En novembre, le concessionnaire d’autoroute PLUS Malaysia a annoncé qu’il avait déployé la reconnaissance automatisée des plaques d’immatriculation (ANPR) pour suivre les véhicules passant par les postes de péage de l’autoroute Nord-Sud. Le système est destiné à garantir que les automobilistes paient leurs frais de péage comme ils le devraient et serait le premier pas vers l’objectif de la libre circulation multivoies (MLFF), une forme de péage routier ouvert qui se passe des cabines habituelles.
Maintenant, le géant de la technologie Nvidia a détaillé la technologie de vision par ordinateur et d’intelligence artificielle (IA) trouvée dans le système ANPR de PLUS, qui intègre les unités de traitement graphique (GPU) et les logiciels propriétaires de la société. VehicleTrack, développé par la startup malaisienne Tapway, peut lire une plaque d’immatriculation et détecter la classe, la marque et la couleur d’une voiture en seulement 50 millisecondes, même lorsqu’elle roule jusqu’à 40 km/h.
Fondé par l’ancien ingénieur aérospatial Lim Chee How, Tapway est entré dans le projet en répondant à un appel à l’aide dans l’analyse vidéo en 2019. Le client, PLUS, cherchait à pouvoir suivre efficacement les points d’entrée et de sortie d’une voiture, étant donné que l’autoroute Nord-Sud gère un système fermé de péages.
Plus précisément, l’entreprise souhaitait empêcher les utilisateurs d’utiliser un mode de paiement pour entrer sur l’autoroute et un autre pour en sortir, vraisemblablement en préparation de son déploiement de l’identification par radiofréquence (RFID) de Touch ‘n Go. Cela visait à empêcher les automobilistes d’essayer de tromper le système ou d’être facturés deux fois. « Nous leur avons montré comment avec la vision par ordinateur – juste une caméra et une intelligence artificielle – vous pouviez résoudre tout cela », a déclaré Lim.
Tapway a formé et exécuté ses modèles d’IA à l’aide des GPU Nvidia A100 et V100 Tensor Core ; le résultat est un système qui fonctionne dans toutes les conditions d’éclairage et météorologiques avec une précision constante de 97 %, a déclaré Nvidia. Chaque GPU peut gérer jusqu’à 50 flux vidéo à la fois grâce à un serveur d’interférence Nvidia Triton, permettant au système ANPR de traiter jusqu’à 28 800 images par minute sur des serveurs périphériques utilisant les GPU Nvidia A10, A30 et T4.
« Triton est une véritable bouée de sauvetage pour nous », a déclaré Lim. « Nous avons eu quelques problèmes de mise à l’échelle lors de l’inférence et du multithreading par nous-mêmes et nous ne pouvions pas évoluer au-delà de 12 flux vidéo dans un serveur, mais avec Triton, nous en gérons facilement 20 et nous l’avons testé sur jusqu’à 50 flux simultanés », a-t-il déclaré.
Selon Lim, Tapway utilise un ensemble de données pouvant contenir jusqu’à 100 000 images pour préparer un nouveau modèle d’IA pour un client en quelques heures seulement, plutôt qu’en plusieurs jours dans le cas d’un système basé sur CPU. La société crée ses applications à l’aide du kit de développement logiciel (SDK) Nvidia DeepStream et optimise ses modèles d’IA via TensorRT, un SDK pour l’inférence d’apprentissage en profondeur hautes performances.
Comme nous l’avons déjà signalé, PLUS utilise le système ANPR non seulement sur les voies RFID, mais aussi sur les voies Touch ‘n Go et SmartTAG. Cela lui permet de suivre tous les utilisateurs, même s’ils entrent à l’aide d’une carte TnG ou d’un SmartTAG et sortent à l’aide de la RFID, en chargeant leur portefeuille électronique (via RFID) plutôt que leur carte. La société a installé 577 caméras jusqu’à présent et prévoit de porter ce nombre à près de 900 sur 92 postes de péage, a déclaré Nvidia.
Même avec toute cette technologie, le système ANPR de PLUS n’est pas infaillible. À cette fin, le concessionnaire a mis en place un centre de validation dédié où le personnel d’arrière-plan peut compléter le système en identifiant les plaques endommagées, sales ou non standard (c’est-à-dire avec des polices et des espacements « fantaisistes »).
Depuis sa création en 2014, Tapway a mis en place 3 000 capteurs dans 500 sites en Malaisie et à Singapour. Sa technologie d’intelligence artificielle détecte non seulement les plaques d’immatriculation, mais aide également à étudier les habitudes d’achat des consommateurs dans les centres commerciaux ; la société souhaite même aider les constructeurs automobiles et les producteurs d’huile de palme régionaux à améliorer les inspections de contrôle de la qualité, a déclaré Nvidia.
