ШЕКАРАЛЫҚ ЕСЕПТЕР НЕГІЗІНДЕГІ АВТОМОБИЛЬДІҢ МЕМЛЕКЕТТІК НӨМЕРІН ТАНУДЫҢ ЗИЯЛДЫ ЖҮЙЕСІ
Authors: Сейтбатталов Ж.Е. 
Published: October 2023

Существующая система мониторинга транспортного движения аккумулирует большое количество данных и применяет алгоритмы для обработки полученных фото и видеоизображений через камеры. Эти данные используются для регулирования транспортных потоков, распознавания государственных номеров автомобилей и фиксации дорожно-транспортных происшествий. Собранные данные традиционно отправляются в центр обработки данных (ЦОД) для проведения углубленного анализа и после отправляются оператору. Таким образом, большое количество поступающих данных в ЦОД и центр мониторинга транспортного движения понижают пропускную способность сети, оказывая негативное воздействие на скорость принятия решения оператором. Для решения проблемы предлагается использовать парадигму граничных вычислений посредством размещения вычислительных узлов в близости от камер и проведения предобработки данных на граничных устройствах. В качестве граничного устройства, в статье рассматривается Raspberry Pi, а также алгоритмы компьютерного зрения для предварительной обработки данных на граничных узлах и процесс передачи данных в ЦОД с последующим оперативным принятием решения оператором. Полагаем, что применение парадигмы граничных вычислений будет способствовать оптимизации трафика сети и разгрузке вычислительных мощностей ЦОД. Ключевые слова: интернет вещи, граничные вычисления, видео аналитика, цифровая обработка изображений, Raspberry pi, сетевые технологий.
Қазіргі трафикті бақылау жүйесі деректердің үлкен көлемін жинақтайды және камералар арқылы алынған фото және бейне кескіндерді өңдеу алгоритмдерін қолданады. Бұл деректер көлік ағындарын реттеу, нөмірлерді тану және жол-көлік оқиғаларын тіркеу үшін пайдаланылады. Жиналған деректер дәстүрлі түрде өңдеу, терең талдау үшін деректер орталықтарына жіберіледі, содан кейін операторға жіберіледі. Осылайша, дата орталықтары мен трафикті бақылау орталығына түсетін деректердің үлкен көлемі желі өткізу қабілетін төмендетеді және оператордың шешім қабылдау жылдамдығына кері әсерін тигізеді. Бұл мәселені шешу үшін есептеуіш түйіндерді камералардың тікелей маңайында орналастыру және шеткі құрылғыларда деректерді алдын ала өңдеуді жүргізу арқылы шеттік есептеу парадигмасын пайдалану ұсынылады. Шектік құрылғы ретінде мақалада Raspberry Pi, сондай-ақ шеткі түйіндердегі деректерді алдын ала өңдеуге арналған компьютерлік көру алгоритмдері және оператордың кейіннен операциялық шешімдер қабылдауымен деректерді деректер орталықтарына беру процесі қарастырылады. Біз шеткі есептеу парадигмасын пайдалану желілік трафикті оңтайландыруға және деректер орталығының есептеу қуатын түсіруге көмектеседі деп сенеміз. Түйiн сөздер: заттар интернеті, шеткі есептеулер, бейне аналитика, сандық бейнелеу, Raspberry pi, желілік технологиялар.
The present traffic monitoring system gathers a lot of data and uses algorithms to interpret images captured by cameras. These information are used to control traffic flow, identify license plates, and keep track of traffic accidents. Traditionally, the collected data are routed to data centers for processing and analysis before being delivered back to the operator. As a result, a lot of data going into the data center and traffic monitoring center limits network capacity and slows down the operator's ability to make decisions quickly. We suggested using the edge computing paradigm to address this issue by positioning edge nodes close to the cameras and doing data preprocessing on edge devices. As an edge device, the article considers the Raspberry Pi, as well as computer vision algorithms for pre-processing data at edge nodes and the process of transferring data to data centers with subsequent operational decision making by the operator. We believe that the use of the edge computing paradigm will help optimize network traffic and offload the computing power of the data center. Keywords: Internet of Things, edge computing, video analytic, Raspberry Pi, image processing, network technologies.