Wyzwanie 

Kompleks składający się z ośmiu budynków i ponad 200 miejsc parkingowych nie posiadał żadnego systemu zarządzania parkingiem. Głównym celem było jasne: wdrożyć system parkingowy dostosowany do unikalnych potrzeb obiektu, jednocześnie zachowując jego oryginalną strukturę. Oznaczało to wybór rozwiązań, które nie naruszą architektonicznego charakteru miejsca. 

Unikalny układ nieruchomości wymagał indywidualnego podejścia — zwłaszcza że istniało wiele punktów wjazdu i wyjazdu. Kluczowa była elastyczność, ponieważ dwa z czterech punktów kontrolnych znajdowały się 15 metrów od głównego ruchu pojazdów, a dwukierunkowe wjazdy i wyjazdy dodatkowo komplikowały zadanie.

Rozwiązanie i wdrożenie 

Aby sprostać wyjątkowym wyzwaniom zarządzania parkingiem w Grizindarzs, centrum biznesowe współpracowało z BISS przy wdrożeniu całkowicie bezszlabanowego systemu parkingowego. System obejmował cztery punkty kontrolne, z których każdy został dostosowany do specyficznych wymagań miejsca. Firma BISS wybrała wysokoprecyzyjne kamery Vidar ANPR od Adaptive Recognition, aby zapewnić niezawodne działanie, łącząc swoje autorskie rozwiązania z tymi zaawansowanymi komponentami, tworząc wydajny i innowacyjny system zarządzania parkingiem.

Kamery Vidar wyróżniają się precyzyjnym odczytem tablic rejestracyjnych, marki, modelu, koloru i kategorii pojazdu, nawet z odległości 15 metrów. Ponieważ wszystkie punkty wjazdu i wyjazdu są dwukierunkowe, system wymagał komponentów zdolnych wykrywać kierunek poruszania się pojazdu. Ponadto system automatyzacji parkingu wykorzystuje autorskie algorytmy do śledzenia ruchu pojazdów, automatycznego tworzenia sesji parkingowych i minimalizacji błędów. W przypadku niejasnych wjazdów dostępna jest ręczna weryfikacja, która pozwala systemowi skutecznie obsługiwać błędy. Ten mechanizm informacji zwrotnej nie tylko rozwiązuje problemy, ale także umożliwia ciągłe uczenie się, poprawiając dokładność działania w czasie.

Zaawansowane możliwości systemu parkingowego wykraczają daleko poza samą automatyzację. System dostarcza cennych danych operacyjnych, identyfikując typy pojazdów wjeżdżających na teren kompleksu. Dzięki inteligentnym kamerom Adaptive Recognition umożliwia on precyzyjne rozpoznawanie i kategoryzację pojazdów. Zintegrowano przyjazny dla użytkownika panel, który prezentuje szczegółowe dane, takie jak liczba pojazdów elektrycznych i motocykli odwiedzających obiekt. Te informacje pozwoliły zarządowi zaplanować dedykowane miejsca parkingowe dla motocykli oraz ustalić optymalną liczbę ładowarek do pojazdów elektrycznych — zwiększając wygodę odwiedzających i wspierając cele zrównoważonego rozwoju. 

System zarządzania parkingiem został zaprojektowany tak, aby działał autonomicznie, zapewniając płynność operacyjną i jednocześnie utrzymując efektywność kosztową. Innowacyjny system firmy BISS oferuje elastyczność i intuicyjną obsługę niezbędną w tętniącym życiem centrum biznesowym, maksymalizując wykorzystanie przestrzeni i skutecznie obsługując zarówno najemców, jak i gości. 

Wyniki 

W wyniku wdrożenia kompleks biurowo-usługowy Grizindarzs dysponuje teraz imponującą liczbą 254 miejsc parkingowych, 200 miejsc na rowery oraz 6 stacjami ładowania pojazdów elektrycznych, czyniąc go nowoczesnym i wszechstronnym miejscem dla użytkowników.

Rozwiązanie parkingowe bez szlabanów

Wprowadzenie bezszlabanowego systemu parkingowego w Grizindarzs przyniosło znakomite rezultaty, znacząco zwiększając efektywność operacyjną oraz komfort użytkowników. Dzięki samoobsługowemu portalowi parkingowemu od BISS system stawia na automatyzację, efektywność kosztową i satysfakcję klientów, upraszczając parkowanie dla wszystkich użytkowników. Ta innowacja nie tylko zwiększyła wygodę, ale także przyczyniła się do długoterminowego sukcesu centrum biznesowego, zapewniając bezproblemowe, płynne działanie. 

Niezrównana dokładność dzięki kamerom Vidar ANPR i oprogramowaniu Carmen®

Dzięki zaawansowanej kamerze Vidar oraz wiodącemu silnikowi Carmen® FreeFlow ANPR system parkingowy osiąga imponującą dokładność rozpoznawania przekraczającą 97 %, nawet przy złożonej konfiguracji i kamerach umieszczonych ponad 15 metrów od punktów wjazdu i wyjazdu. System obsługuje obecnie około 24 000 wjazdów i wyjazdów miesięcznie, bezproblemowo radząc sobie z wysokim natężeniem ruchu w centrum biznesowym.

W pełni zautomatyzowany system

W pełni zautomatyzowany system zarządzania parkingiem usprawnił operacje i znacząco obniżył koszty. Eliminując konieczność zatrudniania personelu fizycznego oraz minimalizując ręczne interwencje, system zapewnia płynne i precyzyjne działanie, jednocześnie redukując wydatki administracyjne. Takie podejście zwiększa efektywność i sprawia, że zarządzanie parkingiem jest bardziej opłacalne dla centrum biznesowego, wspierając jego długoterminowy sukces operacyjny. 

Wzrost przychodów o 25%

Pod względem finansowym nowy system przyniósł wyraźny efekt — przychody wzrosły o 25%. To zaawansowane rozwiązanie parkingowe pozwala kompleksowi Grizindarzs obsługiwać zarówno najemców, jak i gości jednorazowych, oferując elastyczne, łatwo dostępne opcje płatności, które zwiększają wygodę i wspierają rosnące potrzeby kompleksu. 

Elastyczne, wygodne opcje płatności

Integracja elastycznych metod płatności poprawiła efektywność centrum biznesowego. Rozwiązania takie jak Mobilly dla gości jednorazowych oraz portal samoobsługowy Flomo dla pracowników zapewniają płynne i bezproblemowe rozliczenia. Automatyczne fakturowanie, elastyczne subskrypcje i płatności przez Flomo, Apple Pay czy Google Pay upraszczają cały proces.

