Chúng tôi đã xây dựng mạng lưới cảm biến đỗ xe lớn nhất quốc gia để đưa cảm biến đỗ xe xuống địa ngục

Tháng 9 năm ngoái, chúng tôi đã lắp đặt cảm biến đỗ xe quang học để đo lường mức độ sử dụng của hơn 500 điểm đỗ xe trên đường phố trong khu đại học Braunschweigs của thành phố. Đó là công trình lắp đặt cảm biến đỗ xe lớn nhất từng được triển khai trong không gian công cộng ở Đức và có một điều chắc chắn: Chúng tôi sẽ biến nó thành công trình cuối cùng. dữ liệu để cung cấp năng lượng cho các thuật toán của nó.

Đây cũng là câu chuyện đằng sau một tác phẩm kỹ thuật tuyệt đẹp, tình cờ là sản phẩm phụ của một sứ mệnh lớn hơn và cuối cùng sẽ không bao giờ được đưa vào sản xuất nữa. Tất cả những điều đó đều ủng hộ một công nghệ dựa trên dữ liệu, đột phá hơn. trong một khu vực tham chiếu.

Để có được loại dữ liệu đó, chúng tôi đã quyết định xây dựng thiết lập thử nghiệm trong thế giới thực của riêng mình về cảm biến đỗ xe để đo lường công suất của hơn 500 điểm đỗ xe trên đường phố, trong thời gian thực, 24 giờ một ngày. muốn chia sẻ một số hiểu biết sâu sắc về những nỗ lực kỹ thuật đã đi vào dự án này. Cụ thể hơn, hãy nói rõ về địa điểm thử nghiệm mà chúng tôi đã chọn, kiến ​​trúc hệ thống và cảm biến thực tế mà chúng tôi thiết kế và xây dựng để thu thập dữ liệu.

Đôi khi, các công ty AI cần phải trở nên sáng tạo khi thu thập sự thật cơ bản cho các mô hình của họ. Trong trường hợp của chúng tôi, mô hình hóa tính khả dụng của bãi đậu xe ô tô, điều này có nghĩa là tìm một quận đáp ứng các tiêu chí nhất định về lưu lượng giao thông, mức độ sử dụng và nhân khẩu học. chúng tôi có cơ sở chính của các trường đại học thu hút hàng nghìn sinh viên và hàng trăm nhân viên mỗi ngày.

Thậm chí xa hơn về phía nam, trung tâm thành phố với các cửa hàng và điểm tham quan chỉ cách vài phút đi bộ (không hiển thị trên bản đồ ở trên). Phần phía bắc của quận hình thành một khu dân cư với bãi đậu xe công cộng, không hạn chế trên đường phố. Hầu hết những người sống trong khu vực này đều là sinh viên hoặc đang làm việc trong ngành công nghiệp ô tô địa phương.

Phần lớn cư dân đi làm bằng ô tô riêng. Quận này được ngăn cách bởi một con đường tròn huyết mạch, ôm lấy quận trung tâm thành phố. trong thế giới thực và truyền dữ liệu tới phần mềm phụ trợ đám mây.

Phần phụ trợ lưu trữ dữ liệu và giúp nó có thể truy cập được để xử lý thêm, để phục vụ như sự thật nền tảng cho các nỗ lực học máy hoặc chỉ để trực quan hóa đơn giản trong một ứng dụng hoặc ứng dụng web. sức mạnh mà chúng tôi đã triển khai: Do các yêu cầu quy định trong Không gian công cộng của Đức được thúc đẩy thêm bởi các cuộc thảo luận GDPR gần đây và đang diễn ra, chúng tôi không thể xử lý hình ảnh trên một đám mây từ xa với nhiều tài nguyên tính toán. việc xác định các điểm hở trực tiếp trên thiết bị cảm biến chứ không phải ở một nơi nào khác.

Ưu điểm của điều này là cách tiếp cận này không tiêu tốn khối lượng dữ liệu lớn để gửi hình ảnh qua lại. Thay vào đó, chúng tôi có thể giữ cho chi phí vận hành của các cảm biến cho kết nối cũng trong một phạm vi tương đối thấp. Mặt khác, việc trang bị cho thiết bị đủ sức mạnh tính toán để thực hiện phân tích hình ảnh đòi hỏi rất nhiều nỗ lực trong việc phát triển phần cứng.

