介绍

为了减少台北的交通拥堵和改善空气质量，公共部门多年来一直在探索各种交通信号灯管理解决方案，以成为智慧城市。这座拥挤的城市有 2,500 多个带有红绿灯的十字路口，在高峰时段，通勤者不必要地在交通上花费数小时。为了解决这个问题，交通局委托一家智能交通解决方案提供商开发了一个有助于改善交通流量的红绿灯监控系统。为了进一步优化现有系统，该公司利用了凌华科技最新的支持人工智能 (AI) 的机器视觉系统 EOS-JNX-I。

挑战

目前，交通流量信息由安装在每个路口交通灯上的以太网供电（PoE）摄像头采集，并传输到中央控制室进行管理。但在高峰时段，需要考虑的不仅仅是额外的汽车——想要过马路的行人数量也显着增加。在一些繁忙的十字路口，为了满足汽车和行人的安全需求，相应的绿灯通常会导致红灯变长，从而大大减慢交通和行人流量。也有没有行人的情况，但司机可能会看到红灯，不得不在十字路口不必要地等待。

因此，智能交通解决方案提供商希望在现有监控系统上启用人工智能，使其更加灵活。通过人工智能分析交通状况，操作员可以根据交通流量和行人数量自动控制红绿灯。

解决方案

在现有监控系统中启用 AI 可能需要一台 AI 计算机和一个额外的 PoE 集线器，从而导致更高的总拥有成本 (TCO)，如图 1 所示。此外，人们担心 IP 摄像机的视频流丢失到网络录像机 (NVR)，例如，如果系统因某种意外原因崩溃或重新启动。

凭借其嵌入式上行链路端口，凌华科技的 EOS-JNX-I 边缘 AI 视觉系统能够以最少的更改、布线和投资实现边缘 AI 安全功能。此外，通过 100m 电缆验证，EOS-JNX-I 消除了兼容性和可靠性问题，因此 AI 开发人员可以轻松地将 AI 推理应用于其图像源。

得益于开放的网络视频接口论坛 (onvif®) 协议，EOS-JNX-I 可以连接任何 IP 摄像机和任何 NVR，即使它们来自不同的制造商。系统集成商通过通道设置选择onvif选项来发现监控网络上的每个IP摄像机。将所选 IP 摄像机切换到 onvif 协议即可启用连接。

客户利益

要克服的最大挑战之一是确保视频流不会中断。发生这种情况的原因有两个 - 相机可能因天气炎热而过热而崩溃。相机故障的另一种可能性是电缆已损坏或松动。发生这种情况时，监控系统提供商需要派维护人员前往红绿灯检查摄像头是否发生故障，或者检查电缆状态，这既费时又费钱。通过EOS-JNX-I，凌华科技提供智能PoE解决这两个问题。

IP 摄像机故障排除的“黄金法则”是重新启动它。此外，有时操作员需要手动打开/关闭相机来配置一些软件设置。智能 PoE 功能使操作员能够远程重启摄像机，最大限度地降低手动插拔电源线的风险和停机时间的影响。如果上电后摄像头没有复位，操作人员可能会判断该问题是由其他问题引起的，并准备不同的工具进行维护。

凌华科技还提供 PoE 丢失检测功能，可在电源意外切断时发出警报，从而实现快速修复并最大限度地延长正常运行时间。

结论

通过统计分析，升级后系统的路口确实减少了不必要的红灯和拥堵程度。随着时间的推移，随着视频直播数据的增多，机器学习 (ML) 模型将逐渐成熟以识别更多模式，从而使系统能够做出更准确的预测并进一步缓解拥塞。

凌华科技的 EOS-JNX-I AI 视觉系统提供了易于维护、超高可靠性和快速开发的特点，使其成为广泛应用场景中任何 IP 摄像机监控系统的理想平台，包括安全社区、工业检测、智能零售、工厂物流和送货机器人。

欲了解更多信息，请访问 凌华科技 EOS-JNX PoE 人工智能视觉系统 页。