Tehnologija umjetne inteligencije omogućuje vozačima civilizirano ponašanje tijekom vožnje električnih bicikala.

S brzom pokrivenošću električnih bicikala diljem svijeta, pojavile su se neke ilegalne radnjespojavilo se, poput vozača koji voze električni bicikl u smjeru koji nije dopušten prometnim propisima/prolaze kroz crveno svjetlo……Mnoge zemlje uvode stroge mjere kažnjavanjanezakonito ponašanjes.

(Slika je s interneta)

 U Singapuru, ako pješaci prvi put prođu kroz crveno svjetlo, bit će kažnjeni s 200 singapurskih dolara (što je ekvivalentno oko 1000 RMB). Ako prođu kroz crveno svjetlo ponovno ili više puta, najteži prekršaj može biti osuđen na šest mjeseci do godinu dana zatvora. Države u Sjedinjenim Državama izricat će kazne u rasponu od 2 do 50 dolara pješacima koji neselektivno prelaze cestu. Iako je iznos kazne relativno mali, evidencija kazne bit će zabilježena u njihovim osobnim kreditnim evidencijama, koje se ne mogu izbrisati doživotno.

(Slika je s interneta)

U Njemačkoj se nitko ne usuđuje proći kroz crveno svjetlo. To je zato što će se osoba koja prođe kroz crveno svjetlo suočiti s ozbiljnim posljedicama. Na primjer, dok drugi mogu plaćati u ratama ili odgoditi plaćanje, vozači koji prolaze kroz crveno svjetlo moraju platiti odmah. Drugi ljudi mogu dobiti dugoročniji kredit od banke, ali vozači koji prolaze kroz crveno svjetlo ne mogu. A kamatna stopa koju banke nude vozačima koji prolaze kroz crveno svjetlo puno je veća nego kod drugih. Nijemci vjeruju da su vozači koji prolaze kroz crveno svjetlo ljudi koji ne cijene svoje živote i opasni su, a njihovi životi nisu sigurni ni u jednom trenutku.

(Slika je s interneta)

Općenito, tradicionalno elektroničko oko (elektronička policija) uglavnom služi za praćenjeautomobils, monitorelektrični bicikličesto je neadekvatan. Glavni razlog je taj što većinaelektrični biciklinisu licencirani, regulatorni sustav ne može utvrditi identitet vozača, isključenje je vrlo teško. Kako pratiti prekršaje svakog vozača električnog bicikla postao je problem za odjel gradske uprave.

(Slika je s interneta)

TBIT je pružio izvediva i učinkovita rješenja za ublažavanje ovih pojava. AI kamere mogu učinkovito identificirati prekršaje, poput vožnje u pogrešnom smjeru, vožnje u nemotoriziranim trakama i prolaska kroz crveno svjetlo. Osim toga, može reproducirati i prijenos kako bi podsjetio odgovarajućeg vozača, a zatim snimiti fotografije i prenijeti ih na nadzornu platformu.

U usporedbi stradicionalno elektroničko oko (elektronička policija)AI kamere TBIT-a mogu snimati fotografije i prenositi ih na nadzornu platformu u stvarnom vremenu. Upareno s aplikacijom,Lakše se može pratiti do vlasnika problematičnog e-bicikla, uz jače upozorenje, što može pomoći vladi da bolje upravlja e-biciklima, što se može koristiti za upravljanje dijeljenjem e-bicikala, dostavom za van, ekspresnom dostavom i drugim područjima.

(Slika je s interneta)

1^st WupozorenjeKada vozači prođu kroz crveno svjetlo, emitiranje će se emitirati kako bi se vozač upozorio da vozi s prekršajima, te kako bi se smanjio rizik odnesreće.

2^nd Wupozorenje:Kada vozači voze električni bicikl u nemotoriziranim trakama, AI kamere će snimati fotografije i prenositi ih na nadzornu platformu, koja ima jače upozorenje.

Najvažnije odAI kamere

Praćenje i identifikacija: AI kamere mogu pratiti i identificirati korisnike električnih bicikala koji prolaze kroz crveno svjetlo ili voze u nemotoriziranim trakama i druge nezakonite radnje.

Visoke performanse: AI kamera koristi visokoučinkoviti AI čip za obradu vida i algoritam ubrzanja neuronske mreže za prepoznavanje različitih scena. Točnost prepoznavanja je vrlo visoka, a brzina prepoznavanja vrlo velika.

Patentirani algoritam: AI kamera podržava razne algoritme za prepoznavanje scene, prolazak kroz crveno svjetlo, vožnju u nemotoriziranoj traci, preopterećenje, nošenje kacige, parkiranje električnog bicikla na fiksnom području i tako dalje.

(Dijagram proizvoda otprilikeCA-101)

Višehistaknuti dijelovi:

Originalno rješenje s integriranom košarom za električni bicikl i kamerom, može zadovoljiti brzu prilagodbu različitim vrstama električnih bicikala.

Podržava OTA nadogradnju, može kontinuirano optimizirati funkcije proizvoda.

Prepoznavanje umjetne inteligencije kamerom uzima u obzir tri scenarija, parkiranje električnog bicikla na fiksnom području/prolazak kroz crveno svjetlo/vožnja u traci za nemotorizirana vozila

(1^st Identificiranje scenarija umjetne inteligencije)

(2^nd Identificiranje scenarija umjetne inteligencije)