Ontdek hoe AI het verkeersbeheer verbetert met het volgen van kentekenplaten, waardoor de verkeersveiligheid verbetert, files verminderen en verkeerswetten worden gehandhaafd.
Met meer dan 1,47 miljard voertuigen op de weg is het efficiënt volgen en beheren van verkeer een steeds complexere uitdaging geworden. Traditionele methoden hebben moeite om het volume en de dynamiek van het moderne verkeer bij te houden. Dit is waar kunstmatige intelligentie (AI) om de hoek komt kijken, als een game-changer voor verkeersmanagement en verkeersveiligheidstechnologie met behulp van realtime, datagestuurde oplossingen die de efficiëntie en veiligheid verbeteren. Uit onderzoek blijkt zelfs dat AI-gestuurde verkeersbeheersystemen vertragingen met wel 25% kunnen terugdringen, waardoor de reistijd aanzienlijk wordt verbeterd en files worden verminderd.
In deze blog onderzoeken we de invloed van AI op verkeersmanagement, waarbij we ons richten op de specifieke aspecten van nummerplaatdetectie. We onderzoeken de huidige toepassingen, de voordelen, de uitdagingen en belichten echte toepassingen die het potentieel van AI aantonen om slimmere, veiligere en efficiëntere verkeerscontrolesystemen te creëren.
De toepassingen van AI in verkeersmanagement zijn enorm en gevarieerd. In deze blog zullen we ons vooral richten op hoe computervisie, een gespecialiseerd gebied van AI dat beelden analyseert, het verkeersbeheer aanzienlijk kan verbeteren.
Een van de meest aansprekende toepassingen van AI in verkeersmanagement is kentekenherkenning. Door gebruik te maken van geavanceerde AI-modellen en hogeresolutiecamera's kunnen we nauwkeurig de kentekens van passerende voertuigen lezen, wat bijdraagt aan de verkeersveiligheidstechnologie door ervoor te zorgen dat voertuigen zich aan de verkeerswetten en -regels houden.
Hoe werkt dit? Computer vision modellen worden eerst getraind om de nummerplaten van passerende voertuigen te detecteren. Zodra een nummerplaat is gedetecteerd, leest en extraheert het model het nummer van de nummerplaat, waardoor het voertuig efficiënt kan worden geïdentificeerd. Aan de achterkant wordt deze informatie vergeleken met uitgebreide databases met voertuigdetails, waardoor de voertuigvolgsystemen het gespecificeerde voertuig nauwkeurig kunnen identificeren en volgen.
Een opmerkelijk model voor het bouwen van plaatdetectiesystemen is Ultralytics YOLOv8. YOLOv8 is een state-of-the-art computervisiemodel dat uitblinkt in real-time objectdetectie, classificatie, segmentatie van instanties, pose-schatting en kan worden aangepast voor talloze toepassingen, waaronder kentekenplaatdetectie.
Eerst en vooral worden nummerplaatdetectiesystemen op grote schaal gebruikt door wetshandhavingsinstanties. Deze systemen worden voornamelijk gebruikt om bekeuringen uit te schrijven voor snelheidsovertredingen, het niet dragen van veiligheidsgordels en het gebruik van mobiele telefoons tijdens het rijden. Daarnaast wordt een dergelijke aanpak gebruikt om gestolen voertuigen op te sporen en terug te vinden.
De Driver and Vehicle Standards Agency (DVSA) in Engeland maakt bijvoorbeeld op lokale, regionale en nationale schaal gebruik van ANPR-technologie (Automatic Number Plate Recognition) om overtreders van de wet op te sporen, af te schrikken en te ontwrichten.
Met behulp van geavanceerde AI-modellen zoals YOLOv8 kunnen deze systemen deze overtredingen nauwkeurig detecteren en het kenteken van het voertuig vastleggen. Het model YOLOv8 blinkt uit in realtime objectdetectie, zodat autoriteiten overtredingen snel en nauwkeurig kunnen identificeren en de bestuurder de juiste bekeuring en boete kunnen sturen.
Deze modellen volgen meestal de Automated Number Plate Recognition (ANPR) aanpak. Om te begrijpen hoe deze AI-detectiemodellen werken, kun je je voorstellen dat je een kind leert om verschillende hondenrassen te herkennen. Je laat ze veel foto's zien en wijst ze op de specifieke kenmerken die een Labrador van een Poedel onderscheiden. Op dezelfde manier worden deze AI-modellen gevoed met talloze gelabelde afbeeldingen van voertuigen en hun nummerplaten, waarbij ze leren om de unieke kenmerken van elke nummerplaat te herkennen en te onthouden. Door dit trainingsproces kunnen de modellen verschillende nummers en letters op de nummerplaten nauwkeurig identificeren en herkennen.