Pracownicy hybrydowi otrzymują określoną liczbę wizyt, natomiast pracownicy stali mają nielimitowany dostęp miesięczny, z fakturami generowanymi automatycznie na podstawie wykorzystania i stawek. Dodatkowo wprowadzenie nocnego abonamentu poprzez portal Flomo maksymalizuje wykorzystanie przestrzeni poza godzinami szczytu, zapewniając wygodę wszystkim użytkownikom. 

Cenne informacje dzięki funkcjom kamer AR

Integracja oprogramowania Carmen® ANPR firmy Adaptive Recognition, które potrafi rozpoznawać markę, model, kolor i kategorię pojazdu (MMR), dostarcza centrum biznesowemu wartościowych danych operacyjnych. Panel systemu śledzi różne typy pojazdów, w tym pojazdy elektryczne i motocykle. Dane te pozwoliły zaplanować dedykowaną strefę parkingową dla motocykli oraz dokładnie określić liczbę potrzebnych ładowarek do pojazdów elektrycznych, zwiększając wygodę odwiedzających i wspierając cele zrównoważonego rozwoju."

Ewolucja parkowania w Grizindarzs: innowacja w połączeniu z efektywnością

Podsumowując, wprowadzenie bezszlabanowego systemu parkingowego w Grizindarzs całkowicie odmieniło funkcjonowanie centrum biznesowego. Ten sukces nie byłby możliwy bez unikalnych możliwości kamer i oprogramowania ANPR firmy Adaptive Recognition. Płynna integracja systemu zarządzania parkingiem BISS wraz z takimi funkcjami jak elastyczne opcje płatności i automatyczne fakturowanie znacząco poprawiła komfort zarówno najemców, jak i odwiedzających. 

Co więcej, ten bezszlabanowy system zarządzania parkingiem został zaprojektowany z uwzględnieniem historycznego charakteru budynku, łącząc nowoczesną wygodę z dziedzictwem kulturowym. Dzięki temu innowacyjnemu rozwiązaniu Grizindarzs jest teraz lepiej przygotowany do efektywnego zarządzania parkingiem, optymalizacji wykorzystania przestrzeni i podejmowania decyzji opartych na danych, które podnoszą ogólne doświadczenie odwiedzających. 

The post How Grizindarzs Increased Parking Revenue by 25% with an Innovative Yet Heritage-Preserving Solution appeared first on Adaptive Recognition | Image Capturing and Analytics.

Sprawne funkcjonowanie oczyszczalni ścieków zależy od efektywnego zarządzania ruchem cystern. Zapewnienie płynnego wjazdu i wyjazdu pojazdów przy jednoczesnym utrzymaniu solidnych środków bezpieczeństwa jest kluczowe. Jednak tradycyjne metody weryfikacji cystern często opierały się na procesach manualnych, co prowadziło do potencjalnych nieścisłości i nieefektywności. Mogły one powodować: 

• Naruszenia bezpieczeństwa: niedokładne procesy weryfikacji mogły umożliwić wjazd nieupoważnionym pojazdom, zagrażając bezpieczeństwu i powodując potencjalne szkody dla środowiska.
• Zatory w ruchu: manualna weryfikacja spowalniała wjazd i wyjazd cystern, prowadząc do zatorów i opóźnień na terenie obiektu.
• Wąskie gardła operacyjne: procesy manualne wymagały większej liczby pracowników, ograniczając ogólną efektywność operacyjną."

Wyzwanie stojące przed oczyszczalnią ścieków Doha West 

Oczyszczalnia ścieków Doha West w Katarze napotkała znaczące trudności w zarządzaniu napływem cystern. Wyzwania te odzwierciedlały szersze problemy branżowe opisane wcześniej: 

• Niedokładna weryfikacja: manualne procesy weryfikacji były podatne na błędy ludzkie, co mogło prowadzić do wjazdu pojazdów nieupoważnionych.
• Problemy z bezpieczeństwem: brak solidnego systemu weryfikacji zwiększał ryzyko prób nieautoryzowanego dostępu, stanowiąc zagrożenie dla obiektu.
• Zatory drogowe: nieefektywny przepływ ruchu wewnątrz obiektu powodował zatory i opóźnienia cystern.

Wyzwania te nie tylko zagrażały bezpieczeństwu, lecz także ograniczały efektywność operacyjną oczyszczalni Doha West. 

Nowoczesne rozwiązanie: Tanker Access Management System (TAMS) 

Aby sprostać tym wyzwaniom, firma Traffic Tech Gulf (TTG) wdrożyła nowoczesny system Tanker Access Management System (TAMS) wyposażony w przemysłowe, zaawansowane kamery Vidar Smart HDx ANPR (Automatic Number Plate Recognition) firmy Adaptive Recognition. System TAMS integruje się płynnie z istniejącą infrastrukturą, usprawnia proces weryfikacji pojazdów, wzmacnia środki bezpieczeństwa oraz optymalizuje przepływ ruchu w obrębie oczyszczalni ścieków Doha West. 

Rdzeń systemu TAMS: technologia działająca w harmonii 

TAMS to kompleksowy system obejmujący zaawansowane komponenty sprzętowe i programowe. Komponenty te obejmują: 

• Kamery Vidar Smart HDx firmy Adaptive Recognition: te zaawansowane kamery ANPR/LPR rejestrują tablice rejestracyjne cystern wjeżdżających i wyjeżdżających, z najwyższą dokładnością, nawet w warunkach słabego oświetlenia.
• Czytniki RFID: urządzenia te zapewniają dodatkową warstwę weryfikacji dla cystern autoryzowanych. Autoryzowane cysterny posiadają wstępnie zarejestrowane tagi RFID, które czytniki identyfikują przy wjeździe i wyjeździe. Takie połączenie znacząco ogranicza ryzyko nieupoważnionego dostępu i zapewnia dokładną identyfikację wszystkich cystern korzystających z obiektu.
• Detektory pętli indukcyjnych: detektory te uruchamiają kamery ANPR, gdy pojazdy znajdują się w odpowiedniej pozycji, zapewniając precyzyjne odczyty tablic.
• Sygnalizacja świetlna i szlabany: elementy te regulują przepływ ruchu w obrębie obiektu, zapewniając bezpieczeństwo i ochronę. Pojazdy autoryzowane mają płynny dostęp, natomiast nieautoryzowane są oznaczane do interwencji.
• Oprogramowanie zarządzające: oprogramowanie to zapewnia centralną platformę do monitorowania całego systemu w czasie rzeczywistym. Dostarcza operatorom przejrzysty podgląd aktywności pojazdów, ułatwia analizę danych oraz umożliwia kontrolę systemu, np. poprzez regularne projektowe panele zarządcze."

