Существующая система мониторинга транспортного движения аккумулирует большое количество данных и применяет алгоритмы для обработки полученных фото и видеоизображений через камеры. Эти данные используются для регулирования транспортных потоков, распознавания государственных номеров автомобилей и фиксации дорожно-транспортных происшествий. Собранные данные традиционно отправляются в центр обработки данных (ЦОД) для проведения углубленного анализа и после отправляются оператору. Таким образом, большое количество поступающих данных в ЦОД и центр мониторинга транспортного движения понижают пропускную способность сети, оказывая негативное воздействие на скорость принятия решения оператором. Для решения проблемы предлагается использовать парадигму граничных вычислений посредством размещения вычислительных узлов в близости от камер и проведения предобработки данных на граничных устройствах. В качестве граничного устройства, в статье рассматривается Raspberry Pi, а также алгоритмы компьютерного зрения для предварительной обработки данных на граничных узлах и процесс передачи данных в ЦОД с последующим оперативным принятием решения оператором. Полагаем, что применение парадигмы граничных вычислений будет способствовать оптимизации трафика сети и разгрузке вычислительных мощностей ЦОД.
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА РАСПОЗНАВАНИЯ ГОСУДАРСТВЕННЫХ НОМЕРОВ АВТОМОБИЛЕЙ НА ОСНОВЕ ГРАНИЧНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ
Опубликован September 2022
Аннотация
Язык
Рус
Ключевые слова
интернет вещи
граничные вычисления
видео аналитика
цифровая обработка изображений
Raspberry pi
сетевые технологий
Как цитировать
[1]
Сейтбатталов, Ж., Атанов, С. и Молдамурат, Х. 2022. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА РАСПОЗНАВАНИЯ ГОСУДАРСТВЕННЫХ НОМЕРОВ АВТОМОБИЛЕЙ НА ОСНОВЕ ГРАНИЧНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ. Вестник КазНПУ имени Абая, Серия «Физико-математические науки». 79, 3 (сен. 2022), 245–252. DOI:https://doi.org/10.51889/7032.2022.73.24.028.