Cómo la tecnología de IA en el borde (Edge AI) mejora la seguridad en las vías públicas

Tradicionalmente, los agentes de control de tráfico solo podían confiar en su ingenio y agudeza visual para detectar algo fuera de lo común en la carretera. Se requería un alto grado de criterio al decidir si un automovilista debía ser detenido, ya fuera por una infracción de tráfico o simplemente debido a un comportamiento sospechoso. Sin embargo, a medida que la tecnología ha progresado, desde la introducción de cámaras de velocidad hasta conceptos inteligentes como la tecnología Vehicle to Everything (V2X), está claro que estos dispositivos cada vez más sofisticados están facilitando la interceptación de delincuentes en las carreteras.

Uno de estos avances, el Reconocimiento Automático de Matrículas (ANPR, por sus siglas en inglés), ha estado en funcionamiento durante mucho tiempo, habiéndose introducido por primera vez en el Reino Unido en 1976. Hoy en día, los sistemas ANPR tienen una amplia gama de usos, como monitorear estacionamientos, verificar el estado del seguro y controlar el flujo de tráfico, además de su uso por parte de los agentes de tráfico.

Como parte de este progreso constante, algunas unidades de seguridad pública en carreteras han implementado recientemente unidades inteligentes a pie de carretera, con el objetivo de identificar vehículos robados en tiempo real, y eligieron el BOXER-8240AI, el sistema de IA en el borde de AAEON impulsado por NVIDIA® Jetson AGX Xavier™, para implementarlo. El objetivo de este despliegue es montar la aplicación sobre vehículos de patrulla de tráfico, con una cámara POE que escanea las matrículas de los automóviles a medida que viajan. A medida que se capturan los números de matrícula, los datos se transfieren y se comparan inmediatamente con una lista negra de vehículos robados.

Una preocupación que debe tenerse en cuenta al implementar soluciones de IA en vehículos de patrulla de tráfico es la naturaleza volátil del voltaje de la batería del automóvil. Cuando un vehículo está en funcionamiento, el voltaje generado por la batería varía en un grado significativo, lo que resulta en una fuente de alimentación inestable para cualquier aplicación de IA que dependa de ella. Dada la variación en la energía requerida durante un turno típico de patrulla de tráfico, existe la probabilidad de daño a cualquier computadora desplegada, ya que las computadoras generalmente requieren una fuente de alimentación constante y estable para funcionar. Si a esto le añadimos la variación en la temperatura y la vibración a la que se vería sometido el dispositivo durante largos períodos de tiempo, resulta obvio que garantizar que la unidad de detección fuera lo suficientemente robusta sería una prioridad.

Al implementar tecnología de cámara para la seguridad vial, el riesgo proviene de que la cámara no pueda determinar una matrícula, debido a una serie de factores, como la lluvia, la mala iluminación o la velocidad a la que viajan tanto los vehículos de aplicación de la ley como los sospechosos. Además de esto, ha habido casos en los que aplicaciones similares no han podido leer matrículas de otros países que pueden utilizar un diseño o presentación diferente. Por lo tanto, era imperativo garantizar que cualquier equipo visual utilizado fuera capaz de capturar imágenes a diferentes velocidades y ángulos, asegurando al mismo tiempo que el hardware del dispositivo pudiera transferir estos datos con precisión en tiempo real.

Para combatir el problema del voltaje variable que daña la aplicación, la unidad inteligente de detección de automóviles fue equipada con una placa de retardo de encendido/apagado de energía de 9~36Vdc para garantizar que no se produzcan daños en el dispositivo durante sobretensiones o caídas en el voltaje de la batería del vehículo. Debido a que la aplicación se instaló con una cámara POE de alta resolución, el voltaje requerido era de 54 voltios constantes. Esto significaba que, para que funcionara, la placa de retardo de encendido/apagado de energía estaría en su lugar para garantizar que este voltaje se mantuviera de manera constante, independientemente de la fluctuación de la batería del vehículo. Esta solución eliminó efectivamente cualquier preocupación de que el dispositivo se dañara a través de las sobretensiones y caídas de energía de la batería del vehículo.

Debido a que estaba impulsado por el BOXER-8240AI, la aplicación también podía confiar en la estabilidad cuando se trataba de los elementos más difíciles encontrados en tal entorno. Con una función antivibración de 3 Grms/ 5 ~ 500Hz/ operación, el BOXER-8240AI pudo soportar los movimientos asociados de los vehículos de seguridad vial en los que se desplegó. Además de esto, el rango de temperatura de funcionamiento increíblemente amplio del BOXER-8240AI de -10°C ~ 55°C aseguró que fuera más que capaz de operar en un entorno exterior donde las temperaturas pueden variar considerablemente.

Al elegir implementar el sistema de detección con el BOXER-8240AI, la unidad local de seguridad vial pudo procesar varias imágenes de alta resolución al mismo tiempo, todo mientras mantenía una impresionante velocidad de transferencia de datos. Al combinar esta potencia con una cámara POE de alta resolución, el dispositivo puede lograr una mayor claridad de metraje, proporcionando una imagen más clara a partir de la cual determinar la matrícula de un vehículo. Además, el BOXER-8240AI está impulsado por el NVIDIA® AGX Xavier, que utiliza la arquitectura GPU Volta, maximizando las velocidades de procesamiento hasta 32 TOPS.

Como resultado de esto, el dispositivo inteligente de detección de seguridad vial puede tomar imágenes de las matrículas de los automóviles y compararlas con una base de datos de automóviles reportados como robados, que pertenecen a delincuentes o conectados a personas con órdenes de arresto pendientes. Debido al hecho de que estas imágenes deben tomarse mientras se viaja a gran velocidad, desde varios ángulos, o con visibilidad limitada, como por la noche o en condiciones climáticas adversas, puede ser difícil para las cámaras ANPR estándar leer las matrículas. Sin embargo, debido a las cámaras POE de alta resolución desplegadas en el dispositivo inteligente de detección de vehículos y sus sofisticadas capacidades de inferencia de IA, el sistema inteligente de detección de automóviles es capaz de leer y comparar matrículas con la lista negra en tiempo real.

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