Znaczące korzyści 

Wdrożenie systemu TAMS przyniosło oczyszczalni ścieków Doha West znaczące korzyści, w tym: 

• Zwiększone bezpieczeństwo: podwójna weryfikacja z użyciem kamer Vidar Smart HDx ANPR oraz czytników RFID zapewnia dokładną identyfikację autoryzowanych cystern i ogranicza próby nieupoważnionego dostępu.
• Efektywne zarządzanie ruchem: monitorowanie w czasie rzeczywistym oraz sterowanie sygnalizacją świetlną optymalizują przepływ pojazdów, zmniejszając zatory i czas oczekiwania cystern.

• Usprawnione operacje: automatyzacja weryfikacji pojazdów i przydzielania stanowisk minimalizuje potrzebę interwencji manualnych, prowadząc do bardziej wydajnej pracy i mniejszych wymagań kadrowych.
• Skalowalność i elastyczność: rozproszona architektura systemu TAMS umożliwia łatwe rozszerzanie i integrację dodatkowych komponentów na potrzeby przyszłych wymagań, np. integrację z wagami najazdowymi.

Wniosek: model nowoczesnego zarządzania cysternami 

Wdrożenie systemu TAMS w oczyszczalni ścieków Doha West stanowi przełomowy przykład tego, jak zaawansowana technologia może usprawnić kluczowe operacje. Dzięki zastosowaniu długozasięgowych kamer LPR Vidar Smart HDx firmy Adaptive Recognition, TAMS nie tylko rozwiązał bieżące wyzwania obiektu, lecz także przygotował fundament pod bezpieczniejszą, bardziej wydajną i skalowalną przyszłość.

Sukces tego projektu wykracza poza natychmiastowe korzyści dla Doha West. Wyznacza standard dla innych oczyszczalni, które chcą zmodernizować zarządzanie cysternami. Modularna konstrukcja TAMS umożliwia dostosowanie go do indywidualnych potrzeb, czyniąc go cennym narzędziem dla obiektów każdej wielkości. Wdrożenie TAMS w oczyszczalni Doha West pokazuje transformacyjną siłę technologii i pozycjonuje zakład jako lidera w branży. 

The post Doha West Sewage Treatment Plant Optimizes Tanker Management with Adaptive Recognition’s Vidar Smart HDx Cameras  appeared first on Adaptive Recognition | Image Capturing and Analytics.

Zapewnienie bezpieczeństwa na drogach w dzisiejszym szybko zmieniającym się środowisku transportowym jest priorytetem, zwłaszcza w zakresie zarządzania przewozem materiałów niebezpiecznych oraz pojazdów ponadgabarytowych. Firma VUCOMM d.o.o., specjalizująca się w projektowaniu rozwiązań Multi-Service LAN i WAN z wykorzystaniem najnowocześniejszych systemów komunikacyjnych i zabezpieczeń wideo IP, współpracowała z Przedsiębiorstwem Publicznym „Putevi Srbije” przy realizacji pionierskiego projektu mającego na celu zwiększenie bezpieczeństwa sieci drogowych dla wszystkich użytkowników. Niniejsze studium przypadku przedstawia udaną integrację kamer Vidar firmy Adaptive Recognition z infrastrukturą dróg państwowych, podkreślając ich imponujące możliwości rozpoznawania pojazdów przewożących materiały niebezpieczne oraz ładunki ponadgabarytowe. 

Przegląd projektu

Serbskie Przedsiębiorstwo Publiczne „Putevi Srbije” rozpoczęło przełomowy projekt mający na celu wdrożenie zaawansowanego systemu Multi-Lane Free Flow na drogach państwowych. Głównym celem projektu była identyfikacja pojazdów transportujących materiały niebezpieczne, rozpoznawanie tablic rejestracyjnych oraz dostarczanie szczegółowych informacji dotyczących koloru, typu i modelu pojazdu, ze szczególnym uwzględnieniem zgodności z ADR. Kluczowym elementem tego innowacyjnego przedsięwzięcia jest zastosowanie kamer ANPR Vidar firmy Adaptive Recognition, obejmujących zliczanie pojazdów, ich kategoryzację oraz precyzyjne gromadzenie danych o ruchu drogowym. Funkcjonalności te tworzą fundament pod przyszły krajowy system automatycznego poboru opłat drogowych w modelu free-flow. 

Wdrożenie zaawansowanego systemu Multi-Lane Free Flow z precyzyjnym pomiarem pojazdów i zarządzaniem danymi dla „Putevi Srbije”

Projekt napotkał szereg złożonych wyzwań w obszarze transportu drogowego, które wymagały skutecznych rozwiązań. Do tych wyzwań należała potrzeba dokładnego pomiaru pojazdów w celu zapewnienia precyzyjnych danych, jednoczesne zliczanie osi dla prawidłowej kategoryzacji pojazdów, szybkie wykrywanie pojazdów ponadgabarytowych w celu zwiększenia bezpieczeństwa, efektywne zarządzanie danymi i udostępnianie ich odpowiednim interesariuszom w celu poprawy efektywności operacyjnej oraz kluczowy wymóg zapewnienia spójnej i niezawodnej pracy kamer, niezależnie od stanu sieci.

Rozwiązanie: Zaawansowane kamery ANPR Vidar i Globessey Data Server dla zwiększenia bezpieczeństwa i efektywności na drogach

Kamery ANPR Vidar firmy Adaptive Recognition okazały się kompleksowym rozwiązaniem, skutecznie odpowiadającym na wszystkie opisane wyzwania. Kamery te umożliwiły zliczanie osi na podstawie obrazów oraz identyfikację kategorii przejeżdżających pojazdów, poprawiając bezpieczeństwo na drogach dzięki klasyfikacji pojazdów według marki, modelu i koloru. Oprogramowaniem centralnej bazy danych używanym do zarządzania danymi był Globessey Data Server (GDS) (część rodziny oprogramowania Carmen® do rozpoznawania tablic rejestracyjnych), który usprawnił zarządzanie danymi oraz ich udostępnianie interesariuszom, znacząco zwiększając efektywność operacyjną. Kamery Vidar są wyposażone w zintegrowaną inteligencję, wysokiej rozdzielczości kamery IP oraz technologię laserową do detekcji pojazdów. Ich zdecentralizowana architektura zapewnia nieprzerwaną funkcjonalność ANPR i MMR niezależnie od stanu sieci, oferując solidne rozwiązanie dla wyzwań projektowych."

Wniosek

Wdrożenie kamer Vidar firmy Adaptive Recognition przez VUCOMM d.o.o. we współpracy z Putevi Srbije stanowi znaczący krok naprzód w poprawie bezpieczeństwa i monitoringu na serbskich drogach państwowych. Te zaawansowane kamery wykrywają transport materiałów niebezpiecznych, rozpoznają tablice rejestracyjne oraz dokładnie kategoryzują pojazdy, w tym ich kolor, typ i model, zgodnie z wymogami ADR. Dzięki zdecentralizowanej architekturze kamery Vidar zapewniają spójną i niezawodną pracę niezależnie od stanu sieci." 

