印度使用NVIDIA加速计算缓解收费站的交通拥堵

NVIDIA Metropolis 合作伙伴 Calsoft 使用视觉 AI 应用来帮助解决该国高速公路的拥堵问题。

印度拥有全球第二大公路网，其总长度近 400 万英里，有 1,000 多个收费站，其中大部分为人工收费站。

像这样的传统收费站，无论在世界的哪个地方，都可能导致大规模的交通延误、通勤时间过长和严重的道路拥堵。

为帮助印度各地收费站实现自动化，由印度裔美国人创立的科技公司 Calsoft 协助印度将多项 NVIDIA 技术与该国的主流支付系统“统一支付接口”（UPI）集成在一起。

人工收费站花费的时间和人力均多于自动收费站。而印度收费站系统在实现自动化的过程中，还面临着一个额外的复杂问题——种类繁多的车牌。

印度车牌的不规范给车牌自动识别系统（ANPR）的准确性带来了巨大的挑战。印度的车牌有各种颜色、尺寸、字体样式和挂牌位置，所使用的语言也不统一，所以任何实施方案都必须解决这些车牌差异问题。

Calsoft 帮助开发的解决方案可自动读取过往车辆的车牌，并向相关驾驶员的 UPI 账户收费。这种方法减少了人工收费的需求，是解决该地区交通问题的重要一步。

自动化的落实情况

作为试点项目的一部分，该解决方案已被部署到多个主要城市。它通过使用 ANPR，能够在车牌通过收费站时对其进行检测和分类，使车牌读取准确率达到 95%。

Calsoft 高级技术副总裁 Vipin Shankar 认为 NVIDIA 的技术在这项工作中发挥了至关重要的作用。他表示：“夜间检测的难度尤其大。还有一个挑战是提高模型的准确性，解决由于雾、暴雨、强光反射、沙尘暴等环境影响造成的像素失真。”

该解决方案使用NVIDIA Metropolis对车辆进行全程跟踪和检测。Metropolis 是一个应用框架、开发者工具套件和合作伙伴生态，它通过结合视觉数据与 AI，提高各行各业的运营效率和安全性。

Calsoft 工程师团队使用NVIDIA Triton推理服务器软件来部署和管理他们的 AI 模型。该团队还使用NVIDIA DeepStream软件开发套件构建了一个实时流式传输平台，其整合了实时对象检测、分类等高级功能，是高效处理和分析数据流的关键。

Calsoft 在其 AI 解决方案中使用了 NVIDIA 硬件，包括NVIDIA Jetson边缘 AI 模块和NVIDIA Tensor Core GPU等。Calsoft 的收费站解决方案还可以进行扩展，这表示它能够适应未来的增长和扩展需求，更好地保证了其性能和适用性一直能够适应交通状况的变化。