Мониторингът на трафика е удобен инструмент за няколко индустрии – от градското планиране до всичко, което зависи от различните показатели, получавани чрез наблюдение на пътния поток. Днес виждаме проект на Raspberry Pi от производител, известен в Hackster като Naveen.

Той е създал система за наблюдение на трафика с помощта на Raspberry Pi CM4.

В този проект Pi работи с Akida Dev Kit на BrainChip. Той разполага с всичко необходимо на Naveem за заснемане на изображения от видеоканал за трафика, които да бъдат оценени от системата за изкуствен интелект. Данните могат да се съхраняват за по-късно или да се предоставят в реално време. Naveem предполага, че това може да бъде полезно за предприятия и правителствени агенции, които трябва да наблюдават моделите на трафика.

Комплектът Akida Dev Kit има персонализирана печатна платка с невроморфен процесор.

Ако не сте чували за невроморфни изчисления, това е метод за проектиране на хардуер и софтуер, който използва структури, наподобяващи тези, които се намират в мозъка. Тази допълнителна печатна платка е отговорна за поемането на част от натоварването на Pi по отношение на производителността.

Този конкретен комплект има Raspberry Pi Compute Module 4 с 8 GB оперативна памет и поддръжка на безжична връзка.

Комплектът включва и една от печатните платки Akida PCIe от BrainChip.

Те могат да бъдат закупени поотделно за 499 USD, но в този случай платката е част от Raspberry Pi CM4 Dev Kit.

Демонстрацията за наблюдение на трафика е създадена с помощта на видеоклип от Pexels, показващ преминаването на автомобили през кръстовище. С помощта на Python беше създаден потребителски скрипт, който улавя всеки пети кадър като изображение. След това изображенията са използвани за обучение на изкуствения интелект за наблюдение на трафика с помощта на Edge Impulse Studio.

Това е един проект на Raspberry Pi с голям потенциал за модификация в зависимост от това какви данни за трафика трябва да събирате. Можете да видите демонстрацията в действие отдолу.