Wykorzystane produkty

Kamery Vidar firmy Adaptive Recognition, w tym Vidar Axle Counter Camera oraz Vidar ANPR Camera, odegrały kluczową rolę w pomyślnym zakończeniu tego projektu. Te wysokiej jakości, wielozadaniowe kamery zapewniły kompleksowe rozwiązanie poprawiające bezpieczeństwo na drogach oraz zarządzanie transportem drogowym na serbskich drogach państwowych. Co więcej, połączenie kamer Vidar ANPR i Axle okazało się niezwykle istotne, dostarczając niezawodne źródło danych (ALPR, kategoria, MMR). To wiarygodne źródło danych stanowi fundament dla automatycznych systemów poboru opłat drogowych, zapewnia bezpieczeństwo ruchu i tuneli oraz umożliwia wdrażanie aplikacji smart city.

The post Transforming Serbian Road Monitoring with Adaptive Recognition’s Vidar ANPR Cameras  appeared first on Adaptive Recognition | Image Capturing and Analytics.

W SouthLink, operatorze płatnych dróg w Irlandii, kierownictwo dostrzegło konieczność modernizacji starzejącego się systemu kamer OCR (Optical Character Recognition) oraz oprogramowania w celu zwiększenia efektywności i dokładności procesu poboru opłat w systemie stop-and-go. Istniejący system, zainstalowany ponad 13 lat temu, nie był już w stanie sprostać rosnącym wymaganiom firmy. Jego technologia i oprogramowanie były podatne na błędne odczyty oraz brak odczytu, co prowadziło do niespójności w przejazdach kierowców przez plac poboru opłat. Dodatkowo koszty utrzymania starego systemu stawały się coraz mniej opłacalne.

Wyzwania

Istniejący, 13-letni system OCR stwarzał dla SouthLink kilka istotnych wyzwań:

· Niedokładny odczyt tablic rejestracyjnych: Stare kamery miały trudności z dokładnym odczytem tablic rejestracyjnych, co prowadziło do sporadycznych błędów w poborze opłat i gorszego doświadczenia zarówno dla kierowców, jak i operatorów.

· Niekorzystne usytuowanie kamer: Kamery były ustawione w nieoptymalnych miejscach, co dodatkowo utrudniało skuteczne odczytywanie tablic rejestracyjnych.

· Wysokie koszty utrzymania: Koszty utrzymania 13-letniego systemu stale rosły, obciążając budżet firmy.

· Ograniczona przepustowość pasów ruchu: Stary system nie radził sobie z rosnącym natężeniem ruchu, co skutkowało nieco dłuższymi czasami obsługi kierowców.

· Ograniczenia oprogramowania: Przestarzałe oprogramowanie nie było elastyczne i nie mogło łatwo dostosować się do zmieniających się wzorców ruchu oraz wymagań dotyczących poboru opłat. Ograniczało to możliwości firmy w zakresie optymalizacji procesu poboru opłat."

Rozwiązanie

Aby sprostać tym wyzwaniom, SouthLink nawiązał współpracę z firmą Adaptive Recognition, wiodącym dostawcą sprzętu i oprogramowania do identyfikacji pojazdów opartej na OCR, w celu wdrożenia nowego i zaawansowanego systemu kamer OCR oraz oprogramowania. Nowy system obejmuje kamery Vidar ANPR/LPR, znane z wyjątkowej dokładności i zdolności do pracy w zróżnicowanych warunkach, oraz Carmen®, potężny silnik OCR, który można zintegrować z różnymi platformami sprzętowymi w celu precyzyjnego rozpoznawania tablic rejestracyjnych.

Kamery Vidar są wyposażone w zaawansowane czujniki i oprogramowanie, które umożliwiają im automatyczne dostosowanie ustawień w celu optymalizacji wydajności. Kamery rozmieszczono strategicznie, aby uchwycić tablice rejestracyjne z wielu kątów, zmniejszając ryzyko uzyskania niekompletnych lub zniekształconych obrazów.

Oprogramowanie Carmen® ANPR/LPR pełni funkcję centralnego elementu systemu OCR, przetwarzając przechwycone obrazy, identyfikując tablice rejestracyjne i weryfikując powiązane informacje o pojeździe. Oprogramowanie zostało zintegrowane z systemem poboru opłat SouthLink, co umożliwia płynną wymianę danych oraz automatyczny pobór opłat. Carmen® okazał się wszechstronną platformą, którą można dostosować do specyficznych potrzeb różnych modeli poboru opłat, takich jak stop-and-go, open road czy elektroniczny pobór opłat (ETC).

Wdrożenie

Nowy system kamer OCR i oprogramowania został bezproblemowo zintegrowany ze wszystkimi dziesięcioma pasami placu poboru opłat SouthLink. Proces instalacji był szybki i usprawniony dzięki łatwemu w obsłudze interfejsowi webowemu oraz automatycznemu trybowi działania nowych kamer. Integracja systemu OCR we wszystkich dziesięciu pasach została przeprowadzona z dużą precyzją, co przyspieszyło cały proces instalacyjny. System został również starannie skalibrowany, aby zapewnić prawidłowy odczyt tablic rejestracyjnych w różnych warunkach oświetleniowych i pogodowych."

Rezultaty

Wdrożenie nowego systemu kamer OCR oraz oprogramowania przyniosło imponujące rezultaty:

· Zwiększona dokładność: Wskaźnik odczytu tablic rejestracyjnych wzrósł o 14,3% we wszystkich typach pasów, co znacząco zmniejszyło liczbę błędów i usprawniło proces poboru opłat. Przełożyło się to na średnio 3,9% mniej błędów w poborze opłat, skutkując szybszą obsługą kierowców i mniejszym zatłoczeniem na placu poboru opłat N25.

· Poprawione doświadczenie kierowców: Kierowcy zgłaszają znacznie lepsze doświadczenia z nowym systemem, ponieważ dokładność odczytu tablic rejestracyjnych wzrosła, a opóźnienia zostały zminimalizowane. Liczba skarg dotyczących błędnie naliczonych opłat również wyraźnie spadła.

· Niższe koszty utrzymania: Nowe kamery i oprogramowanie do rozpoznawania tablic są mniej podatne na uszkodzenia i wymagają rzadszej konserwacji, co przekłada się na znaczące oszczędności. Intuicyjne oprogramowanie umożliwia także zdalne rozwiązywanie problemów, co ogranicza potrzebę wizyt techników na miejscu.

