UNX Digital presenta una solución impulsada por IA que reduce significativamente los tiempos de procesamiento y los errores humanos en la identificación de infracciones de tráfico, mejorando la precisión y eficiencia.

Hardware: Jetson Nano + Nvidia RTX3080 + Servicios en la nube de AWS
Aplicación: Detección e identificación de infracciones de tráfico en tiempo real
Industria: Smart City
Ubicación de Implementación: Argentina

Antecedentes: La Necesidad de Identificación Precisa de Infracciones de Tráfico

En las ciudades modernas, las infracciones de tráfico son un hecho común que puede llevar a accidentes y alterar el flujo del tráfico. Los métodos tradicionales de identificación y procesamiento de estas infracciones suelen ser lentos y propensos a errores humanos, lo que lleva a falsos positivos e ineficiencias.

Desafío: Reducir los Tiempos de Procesamiento y Errores

El desafío era reducir los tiempos de procesamiento durante la identificación de situaciones de infracción de tráfico y minimizar el número de falsos positivos generados por la manipulación manual de datos. Los sistemas existentes no solo eran lentos, sino que también carecían de la precisión necesaria para una detección precisa de infracciones.

Solución: Implementación de Visión por Computadora Impulsada por IA

Para abordar este desafío, se incorporó un pipeline de visión por computadora que duplica la actividad generada utilizando la capacidad de procesamiento instalada. Al aprovechar la tecnología de IA y visión por computadora, la solución reduce los errores humanos y proporciona información precisa en tiempo real. Esto no solo reduce el tiempo requerido para identificar infracciones, sino que también mejora la calidad de la información, haciendo que la gestión del tráfico sea más efectiva y ágil.

Impacto Empresarial: Mayor Eficiencia y Precisión

La implementación de esta solución impulsada por IA ha revolucionado la forma en que se identifican y procesan las infracciones de tráfico. Al reducir los tiempos de procesamiento y minimizar los errores, la solución ha hecho que la gestión del tráfico sea más eficiente y precisa. Esto ha llevado a un flujo de tráfico más seguro y ordenado, contribuyendo al bienestar general de la comunidad.