Tại sao không sử dụng một cảm biến đỗ xe khác? Tại sao chúng tôi quyết định vượt qua khó khăn trong việc thiết kế và xây dựng cảm biến đỗ xe của riêng mình thay vì chỉ mua một trong nhiều mẫu cảm biến đã hoàn thiện đã có sẵn trên thị trường? Có ba câu trả lời cho điều đó: Chúng tôi Tôi không biết việc xây dựng một thiết bị mới sẽ trở nên phức tạp như thế nào;) Các cảm biến đỗ xe hiện có đều có một số sai sót: Tình hình pháp lý cấm chúng tôi sử dụng bất kỳ loại giải pháp quang học nào có sẵn, vì những loại hệ thống này sẽ vi phạm quyền riêng tư.

Các cảm biến gắn trên bề mặt sẽ không chịu được tuyết rơi trong mùa đông. Và cuối cùng, bản thân các cảm biến trong lòng đất khá tốn kém và thậm chí còn đắt hơn để lắp đặt. Chúng tôi đã có ngân sách khá eo hẹp khi bắt đầu dự án này.

Chúng tôi hoàn toàn khởi động công ty vào thời điểm này: Các khoản tiền của chúng tôi bao gồm một số tài trợ của chính phủ, doanh thu đầu tiên và một số mức giá mà chúng tôi đã giành được ở đây và ở đó. Các mẫu cảm biến khác có giá dao động từ 75 đến 250 EUR mỗi chỗ chỉ đơn giản là quá đắt đối với chúng tôi tại thời điểm này. Cảm biến đỗ xe quang học mới Ý tưởng cho nguyên lý hoạt động của cảm biến của chúng tôi rất đơn giản: Triển khai cùng một thuật toán mà chúng tôi đã phát triển trong dự án nghiên cứu trước đây của chúng tôi trên phần cứng có kích thước nhỏ, kết nối nó với internet, đặt mọi thứ vào hộp chống thấm nước và gắn nó đến một cột đèn.

Bản thân thuật toán về cơ bản là một bộ phân loại hình ảnh, yêu cầu các vùng quan tâm được xác định trước để xem xét. Mục đích ban đầu của mô hình là để tự động hóa việc phân tích tỷ lệ sử dụng chỗ đậu xe trong một số loạt hình ảnh khổng lồ mà chúng tôi đã thu thập trong một dự án trước đó bằng camera ngoại tuyến. Thách thức bây giờ chỉ là thiết kế một giàn phần cứng phù hợp với đủ sức mạnh tính toán, thu nhỏ mô hình để nó thực thi trên thiết lập này và đảm bảo cung cấp điện liên tục.

Đây là danh sách mong muốn về thông số kỹ thuật của chúng tôi: Chi phí thấp cho mỗi điểm: Các thành phần tiêu chuẩn Tần suất đo lên đến 3 phút xuống còn 30 giây. G.

Một chiếc ô tô chiếm hai vị trí) Theo dõi trạng thái sức khỏe của thiết bị Tùy chọn cập nhật phần mềm từ xa Mức tiêu thụ năng lượng thấp Tuổi thọ hữu ích 25 năm Phần mềm Phần mềm cảm biến bao gồm ba lớp: Hệ điều hành, được phát triển tùy chỉnh cho dự án này, quy trình cốt lõi kiểm soát tất cả các chức năng của cảm biến và Mô hình học máy thực tế để phát hiện điểm mở. Quyết định được thực hiện để xây dựng một bản phân phối tùy chỉnh của Linux bằng Yocto.

Bằng cách này, chúng tôi có thể có toàn quyền kiểm soát mọi thứ mà hệ điều hành đang làm. Các tính năng cốt lõi là hai phân vùng riêng biệt, để có thể cập nhật hệ thống tệp và hoán đổi phân vùng, một số thư viện, được yêu cầu bởi quy trình cốt lõi và thiết lập lại cơ quan giám sát. Cơ quan giám sát phần cứng của SBC của chúng tôi khởi động lại thiết bị trong trường hợp mọi thứ không hoạt động như mong đợi.