· Szybsza instalacja i wymiana: Nowe kamery można instalować i wymieniać znacznie szybciej niż w przypadku starego systemu, co umożliwia szybsze przywrócenie działania w razie nieprzewidzianych problemów. Nowe oprogramowanie jest również łatwiejsze do aktualizacji, dzięki czemu system pozostaje zgodny z najnowszymi standardami bezpieczeństwa i rozwojem technologicznym.

· Zwiększona efektywność poboru opłat: Nowy system poprawił efektywność procesu poboru opłat, zmniejszając opóźnienia i zatłoczenie. Nowe oprogramowanie zautomatyzowało wiele manualnych czynności związanych z poborem opłat, umożliwiając pracownikom skoncentrowanie się na obsłudze klienta i innych zadaniach.

Ogólny wpływ: Zmodernizowany system kamer OCR i oprogramowania okazał się dużym sukcesem dla SouthLink, rozwiązując problemy starego systemu i przynosząc liczne korzyści:

· Mniej błędów w poborze opłat: Wyższy wskaźnik odczytu tablic rejestracyjnych zmniejszył liczbę błędów i zagwarantował prawidłowy pobór opłat.

· Poprawa satysfakcji kierowców: Kierowcy zgłaszają większe zadowolenie z nowego systemu, wskazując na bardziej pozytywne i płynne doświadczenie. Liczba skarg związanych z poborem opłat również spadła.

· Niższe koszty: Niższe koszty utrzymania oraz szybsza instalacja i wymiana urządzeń przyczyniły się do ogólnych oszczędności.

· Wyższa efektywność: Nowy system zwiększył efektywność procesu poboru opłat, redukując opóźnienia i zatłoczenie.

· Zdolność adaptacji: Nowe oprogramowanie Carmen® ANPR jest elastyczne i może łatwo dostosować się do zmieniających się wzorców ruchu, wymogów poboru opłat oraz zmiennych warunków pogodowych i oświetleniowych w ciągu roku. Ta elastyczność pozwoli SouthLink nieustannie optymalizować proces poboru opłat i odpowiadać na rosnące potrzeby klientów.

Zmodernizowany system kamer OCR i oprogramowania przygotował SouthLink do dalszych sukcesów w zarządzaniu operacjami na placu poboru opłat oraz w zapewnianiu kierowcom płynnego i efektywnego procesu poboru opłat. Dzięki wdrożeniu nowoczesnej technologii SouthLink zwiększył swoją efektywność, skrócił czas oczekiwania klientów i przyczynił się do bardziej pozytywnego i bezproblemowego procesu poboru opłat.

The post SouthLink Elevates Toll Collection Efficiency and Customer Satisfaction with Vidar ANPR Cameras and Carmen Software appeared first on Adaptive Recognition | Image Capturing and Analytics.

W rozległej sieci słoweńskich autostrad bezpieczeństwo ma kluczowe znaczenie, zwłaszcza w przypadku transportu towarów niebezpiecznych. ASIST d.o.o., wiodąca firma w Słowenii specjalizująca się w systemach zarządzania ruchem drogowym, połączyła siły z Adaptive Recognition, aby z powodzeniem wdrożyć nowoczesny System Identyfikacji Towarów Niebezpiecznych (ADR) na słoweńskich autostradach dla słoweńskiej agencji autostradowej DARS. Projekt rozpoczął się w czerwcu 2022 roku i został ukończony w ciągu jednego roku. Obejmował wdrożenie 88 kamer Vidar Smart 2xFHD LT ANPR do rozpoznawania tablic rejestracyjnych bezpośrednio w terenie. Kamery te zostały płynnie zintegrowane z lokalnymi systemami, połączone z centralnym systemem SCADA (Centrum Kontroli Ruchu), a także opracowano przyjazny dla użytkownika graficzny interfejs do wyświetlania danych w czasie rzeczywistym.

Wyzwania 

Identyfikacja pojazdów w złożonych warunkach 

Słoweński system autostrad stawiał unikalne wyzwania. Przy 11 tunelach i 21 odcinkach zapewnienie dokładnej i szybkiej identyfikacji pojazdów przewożących materiały niebezpieczne było nie lada zadaniem. Kamery musiały działać bezbłędnie w różnych warunkach środowiskowych — od oślepiającego, bezpośredniego światła słonecznego wpływającego na niektóre obszary po wyraźne kontrasty między dniem a nocą. 

Wymagające cele rozpoznawania

Projekt wymagał wyjątkowo wysokich współczynników dokładności rozpoznawania. DARS ustalił wymagające cele: co najmniej 90% dla tablic ADR z oznaczeniem Kemlera, 80% dla pustych tablic ADR (z tolerancją wyników fałszywie pozytywnych i fałszywie negatywnych) oraz minimum 95% dla tablic nieuszkodzonych. Cele te były nienegocjowalne ze względu na kluczowe znaczenie dokładnej identyfikacji w sytuacjach związanych z niebezpiecznymi ładunkami. 

Rozwiązanie 

Wdrożenie kamer Vidar Smart 2xFHD LT  

Aby sprostać złożonym wymaganiom projektu, ASIST d.o.o. i Adaptive Recognition wdrożyły kompleksowy system obejmujący 88 kamer Vidar Smart 2xFHD LT ANPR. Te wysokowydajne kamery zostały strategicznie rozmieszczone zarówno wewnątrz, jak i na zewnątrz tuneli, zapewniając pełne pokrycie wszystkich kluczowych punktów. Ich wyjątkowa jakość obrazu, nawet w trudnych warunkach oświetleniowych, była kluczowa dla spełnienia surowych wymagań dotyczących dokładności.

Zaawansowane algorytmy i dostosowanie do warunków środowiskowych  

Aby spełnić wymagania projektu, konieczne było opracowanie zaawansowanych algorytmów ustawiających parametry obrazu na podstawie warunków środowiskowych. Ta dynamiczna regulacja pozwalała kamerom optymalizować przysłonę, czas naświetlania, ustawienia ISO i inne parametry, zapewniając wyraźne i dokładne odczyty w każdej sytuacji. Algorytmy umożliwiły także wtórne rozpoznawanie tablic ADR, przekraczając próg 95% skuteczności dla tablic nieuszkodzonych. 

Integracja pętli indukcyjnych dla precyzji

Detekcja pojazdów była kluczowym elementem projektu, wymagającym precyzji i niezawodności. W rozwiązaniu zastosowano pętle indukcyjne do detekcji pojazdów, co pozwoliło osiągnąć współczynniki dokładności na poziomie co najmniej 99%. Ten komponent odegrał kluczową rolę w wyzwalaniu detekcji i zapewnieniu płynnego przepływu informacji w systemie. 

