L’Inde abrite le deuxième plus grand réseau routier au monde, s’étendant sur près de 6 millions de kilomètres, et compte plus d’un millier de péages, la plupart étant gérés manuellement.
Les cabines traditionnelles comme celles-ci, où qu’elles soient déployées dans le monde, peuvent contribuer à d’énormes retards de circulation, à de longs temps de trajet et à de graves embouteillages routiers.
Pour aider à automatiser les péages à travers l’Inde, Calsoft, une entreprise technologique indo-américaine, a contribué à la mise en œuvre d’un large éventail de technologies NVIDIA intégrées au système de paiement dominant du pays, connu sous le nom d’interface de paiement unifiée, ou UPI, pour un client.
Les péages manuels nécessitent plus de temps et de travail que les péages automatisés. Cependant, l’automatisation des systèmes de péage indiens se heurte à une complication supplémentaire : la diversité des plaques d’immatriculation.
Les plaques d’immatriculation non standardisées de l’Inde posent un défi important en termes de précision des systèmes de reconnaissance automatique des plaques d’immatriculation (ANPR). Toute mise en œuvre devrait prendre en compte ces variations de plaques, qui incluent des couleurs, des tailles, des styles de police et un placement divergents sur les véhicules, ainsi que de nombreuses langues différentes.
La solution que Calsoft a aidé à créer lit automatiquement les plaques d’immatriculation des véhicules qui passent et facture le compte UPI du conducteur associé. Cette approche réduit le besoin de perception manuelle des péages et constitue une étape majeure vers la gestion du trafic dans la région.
L’automatisation en action
Dans le cadre d’un programme pilote, cette solution a été déployée dans plusieurs grandes villes métropolitaines. La solution offre une précision d’environ 95 % dans sa capacité à lire les plaques grâce à l’utilisation d’un pipeline ANPR qui détecte et classe les plaques lorsqu’elles passent aux postes de péage.
La technologie de NVIDIA a joué un rôle crucial dans cet effort, selon Vipin Shankar, vice-président senior de la technologie chez Calsoft. «La détection nocturne était particulièrement difficile», a-t-il déclaré. « Un autre défi était l’amélioration de la précision du modèle sur les distorsions des pixels dues aux impacts environnementaux tels que le brouillard, les fortes pluies, les reflets dus au soleil éclatant, les vents poussiéreux et bien plus encore.
La solution utilise NVIDIA Metropolis pour suivre et détecter les véhicules tout au long du processus. Metropolis est un cadre d’application, un ensemble d’outils de développement et un écosystème de partenaires qui rassemblent les données visuelles et l’IA pour améliorer l’efficacité opérationnelle et la sécurité dans une gamme d’industries.
Les ingénieurs de Calsoft ont utilisé le logiciel NVIDIA Triton Inference Server pour déployer et gérer leurs modèles d’IA. L’équipe a également utilisé le kit de développement logiciel NVIDIA DeepStream pour créer une plateforme de streaming en temps réel. Cela s’est avéré essentiel pour traiter et analyser efficacement les flux de données, en intégrant des fonctionnalités avancées telles que la détection et la classification d’objets en temps réel.
Calsoft utilise du matériel NVIDIA, notamment les modules NVIDIA Jetson Edge AI et les GPU NVIDIA A100 Tensor Core dans ses solutions IA. La solution de péage de Calsoft est également évolutive, ce qui signifie qu’elle est conçue pour répondre aux besoins futurs de croissance et d’expansion, et peut mieux garantir des performances et une adaptabilité durables à mesure que les conditions de trafic évoluent.
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