ระบบอ่านภาพกล้องวงจรปิด ให้กลายเป็นข้อมูลที่สั่งงานต่อได้

เริ่มจากกล้องที่ติดตั้งอยู่แล้ว

งานเริ่มที่การเก็บข้อมูล ไม่ใช่การติดกล้องใหม่ ระบบดึงภาพจากกล้องวงจรปิดบนท้องถนนจริงผ่าน Open API ของหน่วยงานรัฐ แล้วประมวลผลภาพเหล่านั้นเพื่อสร้างชุดข้อมูลที่ครอบคลุมสภาพจราจรทุกระดับ ทั้งช่วงที่รถโล่งและช่วงที่ติดหนัก จุดสำคัญคือชุดข้อมูลต้องมีทั้งสองสุดขั้ว ไม่ใช่เก็บเฉพาะช่วงที่น่าสนใจ เพราะโมเดลที่ไม่เคยเห็นสภาพปกติจะแยกความผิดปกติไม่ออก

• ดึงภาพจากกล้อง CCTV จริงผ่าน Open API ของหน่วยงานรัฐ
• ประมวลผลภาพเพื่อสร้างชุดข้อมูลใช้ฝึกโมเดล
• ชุดข้อมูลครอบคลุมสภาพจราจรทุกระดับ

ฝึกโมเดลให้แยกระดับความหนาแน่น

ขั้นถัดมาคือฝึกโมเดล Deep Learning ให้จำแนกความหนาแน่นของการจราจรออกเป็นสามระดับ คือโล่ง ปานกลาง และหนาแน่น ในภาพเดียวกันระบบยังตรวจจับวัตถุแยกเป็นรายคัน ทั้งรถยนต์ รถโดยสาร รถจักรยานยนต์ และคนเดินเท้า โดยมีค่าความมั่นใจกำกับทุกชิ้น ทำให้ผลลัพธ์ตรวจสอบย้อนกลับได้ว่าโมเดลเห็นอะไรจึงตัดสินแบบนั้น ไม่ใช่คืนคำตอบมาเฉย ๆ

• จำแนกความหนาแน่นเป็นสามระดับ
• ตรวจจับวัตถุแยกเป็นรายคันพร้อมค่าความมั่นใจ
• ครอบคลุมทั้งรถยนต์ รถโดยสาร รถจักรยานยนต์ และคนเดินเท้า
• ผลลัพธ์ตรวจสอบย้อนกลับได้

ส่งผลลัพธ์ออกไปให้ใช้งานต่อ

ผลวิเคราะห์จะไม่มีค่าถ้าไม่มีใครได้รับ ระบบจึงส่งผลลัพธ์ที่ได้แบบเรียลไทม์ต่อออกไปสองทาง ทางแรกคือแจ้งเตือนถึงคนผ่าน LINE Notify สำหรับกรณีที่ต้องให้คนตัดสินใจ อีกทางคือส่งเข้าระบบควบคุมสัญญาณไฟเพื่อยืดหรือลดเวลาไฟให้ตรงกับสภาพจราจรที่เกิดขึ้นจริง แทนการทำงานตามเวลาที่ตั้งไว้ล่วงหน้าอย่างเดียว โครงสร้างเดียวกันนี้ต่อยอดไปยังงานอื่นที่ใช้กล้องเป็นเซ็นเซอร์ได้ ซึ่งเป็นทางที่งาน Smart City ส่วนใหญ่เดิน

• แจ้งเตือนถึงผู้ดูแลผ่าน LINE Notify
• ส่งผลเข้าระบบควบคุมสัญญาณไฟเพื่อปรับเวลาอัตโนมัติ
• ทำงานแบบเรียลไทม์ต่อเนื่อง
• ต่อยอดไปยังงานอื่นที่ใช้กล้องเป็นเซ็นเซอร์ได้