Centralny system serwerowy i przyjazny interfejs użytkownika

Centralny system serwerowy stanowił kręgosłup całej operacji i był wyposażony w różne moduły oraz interfejsy. Ta infrastruktura umożliwiała przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym, ich przechowywanie oraz generowanie raportów. Opracowano przyjazny dla użytkownika graficzny interfejs, który umożliwił efektywny dostęp do danych, ich eksport i wizualizację. Usprawniło to przepływ pracy, zwiększając ogólną efektywność operacyjną oraz bezpieczeństwo na słoweńskich autostradach. 

Ten nowoczesny system nie tylko identyfikuje pojazdy z tablicami ADR, ale co najważniejsze — w czasie rzeczywistym informuje nadzorców ruchu o rodzaju transportowanej substancji niebezpiecznej. Zapewnia jednoznaczne informacje, szczególnie w sytuacjach krytycznych, takich jak pożary w tunelach.

Wniosek

ASIST d.o.o. oraz Adaptive Recognition z powodzeniem pokonały ogromne wyzwania związane z tym projektem, zapewniając bezpieczną i efektywną identyfikację pojazdów przewożących materiały niebezpieczne na słoweńskich autostradach. Ich innowacyjne podejście, połączone z najnowocześniejszą technologią, zapoczątkowało nową erę bezpieczeństwa drogowego i zarządzania niebezpiecznymi ładunkami. 

The post Revolutionizing Dangerous Goods Identification on Slovenian Highways  appeared first on Adaptive Recognition | Image Capturing and Analytics.

Przeciążone ciężarówki stanowią stałe zagrożenie zarówno dla kierowców, jak i dla autostrad. Kierowcy ignorujący przepisy dotyczące masy pojazdu nie tylko powodują uszkodzenia dróg, ale również mogą stracić panowanie nad pojazdem z powodu nadmiernego obciążenia. Są znacznie bardziej narażeni na spowodowanie wypadków z uwagi na ograniczoną manewrowość i dłuższą drogę hamowania.

W ramach ogólnokrajowej inicjatywy na rzecz poprawy bezpieczeństwa drogowego i ograniczenia wydatków na utrzymanie dróg, Ministerstwo Transportu ogłosiło w 2020 roku całkowity zakaz pojazdów Over Dimension and Overload (ODOL). Nowe przepisy weszły w życie 1 stycznia 2023 roku.

Jasa Marga, indonezyjska firma autostradowa i operator dróg płatnych, poszukiwała skutecznego sposobu na egzekwowanie nowych przepisów dotyczących całkowitej masy i wymiarów pojazdów. Zamierzała wdrożyć automatyczne rozwiązanie do ważenia pojazdów, aby zapobiec wjazdowi na autostrady przeciążonych ciężarówek.  

Rozwiązanie

Nasz partner, PT Bia Tekno Solusi (Biateknos), zainstalował mostowy system ważenia pojazdów w ruchu wyposażony w inteligentne kamery Vidar Smart ANPR firmy Adaptive Recognition na głównej autostradzie między Dżakartą a Bandungiem w prowincji Jawa Zachodnia. Kamera Vidar Smart ANPR jest używana w połączeniu z technologią Bridge Weigh-in-Motion.

Gdy system Bridge-WIM wykryje pojazd ciężki, automatycznie wyzwala kamerę, aby uchwycić obraz tablicy rejestracyjnej pojazdu. Obrazy pojazdów są rejestrowane przez kamery Vidar ANPR firmy Adaptive Recognition.

Kamery Vidar ANPR mogą rejestrować obrazy pojazdów za pomocą swoich czujników oświetlanych podczerwienią. Obraz jest następnie przetwarzany, a informacje wykorzystywane są do identyfikacji pojazdu. System klasyfikuje typ pojazdu i ocenia obciążenie każdego koła. Dane te są następnie wysyłane do wewnętrznej bazy danych, wyświetlane użytkownikom na panelu webowym lub przekazywane do centralnego systemu ruchu drogowego do dalszego przetwarzania.

Wstępnie wytypowane pojazdy nie są dopuszczane do dalszej jazdy i są kierowane na drogi lokalne. Po udanej fazie pilotażowej operatorzy dróg płatnych będą mogli wybrać, czy całkowicie odmówić takim pojazdom wjazdu na autostrady, czy też nałożyć grzywnę w przypadku wykrycia przeciążenia.

System nadaje się do ważenia i preselekcji pojazdów. Chociaż komponent kamery ANPR działa dopiero od kilku miesięcy, osiągnął 90% skuteczność w identyfikacji danych tablic rejestracyjnych. W pozostałych przypadkach rozpoznanie było niemożliwe z powodu uszkodzonych tablic, braku bezpiecznej odległości, niewłaściwego ustawienia pojazdu na drodze lub z innych powodów.

Wykorzystane rozwiązania Adaptive Recognition

Kamery Vidar Smart ANPR to potężne urządzenia do rozpoznawania i odczytu tablic rejestracyjnych oraz identyfikacji marki i modelu pojazdu. Mają wbudowany ANPR, zasilany silnikiem Carmen® ANPR. Dedykowany czterordzeniowy procesor 4×1,4 GHz uruchamia preinstalowany silnik ANPR, dzięki czemu urządzenie jest jedną z najwydajniejszych samodzielnych kamer ANPR na rynku.

Kamera ma wbudowane oprogramowanie do rozpoznawania tablic rejestracyjnych oraz sprzętowe wyzwalacze i może obsługiwać do dwóch pasów ruchu dzięki wysokiej rozdzielczości czujników oraz mocy obliczeniowej na pokładzie. Zapewnia szybkie i dokładne rozpoznawanie pojazdów z niezrównanym globalnym pokryciem tablic łacińskich, arabskich, cyrylickich, tajskich itd. Może także wykonywać precyzyjne szacowanie prędkości pojazdu na podstawie obrazu. Ponadto wyposażona jest w podwójny system optyczny z obiektywami zmiennoogniskowymi.

Dowiedz się więcej o naszych kamerach i oprogramowaniu ANPR/LPR

Jeśli rozważasz wdrożenie rozwiązania podobnego do systemu ważenia w ruchu partnera Biateknos, nie szukaj dalej. Zespół ekspertów Adaptive Recognition chętnie odpowie na Twoje pytania i oceni, czy rozwiązanie obejmujące element rodziny oprogramowania Carmen® ANPR/ALPR oraz kamerę ANPR/ALPR Adaptive Recognition może zostać dostosowane do potrzeb Twojego projektu.

