利用YOLOv8和NVIDIA JetPack 6.0提升交通洞察

realtime news  Jun 19, 2024 15:45  UTC 07:45

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智能交通系统(ITS)应用在现代城市环境中变得越来越有价值和普遍。这些系统提供了显著的好处,包括提高交通效率、增强安全性和改善环境可持续性,正如NVIDIA技术博客所述。

使用YOLOv8和JetPack 6.0增强交通系统

最新的ITS进展利用了NVIDIA JetPack 6.0的新Jetson平台服务在边缘实现了全面的交通分析解决方案。此设置包括使用视频存储工具包(VST)服务进行视频摄取和存储,使用YOLOv8和DeepStream AI感知服务进行实时物体检测和车辆跟踪,以及对车辆运动的时空分析。然后利用API生成可操作的交通洞察。

Jetson平台服务的主要优点

使用Jetson平台服务和NVIDIA JetPack构建和部署AI应用程序具有众多优势:

  • 快速、高效的解决方案:优化的API驱动微服务集合减少了解决方案的时间。
  • 可扩展性:微服务架构允许根据需求独立扩展组件。
  • 模块化:应用程序分解为较小的服务,简化了更新、维护和故障排除。
  • 灵活性:服务可以根据特定的ITS需求进行定制,例如交通监控、交叉口管理或行人安全。

应用概述

此ITS应用程序使用了三个主要服务:视频存储工具包(VST)服务,AI感知服务和AI分析服务。几个基础服务,如Redis消息总线,API网关和物联网网关,支持这些主要服务。VST在基于Jetson的平台上高效管理视频流,提供硬件加速的视频解码、流媒体和多视频源存储。视频数据流入AI感知服务,利用NVIDIA DeepStream SDK和YOLOv8进行高通量的物体检测和跟踪。

YOLOv8物体检测

YOLOv8是一种最先进的物体检测模型,以其速度和准确性著称。其轻量级架构使其非常适合像NVIDIA Jetson这样的边缘设备。YOLOv8可以实时检测和分类车辆、行人和交通标志等物体,为管理和优化交通流量、提高道路安全性及支持自动化交通系统提供基本数据。

使用AI分析服务进行车辆分析

可使用AI分析服务的绊线(或线穿越)和轨迹功能进行车辆交通分析。这些分析包括车辆总数、交通趋势和车辆交通流的热图。

绊线配置

绊线分析可使用REST API为特定传感器进行配置。这些在摄像机平面上绘制的虚拟线条计数跨越线的物体。通过绊线计数API,可以检索总的物体穿越数,从而提供特定时间范围内的详细交通分析。

交通趋势直方图可视化

绊线计数直方图API将总计数聚合到较小的时间窗口中,从而可以详细地显示随时间变化的交通趋势。此信息可绘制在堆叠直方图中,表示特定时间间隔内的交通计数。

车辆轨迹热图可视化

热图通过累积个别运动轨迹并空间映射它们来可视化交通流。通过计算轨迹坐标的直方图并应用高斯滤波进行平滑来实现。使用AI分析服务的行为API可以检索详细的轨迹行为。

总结

YOLOv8和NVIDIA JetPack 6.0在ITS应用中的集成为实时交通管理和分析提供了强大的解决方案。这些技术可以提高交通流量效率、增强道路安全性和改善环境可持续性。开发人员可以利用Jetson平台服务在边缘构建和部署复杂的AI应用程序,生成有价值的交通洞察并优化城市交通系统。



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