NVIDIA Metropolis 合作夥伴 Calsoft 使用視覺 AI 應用來幫助解決該國高速公路的擁堵問題。
印度擁有全球第二大公路網，其總長度近 400 萬英裡，有 1,000 多個收費站，其中大部分為人工收費站。
像這樣的傳統收費站，無論在世界的哪個地方，都可能導致大規模的交通延誤、通勤時間過長和嚴重的道路擁堵。
為幫助印度各地收費站實現自動化，由印度裔美國人創立的科技公司 Calsoft 協助印度將多項 NVIDIA 技術與該國的主流支付系統“統一支付接口”（UPI）集成在一起。
人工收費站花費的時間和人力均多於自動收費站。而印度收費站系統在實現自動化的過程中，還面臨著一個額外的復雜問題——種類繁多的車牌。
印度車牌的不規范給車牌自動識別系統（ANPR）的準確性帶來瞭巨大的挑戰。印度的車牌有各種顏色、尺寸、字體樣式和掛牌位置，所使用的語言也不統一，所以任何實施方案都必須解決這些車牌差異問題。
Calsoft 幫助開發的解決方案可自動讀取過往車輛的車牌，並向相關駕駛員的 UPI 賬戶收費。這種方法減少瞭人工收費的需求，是解決該地區交通問題的重要一步。
自動化的落實情況
作為試點項目的一部分，該解決方案已被部署到多個主要城市。它通過使用 ANPR，能夠在車牌通過收費站時對其進行檢測和分類，使車牌讀取準確率達到 95%。
Calsoft 高級技術副總裁 Vipin Shankar 認為 NVIDIA 的技術在這項工作中發揮瞭至關重要的作用。他表示：“夜間檢測的難度尤其大。還有一個挑戰是提高模型的準確性，解決由於霧、暴雨、強光反射、沙塵暴等環境影響造成的像素失真。”
該解決方案使用 NVIDIA Metropolis 對車輛進行全程跟蹤和檢測。Metropolis 是一個應用框架、開發者工具套件和合作夥伴生態，它通過結合視覺數據與 AI，提高各行各業的運營效率和安全性。
Calsoft 工程師團隊使用 NVIDIA Triton 推理服務器軟件來部署和管理他們的 AI 模型。該團隊還使用 NVIDIA DeepStream 軟件開發套件構建瞭一個實時流式傳輸平臺，其整合瞭實時對象檢測、分類等高級功能，是高效處理和分析數據流的關鍵。
Calsoft 在其 AI 解決方案中使用瞭 NVIDIA 硬件，包括 NVIDIA Jetson 邊緣 AI 模塊和 NVIDIA Tensor Core GPU 等。Calsoft 的收費站解決方案還可以進行擴展，這表示它能夠適應未來的增長和擴展需求，更好地保證瞭其性能和適用性一直能夠適應交通狀況的變化。
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瞭解 NVIDIA Metropolis：
https://www.nvidia.cn/autonomous-machines/intelligent-video-analytics-platform/