Kamera Vidar ANPR jest wysokowydajnym komponentem każdego systemu ważenia w ruchu. Dzięki swojej wszechstronności i zaawansowanym funkcjom może być stosowana również w wielu innych przypadkach — od rozpoznawania kodów kontenerowych po egzekwowanie prędkości. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o kamerze Vidar, odwiedź jej dedykowaną stronę produktową."

The post Vidar Smart ANPR cameras in use in bridge weigh-in-motion systems in Indonesia appeared first on Adaptive Recognition | Image Capturing and Analytics.

Kazachstan, będący jednym z zachodnich sąsiadów Chin – jednej z najsilniejszych gospodarek świata – stanowi ważny korytarz transportowy między Chinami a Europą. W związku z tym kraj musi radzić sobie z ogromnym natężeniem ruchu, z czego większość dotyczy transportu towarowego drogą lądową między oboma kontynentami. Zapewnienie prawidłowego rozróżniania ciężarówek i autobusów od samochodów osobowych na potrzeby właściwego naliczania opłat drogowych może być logistycznym koszmarem bez systemów poboru opłat częściowo lub w pełni zautomatyzowanych.

Co więcej, ciężarówki na płatnych drogach w Kazachstanie są obciążane opłatą na podstawie całkowitej masy pojazdu, a autobusy – na podstawie liczby przewożonych pasażerów. Wymagano, aby ciężarówki i autobusy były poprawnie klasyfikowane bez konieczności zatrzymywania ich.

Kazachstan dostrzegł potrzebę szybkiego, efektywnego i – co najważniejsze – zautomatyzowanego systemu poboru opłat drogowych, zwłaszcza że kraj jest obecnie uczestnikiem projektu ramowego „Europa Zachodnia – Chiny Zachodnie”, którego celem jest budowanie silnych relacji handlowych z Europą i Chinami. Aby to osiągnąć, KazAvtoZhol (QazAvtoJol), narodowy operator zarządzający siecią drogową Kazachstanu, zmodernizował trzy główne autostrady, instalując 20 stacji ważenia w ruchu oraz technologię ANPR (automatyczne rozpoznawanie tablic rejestracyjnych) obejmującą specjalne kamery przemysłowe i oprogramowanie do rozpoznawania tablic firmy Adaptive Recognition.

Rozwiązanie

W momencie pisania tego tekstu trzy autostrady o łącznej długości 471 km zostały wyposażone w nowy system:

• Nur-Sułtan – Temirtau (134 km)
• Ałmaty – Kapczagaj (42 km)
• Ałmaty – Khorgos (295 km)

Nowy kazachski system jest hybrydą obejmującą tradycyjne punkty poboru opłat znajdujące się na obu końcach odcinków autostrad oraz kamery ANPR. Kamery rozmieszczone są zarówno na bramkach, jak i na tzw. łukach kontrolnych nad drogami, gdzie odczytują i rozpoznają tablice rejestracyjne – z dokładnością do 99,8% – a następnie przesyłają dane do systemu centralnego, gdzie są dopasowywane do potwierdzeń płatności. W ten sposób KazAvtoZhol może skutecznie i precyzyjnie monitorować oraz kategoryzować wszystkie pojazdy, nawet jeśli nie wjechały ani nie zjechały z autostrady przez bramki. Dzięki równomiernemu rozmieszczeniu łuków kontrolnych kierowcy mogą być obciążani opłatą wyłącznie za te odcinki (strefy), z których faktycznie korzystali."

Kierowcy są zachęcani do wcześniejszego opłacania korzystania z dróg, co kosztuje o 50% mniej niż płatność na bramkach. Ten inteligentny krok KazAvtoZhol zapobiega powstawaniu długich kolejek przy punktach poboru opłat, a jednocześnie pokazuje kierunek rozwoju kazachskiego projektu automatyzacji systemu opłat drogowych – o którym wspomnimy wkrótce.

System ważenia w ruchu

Ponieważ ciężarówki na tych trzech kazachskich autostradach są objęte opłatami w zależności od ich masy, nowy system poboru opłat musiał obejmować rozwiązanie zdolne skutecznie mierzyć masę pojazdów ciężarowych bez konieczności ich zatrzymywania. Osiąga się to dzięki złożonemu systemowi specjalnych zautomatyzowanych przyrządów pomiarowych (AIC SAIS), które mierzą dynamiczne i statyczne parametry pojazdów. Podczas pomiaru pozyskiwane są następujące dane:

• Numer rejestracyjny pojazdu
• Prędkość
• Klasa pojazdu
• Wymiary
• Liczba pojazdów
• Całkowita masa pojazdu
• Liczba osi
• Liczba kół (pasów) na osi
• Odległość między osiami
• Nacisk na pojedynczą oś
• Nacisk na grupę osi znajdujących się na jednym zawieszeniu
• Nacisk na każdą oś w grupie osi

Choć różne elementy systemu generują większość danych, wszystkie zdjęcia pojazdów oraz dane z tablic rejestracyjnych pochodzą z kamer ANPR.

Wykorzystane rozwiązania Adaptive Recognition

Ponieważ precyzyjne rozpoznawanie tablic rejestracyjnych i kategoryzacja pojazdów były kluczowe dla automatyzacji kazachskiego systemu poboru opłat drogowych, konieczne było zastosowanie najnowocześniejszych rozwiązań ANPR. Dlatego KazAvtoZhol zwrócił się do firmy Asia Great, która zarekomendowała modele FreeWayCAM firmy Adaptive Recognition wraz z zewnętrznymi iluminatorami podczerwieni oraz wiodącym na rynku oprogramowaniem ANPR, Carmen® FreeFlow.

Chociaż linia produktowa FreeWayCAM została wycofana – a jej miejsce zajęła kamera Vidar ANPR/LPR, łącząca trwałość i niezawodność FreeWayCAM z przetwarzaniem ANPR na pokładzie – kamery te wywarły duże wrażenie na KazAvtoZhol. Już w okresie testowym FreeWayCAM i Carmen® wyróżniały się wyjątkową dokładnością na poziomie 99,8%. Z tego powodu zakupiono ponad 150 kamer rozmieszczonych na trzech autostradach korzystających z nowego zautomatyzowanego systemu poboru opłat. Dodatkowo, od 2012 roku 32 z tych kamer wspiera również 20 stacji ważenia w ruchu, dostarczając precyzyjne dane z tablic rejestracyjnych oraz wysokiej jakości obrazy do celów kategoryzacji.

Jedną z największych zalet produktów Adaptive Recognition jest ich odporność na przyszłe wymagania, niezależnie od daty produkcji. Kamery są zaprojektowane tak, aby działały przez wiele lat, co potwierdzają ich wytrzymałe obudowy oraz minimalna liczba elementów ruchomych. Można je również łatwo przenosić w inne lokalizacje, co będzie przydatne w kolejnej fazie kazachskiego projektu automatyzacji poboru opłat, która wyeliminuje użycie bramek poboru opłat.

