AI tehnologija omogućava vozačima civilizovano ponašanje tokom mobilnosti e-bicikla

Uz brzu pokrivenost e-bicikla u cijelom svijetu, neko nezakonito ponašanjespojavio se kao da se vozači voze e-biciklom u smjeru koji nije dozvoljen saobraćajnim propisima/prolaze na crveno……Mnoge zemlje usvajaju stroge mjere za kažnjavanjenezakonito ponašanjes.

(Slika je sa interneta)

 U Singapuru, ako pješaci prvi put prođu kroz crveno svjetlo, bit će kažnjeni sa 200 SGD (što je ekvivalentno oko 1000 RMB). Ako prođu kroz crveno svjetlo ponovo ili više puta, najteži može biti osuđen na šest mjeseca do jedne godine zatvora. Države u Sjedinjenim Državama će izreći kazne u rasponu od 2 do 50 dolara za pješake koji neselektivno prelaze cestu. Iako je iznos kazne relativno mali, kaznena evidencija će biti evidentirana u njihovoj ličnoj kreditnoj evidenciji, koja se ne može izbrisati doživotno.

(Slika je sa interneta)

U Njemačkoj se niko ne usuđuje proći kroz crveno svjetlo. To je zato što će se osoba koja prođe na crveno svjetlo suočiti s ozbiljnim posljedicama. Na primjer, dok drugi mogu plaćati na rate ili odgoditi plaćanje, oni koji trče na crveno svjetlo moraju platiti odmah. Drugi ljudi mogu dobiti dugoročni kredit od banke, ali trkači na crveno ne mogu. A kamatna stopa koju banke nude trkačima na crveno je mnogo veća od ostalih. Nijemci smatraju da su trkači na crveno svjetlo ljudi koji ne cijene svoje živote i opasni su, a život im nije siguran ni u jednom trenutku.

(Slika je sa interneta)

Općenito, tradicionalno elektronsko oko (elektronska policija) je uglavnom za praćenjeautos, monitor ode-bicikličesto je neadekvatan. Glavni razlog je što većinae-biciklinisu licencirani, regulatorni sistem ne može utvrditi identitet vozača, isključenje je veoma teško. Kako pratiti prekršaje svakog vozača e-bicikla postao je problem za odjel gradske uprave.

(Slika je sa interneta)

TBIT je pružio izvodljiva i efikasna rješenja za ublažavanje ovih pojava. AI kamere mogu efikasno identificirati prekršaje, kao što su vozači koji se voze u pogrešnom smjeru, voze nemotoriziranim trakama i prolaze kroz crvena svjetla. Osim toga, može također reproducirati emitiranje kako bi podsjetio odgovarajućeg vozača, a zatim snimio fotografije i otpremio ih na platformu za nadzor.

U poređenju satradicionalno elektronsko oko (elektronska policija), AI kamere TBIT-a mogu snimati fotografije i postavljati ih na platformu za nadzor u realnom vremenu. Usklađeno sa APP-om,Može se lakše pratiti do vlasnika e-bicikla koji je prekršio, uz veće upozorenje, i može pomoći vladi da bolje upravlja e-biciklima, koji se mogu koristiti za upravljanje dijeljenjem e-bicikla, ponijeti, ekspresna dostava i druga polja.

(Slika je sa interneta)

1^st Warning: Kada vozači prođu na crveno svjetlo, emitirat će se prijenos kako bi se vozač upozorio da vozi sa prekršajima, kako bi se smanjio rizik odnezgode.

2^nd Warning:Kada vozači vozi e-bicikl nemotoriziranim stazama, AI kamere će snimiti fotografije i prenijeti ih na platformu za nadzor, što je sa jačim upozorenjem.

Highlights ofAI kamere

Nadgledajte i identificirajte: AI kamere mogu nadzirati i identificirati korisnike e-bicikla koji voze na crveno svjetlo ili voze nemotoriziranim trakama i druga nezakonita ponašanja.

Visoke performanse: AI kamera usvaja čip za obradu vida visokih performansi i algoritam ubrzanja neuronske mreže za identifikaciju različitih scena. Preciznost prepoznavanja je vrlo visoka, a brzina prepoznavanja je vrlo velika.

Patentni algoritam: AI kamera podržava različite algoritame za prepoznavanje scene, trčanje na crveno svjetlo, vožnju nemotoriziranom trakom, preopterećenje, nošenje kacige, parkiranje e-bicikla u fiksnom području i tako dalje.

(Dijagram proizvoda oCA-101)

Višehighlights:

Originalno rješenje integrirana korpa za e-bicikl i kamera, može zadovoljiti brzu adaptaciju različitih vrsta e-bicikla.

Podržava OTA nadogradnju, može kontinuirano optimizirati funkcije proizvoda.

Prepoznavanje AI kamere uzima u obzir tri scenarija, parkiranje e-bicikla u fiksnom području/trči na crvena svjetla/vožnja nemotorizovanom trakom

(1^st Prepoznavanje scenarija AI)

(2^nd Prepoznavanje scenarija AI)