'initiation en temps opportun des mesures de réparation et de la maintenance. Avec le
traitement de l'image, les fissures et les trous ou autres défauts peuvent être automatiquement détectés à
grande vitesse dans des applications telles que l'inspection de surface de route ou bien l’inspection de la voie
ferrée.
Pour de nombreux projets, l'infrastructure pré-détermine le type de l'appareil.
Caméras recommandées pour les applications de STI:
- une caméra IP est nécessaire pour le contrôle d'accès, en raison de son intégration dans les systèmes de
sécurité existants
- pour les systèmes de péage et la surveillance du trafic, une caméra industrielle est le choix commun,
principalement en raison de sa compatibilité en temps réel, et avec le capteur approprié, elles offrent la
sensibilité nécessaire pour capturer des images de haute qualité pendant les temps d'exposition courts
- les applications embarquées ont généralement besoin d'une caméra USB 3.0 pour une connexion facile aux
systèmes informatiques de la voiture ou des caméras au niveau du conseil d'administration pour des solutions
hautement intégrées
- l'inspection routière ou des rails a besoin des caméras linéaires pour que les images puissent être
enregistrées ligne par ligne, permettant aux véhicules d’être enregistrées pendant les heures de pointe et
dans certains cas de passage rapide
Si vous avez un projet de la circulation et des transports qui a besoin d'une caméra de vision industrielle ou
une caméra numérique industrielle spéciale, venez poser vos
questions, nous serons heureux de vous aider à identifier les paramètres de base, et vous aider à
choisir parmi des centaines de caméras et accessoires possibles pour obtenir la solution optimale pour votre
problème!
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