Jeśli chodzi o oprogramowanie ANPR współpracujące z kamerami, jego przyszłościowy charakter zapewniają ciągłe ulepszenia szybkości i dokładności rozpoznawania. Dzięki temu Carmen® potrafi dziś rozpoznać ponad 38 000 typów tablic – w tym kazachskich, rosyjskich, chińskich i wielu innych.

Produkty powiązane z podobnymi projektami do poboru myta

Jak wspomniano, kamery ANPR użyte w tym kazachskim projekcie nie są już dostępne. Ich ulepszonym następcą jest kamera do monitorowania ruchu Vidar. Jednak dzięki wszechstronności modelu Vidar, projekty takie jak automatyczny pobór opłat na kazachskich drogach można łatwo realizować także z wykorzystaniem innych rozwiązań do monitorowania ruchu i poprawy bezpieczeństwa drogowego.

Kamera wykrywania prędkości Vidar

Vidar Speed Detection Camera oferuje wszystko, czego potrzebują dostawcy systemów monitorowania ruchu. Łączy solidną kamerę monitorującą z funkcją rozpoznawania tablic rejestracyjnych oraz pomiarem prędkości. Wbudowany radar 4D w każdej jednostce nie tylko zapewnia wyniki pomiaru prędkości z certyfikacją METAS do 320 km/h, ale także potrafi precyzyjnie i skutecznie rozróżniać obiekty na podstawie prędkości, odległości oraz kątów poziomych i pionowych. Dane ANPR generowane przez procesor ANPR oparty na Carmen® stanowią dodatkowy atut.

Vidar Axle Counting Camera

Vidar Axle Counting Camera jest członkiem rodziny Vidar zaprojektowanym do identyfikacji i zliczania osi. Kamera idealnie nadaje się do różnych zastosowań, w tym – choć nie wyłącznie – do systemów poboru opłat drogowych. Wyróżnia się na tle konkurencji dzięki temu, że generuje zrekonstruowane obrazy typu side-scan zawierające metadane dotyczące liczby osi oraz kategorii pojazdu.

Wykrywanie pojazdów jest wyjątkowo precyzyjne dzięki pierwszej w branży wbudowanej technologii laserowego wyzwalania, uzupełnionej algorytmem detekcji pojazdów opartym na obrazie. Całość została umieszczona w tej samej solidnej obudowie z certyfikatami IK10 i IP67, z której znane są wszystkie modele Vidar.

Vidar PAX Passenger Counting Camera

Jak ustalić liczbę pasażerów pojazdu bez oślepiania ich mocnymi lampami błyskowymi lub zatrzymywania pojazdu? Dzięki rozwiązaniom takim jak dedykowana kamera Vidar PAX do zliczania i identyfikacji pasażerów.

Ten model z rodziny Vidar został zaprojektowany do rejestrowania wysokorozdzielczych obrazów umożliwiających precyzyjne rozpoznawanie i identyfikację osób znajdujących się w pojeździe. Wyposażony jest w wyjątkowo szerokie obiektywy oraz zsynchronizowane, wbudowane oświetlacze LED — które mogą być uzupełnione opcjonalnymi zewnętrznymi oświetlaczami wysokiej mocy — zawsze zapewniając oczekiwane rezultaty. Wysoka prędkość, przyciemniane szyby, ciemność, intensywne światło słoneczne, zła pogoda itd. również nie stanowią wyzwania; Vidar PAX z łatwością przenika przez większość typów szyb czołowych w każdych warunkach.

Dowiedz się więcej o naszych kamerach i oprogramowaniu ANP/LPR

Jeśli jesteś użytkownikiem końcowym lub integratorem systemów i chcesz wdrożyć rozwiązanie podobne do naszego projektu w Kazachstanie, nie musisz szukać dalej. Zespół ekspertów Adaptive Recognition z przyjemnością odpowie na twoje pytania i oceni, czy rozwiązanie obejmujące członka rodziny oprogramowania Carmen® ANPR/ALPR i/lub kamerę ANPR/ALPR Adaptive Recognition może zostać dostosowane do potrzeb twojego przedsiębiorstwa. Skontaktuj się z nami tutaj.

The post Automated Road Tolling in Kazakhstan Is Now a Reality With Adaptive Recognition Technology appeared first on Adaptive Recognition | Image Capturing and Analytics.

• Lokalizacja: Tunel de Oriente, Kolumbia między Medellín a José María Córdova
• Produkty: FreewayCAM (obecnie Vidar) license plate recognition camera, Carmen® FreeFlow plate recognition software
• Rok instalacji: 2019
• Obszary zastosowania: automatyczna kontrola opłat i monitorowanie ruchu
• Partner Adaptive Recognition: Deviteck

W Kolumbii nowa trasa komunikacyjna ułatwia mieszkańcom podróż z miasta Medellín na międzynarodowe lotnisko José María Córdova. Wcześniej przejazd tą trasą zajmował godzinę, a teraz jedynie 18 minut dzięki dwóm całkowicie nowym tunelom i mostowi.

Łączna długość tuneli przekracza 8,6 kilometra (5,34 mili), co czyni je najdłuższym ciągiem tunelowym w całej Ameryce Łacińskiej.

Cały ruch przejeżdżający tą trasą jest kontrolowany w celach poboru opłat i bezpieczeństwa. Projekt obejmuje dwie inteligentne bramy wyposażone w systemy zabezpieczeń oraz profesjonalne kamery do rozpoznawania tablic rejestracyjnych. Wszystkie pojazdy są śledzone i weryfikowane na podstawie numerów rejestracyjnych.

Adaptive Recognition automatic number plate recognition (ANPR) kamery automatycznie wykrywają nadjeżdżające pojazdy i rejestrują ich tablice, niezależnie od warunków oświetleniowych i pogodowych. Dzięki wysokiej niezawodności technologia zapewnia nieprzerwaną pracę systemu 24/7.

Obejrzyj nasze wideo z projektu:

Produkty projektu Tunel de Oriente

Ten projekt obejmuje następujące produkty:Ten projekt obejmuje następujące produkty:

• FreewayCAM ANPR camera (produkt wycofany – zastąpiony kamerą Vidar do monitorowania ruchu drogowego z dużą prędkością z funkcją ANPR)
• Carmen® FreeFlow plate recognition software

Aby dowiedzieć się więcej o Adaptive Recognition i o tym, jak wspierała podobne projekty, zapisz się do naszego newslettera lub odwiedź naszą dedykowaną stronę z case studies.

The post Getting to the JMC Airport 3x Faster appeared first on Adaptive Recognition | Image Capturing and Analytics.