Trafik izleme, şehir planlamadan haber istasyonlarına veya trafik akışını izlemek için kullanılan çeşitli ölçümlerle ilgilenen herkese kadar birkaç sektör için kullanışlı bir araçtır. Bugün elimizde bir Ahududu Pi bilinen bir yapımcının projesi Bilgisayar korsanı Raspberry Pi CM4’ün yardımıyla bir trafik izleme sistemi oluşturan Naveen olarak.
Bu projedeki Pi, BrainChip’in Akida Dev Kit’iyle çalışıyor. Yapay zeka sisteminin değerlendirmesi için bir video trafiği akışından görüntü yakalamak için Naveem’in ihtiyaç duyduğu her şeye sahiptir. Veriler daha sonra saklanabilir veya gerçek zamanlı olarak kullanıma sunulabilir. Naveem, bunun trafik düzenlerini izlemesi gereken işletmeler ve devlet kurumları için yararlı olabileceğini öne sürüyor.
Akida Dev Kit, nöromorfik işlemcili özel bir PCB’ye sahiptir. Nöromorfik hesaplamayı duymadıysanız, bu, beynin içinde bulacağınıza benzer yapıları kullanan donanım ve yazılıma yönelik bir tasarım yöntemidir. Bu ek PCB, Pi’nin performans yükünün bir kısmının alınmasından sorumludur.
Resim 1 ile ilgili 2
Bu özel kit, 8 GB RAM ve kablosuz desteği içeren bir Raspberry Pi Hesaplama Modülü 4’e sahiptir. Kit ayrıca BrainChip’in Akida PCIe PCB’lerinden birini de içeriyor. Bunlar ayrı ayrı 499 $ karşılığında satın alınabilir, ancak bu durumda kart Raspberry Pi CM4 Geliştirme Kitinin bir parçasıydı. Hakkında daha fazlasını okuyabilirsiniz Akida PCIe kartı BrainChip’in web sitesinde.
Trafik izleme demosu, Pexels’in kavşaktan geçen arabaları gösteren bir videosu kullanılarak oluşturuldu. Python kullanılarak her beş kareden birini görüntü olarak yakalayan özel bir komut dosyası oluşturuldu. Görüntüler daha sonra Edge Impulse Studio kullanılarak trafik izleme yapay zekasını eğitmek için kullanıldı.
Bu, ne tür trafik verileri toplamanız gerektiğine bağlı olarak, birçok değişiklik potansiyeline sahip bir Raspberry Pi projesidir. Demoyu şu adreste çalışırken görebilirsiniz: Bilgisayar korsanı.