Có những viên gạch thông minh cách mặt đất trên các cột đèn do lỗi trong phần mềm theo đúng nghĩa đen sẽ là trường hợp xấu nhất. backend (truy xuất dữ liệu cấu hình và gửi cập nhật). Quy trình cốt lõi được triển khai bằng Python.

Điều này đã mang lại cho chúng tôi tính linh hoạt cao và xử lý hình ảnh đơn giản hơn rất nhiều, vì chúng tôi có thể tận dụng cơ sở mã Python lớn hiện có mà chúng tôi đã có trong công ty. Một điều tuyệt vời về thiết kế phần mềm là khả năng cập nhật từ xa độc lập của từng thành phần riêng lẻ: Từ mô hình phát hiện qua mã nguồn cho quy trình lõi cho đến hạt nhân hoặc thậm chí toàn bộ hệ thống tệp, mỗi phần có thể được thay thế từ xa. Đối mặt với sự phát triển nhanh chóng trong lĩnh vực CV và học máy nói chung, chúng tôi muốn đảm bảo rằng mã chạy các cảm biến sẽ là hiện đại nhất trong suốt thời gian tồn tại.

Học máy Để thực hiện nhiệm vụ phát hiện, chúng tôi đã sử dụng một phiên bản của tensorflow và sau một số chỉnh sửa cuối cùng nó hoạt động trên thiết lập của chúng tôi. Khi điều này được thực hiện, chúng tôi có thể triển khai khá nhiều luồng tensorflow được đào tạo trước phù hợp với bộ nhớ GPU.

Chúng tôi cũng đã xem xét một số cách tiếp cận khác dựa trên các tính năng thị giác máy tính truyền thống như tính năng HOG, biểu đồ, v.v. kết hợp với các bộ phân loại học máy thông thường như SVM. Mặc dù các thử nghiệm này dẫn đến hiệu suất tính toán khá cao do thiết kế mô hình đơn giản hơn nhiều so với MobileNet, độ chính xác của mô hình thấp hơn, điều này có thể được giải thích bởi các nhược điểm thông thường của mô tả tính năng CV tiêu chuẩn (bất biến ánh sáng, bất biến tỷ lệ).

Phần cứng Làm việc với phần cứng là một trải nghiệm khá mới mẻ đối với chúng tôi, là một công ty phần mềm thuần túy cho đến thời điểm này. Mặc dù Mathias, CTO của chúng tôi, đã từng làm việc về thiết kế thiết bị điện tử tại công việc trước đây của anh ấy với Volkswagen R &D, công ty của chúng tôi chưa sẵn sàng cho một nhiệm vụ phát triển phần cứng và thành thật mà nói, nó vẫn chưa phải là ngày hôm nay.

Vì vậy, danh sách yêu cầu của chúng tôi nhanh chóng trở thành như thế này: Vỏ máy cần phải chống thấm nước và có thể in 3D cần giữ máy ảnh, cảm biến nhiệt độ / độ ẩm, mô-đun LTE, máy tính bảng đơn và một số thiết bị điện tử công suất để chuyển đổi điện áp sang mức thích hợp. Cần có pin để tiếp tục hoạt động khi cột đèn tắt nguồn (trong khi trong ngày) Toàn bộ thiết lập cần phải theo mô-đun để tạo điều kiện cài đặt và có thể trao đổi các thành phần đơn lẻ trong trường hợp hỏng hóc. Nó cũng cần phải nhỏ và sơn màu xám để trông không phô trương trong môi trường hoạt động của nó Điều kiện hoạt động từ -20 C đến 70 C (vì thiết lập có thể trở nên khá ấm vào mùa hè khi nó tiếp xúc hoàn toàn với ánh nắng mặt trời) Chúng tôi bắt đầu với một thiết kế bao gồm cả tia hồng ngoại Đèn LED (giống như nhiều máy ảnh ngoài trời có chúng) để có thể hoạt động trong điều kiện ban đêm.

Tuy nhiên, lựa chọn thiết kế này hóa ra lại có một số sai sót: Những đèn LED này khá tiêu tốn điện năng (so với phần còn lại của các thiết bị điện tử), tạo ra một nguồn cung cấp không chuẩn và do đó cần thiết. Mặc dù tiêu thụ điện năng lớn, chúng không thực sự có khả năng chiếu sáng toàn bộ trường nhìn. Chúng tôi có lẽ sẽ cần một đèn pha hồng ngoại bên ngoài, một lần nữa, không phải là một sự thay thế nghiêm túc.