Een andere waardevolle toepassing van computervisie in verkeersmanagement is slim parkeerbeheer. Met behulp van modellen zoals YOLOv8 kunnen deze systemen nauwkeurig lege parkeerplaatsen identificeren en bestuurders ernaartoe leiden, zodat de ruimte optimaal wordt benut en de zoektijd wordt verkort. YOLOv8 De realtime detectiemogelijkheden zorgen voor een efficiënt beheer van parkeermiddelen.
Kentekendetectie helpt ook bij dit proces. Wanneer een voertuig de parkeerfaciliteit nadert, registreren en herkennen camera's met hoge resolutie het kenteken met behulp van geavanceerde AI-modellen. Het systeem opent vervolgens de slagboom voor geautoriseerde voertuigen en zorgt zo voor een vlotte binnenkomst. Daarnaast berekent het systeem het parkeertarief op basis van de duur van het verblijf en verwerkt het automatisch de betaling met behulp van de vooraf geregistreerde methode van de eigenaar van het voertuig, waardoor handmatig betalen bij kiosken niet meer nodig is.
Tolheffingssystemen brengen kosten in rekening voor het gebruik van specifieke wegen, bruggen of tunnels, voornamelijk om de aanleg, het onderhoud en de exploitatie ervan te financieren. Geautomatiseerde tolheffing verbetert de verkeersdoorstroming doordat niet elk voertuig handmatig hoeft te stoppen en te betalen. Dit helpt bij het optimaliseren van het verkeer en het verminderen van opstoppingen. Gespecialiseerde camera's lezen het kenteken van elke passerende auto en geven automatisch de gespecificeerde tol uit, waardoor het proces efficiënter en naadloos verloopt.
De lijst met toepassingen blijft groeien, omdat nummerplaatdetectie voor steeds meer doeleinden kan worden gebruikt.
Zoals we hebben gezien, biedt Vision AI een groot aantal voordelen, maar toch is het essentieel om een aantal algemene uitdagingen te erkennen die typisch geassocieerd worden met verkeersmanagement.
Laten we ons nu richten op de specifieke uitdagingen bij kentekenherkenning.
Hoewel verkeersmanagement aanzienlijk is verbeterd met de introductie van AI, is er altijd ruimte voor verdere vooruitgang. Naarmate de technologie zich blijft ontwikkelen, kunnen we verschillende verbeteringen verwachten, zoals de integratie van AI-gestuurde verkeersbeheersystemen in bredere smart city-infrastructuren, waardoor naadloze communicatie tussen verschillende stedelijke systemen mogelijk wordt.
Er wordt ook verwacht dat toekomstige AI-modellen nog efficiënter en nauwkeuriger zullen worden in het detecteren en herkennen van nummerplaten en ook beter uitgerust zullen zijn om om te gaan met ongunstige weersomstandigheden zoals regen, mist en sneeuw, zodat betrouwbare detectie zelfs in minder dan ideale omgevingen gegarandeerd is.
Het gebied van computer vision heeft de afgelopen jaren een opmerkelijke vooruitgang doorgemaakt, met de introductie van nieuwe modellen die aanzienlijk beter presteren dan hun voorgangers. Deze innovaties hebben een breed scala aan toepassingen in verkeersmanagement mogelijk gemaakt, van nummerplaatdetectie tot slimme parkeersystemen. Met behulp van geavanceerde modellen zoals YOLOv8 bieden deze systemen verbeterde nauwkeurigheid, real-time verwerking en robuuste prestaties, zelfs onder moeilijke omstandigheden.
Naarmate AI zich blijft ontwikkelen, kunnen we nog geavanceerdere en meer geïntegreerde oplossingen voor verkeersmanagement verwachten. Deze ontwikkelingen zullen niet alleen de efficiëntie en veiligheid verbeteren, maar ook bijdragen aan slimmere, duurzamere stedelijke omgevingen. De toekomst van AI in verkeersmanagement is rooskleurig en belooft voortdurende verbeteringen die de manier waarop we navigeren en onze steden beheren zullen herdefiniëren.
Geïnteresseerd in de toekomst van computervisie? Voor meer informatie over de nieuwste computer vision-technologie kun je de Ultralytics Docs bekijken en hun projecten op Ultralytics GitHub en YOLOv8 GitHub bekijken. Voor meer inzicht in AI-toepassingen in verschillende industrieën vind je de oplossingenpagina's op Self-Driving Cars en Manufacturing misschien bijzonder nuttig.
Begin je reis met de toekomst van machine learning
