التحميل
التحميل
تُستخدم الطرق ذات الرسوم المرورية من قبل ملايين السائقين حول العالم، مما يجعل الطرق أسرع وأكثر أمانًا وقابلة للوصول بشكل أكبر. من أبرز عيوب هذا النوع من الطرق هو الحاجة إلى هيكل مراقبة واستخلاص. مع الأخذ في الاعتبار أن الهدف هو تسهيل حياة السائقين وجعلها أكثر ملاءمة، يجب تحسين أنظمة الدفع وأتمتتها لضمان زيادة الوقت الذي يستثمره المستخدمون بشكل مباشر وتعزيز رضاهم.
علاوة على ذلك، فإن النظام الذي يتحكم بشكل شامل في مرور المركبات ويصنفها يعد من الأصول المهمة للشركة. فالمعلومات التي يتم جمعها من المراقبة الآلية للمركبات تُعتبر ذات قيمة كبيرة عند اتخاذ مجموعة من القرارات بشأن صيانة الطرق السريعة أو سلوك المركبات غير الطبيعي الذي قد يشير إلى وجود خطر على الطريق السريع.
يتولى نموذج فوكوم لعدّ وتصنيف المركبات مسؤولية استخراج جميع هذه المعلومات، سواء للشركة أو للمستخدمين.
إحدى الشركات الرائدة عالميًا في تطوير البنية التحتية بحاجة إلى عد وتصنيف المركبات باستخدام طرق الدفع والرسوم الخاصة بها للانتفاع بهذه الطرق. وعلى الرغم من أن أنظمة القياس الفيزيائية مثل الملفات المغناطيسية أو الأقواس التحكمية يمكن أن تحقق نتائج جيدة، فإن تنفيذ وصيانة هذه الأنواع من أجهزة الاستشعار ينطوي على تكاليف عالية، حيث يتم إنفاق ملايين الريالات على هذه الأنظمة.
ابتكرت فوكوم نظام رؤية حاسوبية يعتمد على التعلم العميق باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية، والذي يحلل مقاطع الفيديو الملتقطة بواسطة كاميرات الطرق السريعة في الوقت الفعلي، إلى جانب تقديرات لتوفير أكثر من 95% مقارنة بتنفيذ الأنظمة الفيزيائية، ودقة عد تتجاوز 99% ودقة تصنيف تفوق 95% في المتوسط بين الفئات المختلفة.
تذكر: لا يمكننا تحسين ما لا نقيسه.
تواصل معنا احجز موعدًا لاجتماع استراتيجي