AI Traffic Surveillance был создан как умная автоматизированная система, помогающая городам и правоохранительным органам эффективнее контролировать дорожное движение и оперативно реагировать на нарушения. Цель проекта заключалась не просто в наблюдении за дорогами, а в глубоком анализе происходящего и преобразовании видеопотоков в практические и полезные данные.
В основе системы лежит обнаружение и отслеживание транспортных средств в реальном времени. Платформа постоянно анализирует видеопотоки с камер наблюдения, распознаёт автомобили и точно определяет государственные номера. Каждый номер проверяется по базе данных на наличие неоплаченных штрафов или нарушений. При обнаружении совпадения система сразу же уведомляет ближайших сотрудников, сокращая задержки и исключая ручные проверки.
Особое внимание уделялось фиксации нарушений правил дорожного движения, таких как превышение скорости и проезд на красный свет. В момент нарушения система полностью фиксирует событие: номер автомобиля, скорость, время, место и другую важную метаинформацию. Вместо разрозненных доказательств каждое нарушение сохраняется как цельное, проверяемое событие для последующего анализа администраторами.
С технической стороны проект был построен на ALPR-пайплайне, оптимизированном с помощью TensorRT для высокопроизводительного распознавания автомобилей и номерных знаков. Прикладной уровень реализован с использованием Flask и HTML, что обеспечило лёгкий и удобный интерфейс для уведомлений и управления. Для хранения структурированных данных, включая информацию о нарушениях и должниках по штрафам, использовалась база данных PostgreSQL.
Управление видеоданными было реализовано с учётом баланса между хранением и требованиями безопасности. Потоки с камер видеонаблюдения сохранялись в локальной файловой системе и автоматически удалялись по истечении срока, заданного пользователем. Записи с зафиксированными нарушениями, напротив, хранились длительное время и удалялись только при явном указании, обеспечивая надёжность и юридическую значимость данных.
В целом, AI Traffic Surveillance стал сложным, но ценным проектом, объединившим компьютерное зрение, системы реального времени и практические задачи правоохранительных органов. Он наглядно показал, как ИИ может выйти за рамки экспериментов и стать надёжным инструментом для повышения безопасности дорожного движения, контроля соблюдения правил и снижения ручной нагрузки на службы.