Và cuối cùng, thiết kế có đèn LED cũng không đẹp lắm. chúng ta có thể tăng độ phơi sáng và độ nhạy sáng của cảm biến để chỉ hoạt động với ánh sáng dư. Vì vậy, chúng tôi đã ghi đè điều khiển độ phơi sáng và ISO bên trong của máy ảnh và viết một vòng phản hồi đơn giản để điều chỉnh cài đặt ánh sáng dựa trên độ chói của khung hình được chụp cuối cùng.

Cách tiếp cận này hóa ra hoạt động khá tốt, vì ở hầu hết các đường phố đều có đủ ánh sáng dư từ đèn đường. và phản xạ mặt trời càng nhiều càng tốt. Các thiết bị điện tử được gắn vào một ổ cắm bên trong và cáp ruy-băng kết nối máy ảnh với bo mạch chính.

Phần đáy có thể tháo rời và gắn vào vỏ bằng bốn vít tiêu chuẩn. Vì vỏ được in bằng ABS nên đai ốc bậc hai nằm trong các vết cắt để đảm bảo rằng các vít có thể được vặn chặt đúng cách. Một khớp giống như GoPro kết nối vỏ với giá đỡ, được gắn vào cột đèn bằng cách sử dụng băng thép tiêu chuẩn.

Tất cả các bộ phận đều được tối ưu hóa cho khả năng gia công 3d, có nghĩa là không có phần nhô ra quá nặng, các bề mặt nhập khẩu song song để có chất lượng bề mặt cao. Đây là một hộp ABS đúc phun tiêu chuẩn và có 4.

Pin chì 5 Ah 12V và một bộ sạc, sử dụng đầu vào 230V (là điện áp của hầu hết các đèn đường ở Đức). thuật toán) về cách hoạt động của bãi đậu xe trong các tình huống giao thông khác nhau và các bối cảnh khác nhau của các yếu tố ảnh hưởng đến tính khả dụng của bãi đậu xe.

Chúng tôi cũng sẽ dành một chút thời gian và đi sâu hơn vào chi tiết của phần phần mềm và cuối cùng thậm chí sẽ chuyển sang mã nguồn mở của phần mềm, cũng như các thiết kế phần cứng. Braunschweig đã cho chúng tôi quyền truy cập vào cơ sở hạ tầng giao thông để hỗ trợ dự án này. Họ không chỉ cung cấp tất cả các quyền cần thiết mà còn bao trả các phần chi phí.

Chúng tôi cũng muốn gửi lời cảm ơn sâu sắc đến nhà điều hành giao thông địa phương Bellis và nhà cung cấp năng lượng BS Energy về sự hỗ trợ liên quan đến việc lắp đặt và cung cấp năng lượng cho các cảm biến. công ty công nghệ dựa trên cơ sở. Bliq cung cấp bản đồ bãi đậu xe trực tiếp cho các nhà phát triển về khả năng di chuyển.

CÂU HỎI LIÊN QUAN Tôi không nhận được Google Glass Explorer Edition. Đang cố gắng để tìm hiểu Kính DEV mà không có phần cứng một Vô Ích nỗ lực? Không, bạn vẫn có thể tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của Thủy Tinh phát triển mà không có phần cứng.

Có ba Chính Phương pháp tiếp cận cho hoàn thành này: 1) Truy Cập Vào các Gương API, tài liệu, nhận được vào các sân chơi, và bắt đầu hashing lên một số mã. Tải về các PHP, Java, và Python thư viện, tùy theo bạn đang thoải mái nhất với. Làm quen với các jargon và converntions (Timeline, bó, Các menu, các vv).

Đọc các hỗ trợ tài liệu (Thứ Hai liên kết dưới đây) để xem Làm Thế Nào các phần cứng Thủy Tinh thực sự chức năng. Xây Dựng Một số ứng dụng để đặc điểm kỹ thuật này. Ngay sau khi đủ, bạn sẽ tìm thấy một người bạn với phần cứng để t