Soluciones de videovigilancia con IA para reducir las emisiones de carbono

El uso del análisis de vídeo, con dispositivos que incorporen tecnología de inteligencia artificial, ayuda en los esfuerzos por limitar el cambio climático, como explica Uri Guterman, director de producto y marketing de 韩华Techwin欧洲.

Estamos en un punto de inflexión en la lucha contra el cambio climático. Los científicos han dado la voz de alarma desde hace mucho tiempo sobre el daño que las emisiones de carbono están causando a nuestro planeta, pero ahora ya se empiezan a observar cambios sin precedentes generalizados; algunos de los cuales serán irreversibles en cientos o miles de años.

La buena noticia es que aún estamos a tiempo de limitar el cambio climático. 他 Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático (IPCC), un organismo de las Naciones Unidas que evalúa la ciencia del cambio climático, señala que “… reducciones drásticas y sostenidas en las emisiones de dióxido de carbono (CO2) y otros gases de efecto invernadero limitarían el cambio climático”.

Además de tomar medidas para reducir las emisiones de carbono también mejorará la calidad de vida de muchas personas, al disponer de aire de mayor calidad en sus pueblos y ciudades. La contaminación del aire es uno de los mayores riesgos ambientales para la salud.

Análisis de vídeo e IA

Para colaborar con una reducción más amplia de las emisiones de carbono, los líderes empresariales y las autoridades pueden invertir en soluciones inteligentes basadas en vídeo que minimicen la congestión y simplifiquen los desplazamientos por las ciudades y los aparcamientos.

Simultáneamente, la tecnología de análisis de vídeo utilizada para hacer esto puede ayudar en la aplicación de tarifas de aparcamiento y peajes en carretera, en las regulaciones correspondientes, para aumentar la seguridad y en mejorar la experiencia del conductor.

Las cámaras inteligentes, como los modelos Wisenet con IA, equipan esta tecnología dentro del propio dispositivo, lo que permite detectar y clasificar diferentes categorías y modelos de vehículos, incluso distinguir bicicletas de automóviles y camiones, 例如.

运营者因此可以管理通过某个区域的某些车辆交通并限制其他交通. 所以, 可以在上下学时间限制卡车进入住宅区的街道或学校附近的道路上的任何车辆, 这将保持交通流畅并保护易受影响的居民和儿童不受尾气污染.

同样的方式, 运营者可以控制道路的使用，并在车辆交通拥堵时将交通引导到替代路线. 人工智能可以提示道路可能的拥堵或交通事故, 采取主动措施以防止拥堵恶化.

Simultáneamente, 可以通过沿路线设置的数字显示屏向驾驶员传达道路更新和交通封闭信息.

停车解决方案

当车辆到达目的地时, 视频分析技术可以确保更加顺畅的驾驶和停车体验，以及, 从而, 减少排放.

自动车牌识别 (ANPR) 在这里也发挥重要作用, 通过自动化允许车辆进入停车场、执行违规处罚以及监控场地以检测危险驾驶.

La reducción del tiempo que se tarda en esperar a que se levante una barrera o se imprima un recibo se sumará, en última instancia, a través de cientos de vehículos que entran y salen de un aparcamiento.

同时, se puede evitar los aparcamientos incorrectos que perjudican a otros vehículos y crean congestiones. ANPR puede también ayudar a que el tránsito de vehículos sea más fluido, como en el caso de instalaciones donde hay que detenerse para después continuar la marcha, como son los peajes en carreteras.

另一方面, las soluciones ANPR sin servidor funcionan 现场 para permitir las entradas y salidas, capturar y transmitir datos del vehículo sin un servidor, muy útil para aparcamientos y pequeñas urbanizaciones.

Invertir en esta solución basada en la propia cámara reduce el consumo de electricidad necesaria para hacer funcionar una sala de servidores (incluido el aire acondicionado y otros servicios públicos para mantener los equipos en funcionamiento).

Un servidor en las instalaciones genera, en promedio, 916 公斤. de CO2 al año y 320 公斤. para su fabricación en ese periodo, lo que requiere plantar más de cincuenta árboles cada año en compensación, mientras que se pueden obtener ganancias similares al invertir en cámaras que integran IA.

Los dispositivos de guiado de aparcamiento con IA, como la cámara TNF-9010 (更多数据在 数字安全), ayudan a los conductores a encontrar plazas disponibles, reduciendo esperas y generación de gases.

Planificación a partir de los datos

A más largo plazo, los datos generados por las cámaras con IA se pueden utilizar para mejorar la eficiencia de carreteras y plazas de aparcamiento, para detectar las zonas y rutas más habituales y ampliar o restringir el acceso en función de esto.

Añadidos a otros datos de la ciudad, como la afluencia de personas o sensores de calidad del aire, ciertas zonas podrían convertirse en solo peatonales durante las horas punta de contaminación, así como analizar el impacto de una nueva carretera para ver si ha aumentado o disminuido las emisiones de carbono.

Con Wisenet Road AI (que se ejecuta en cámaras 4K de la gama Wisenet P seleccionadas), estos avances están ya al alcance de las autoridades locales.

你是古特曼

Director de producto y marketing de 韩华Techwin欧洲