한국어 English Tiếng Việt bahasa Indonesia Unisem
한국어 English Tiếng Việt bahasa Indonesia Unisem

UniTraffic Introduksi

Intelligent Transportation System, UniTraffic

MANAJEMEN LALU LINTAS

UNISEM mengembangkan solusi yang didasarkan pada metode pembelajaran AI Deep Learning untuk membantu memecahkan masalah

lalu lintas yang disebabkan oleh lingkungan yang kompleks dan beragam, dan ketidakpatuhan hukum lalu lintas pengemudi.


UniTraffic adalah seperangkat perangkat lunak VAS (Sistem Analisis Video), LPR (Pengenalan Plat Nomor) dan TMS 

(Sistem Manajemen Transportasi) yang menggunakan gambar RAW dari CCTV untuk menyediakan pemantauan dan

penghitungan arus lalu lintas, deteksi pelanggaran, pengenalan nomor plat kendaraan dan pelaporan kendaraan yang melanggar.


Image Recognition Technology

Teknologi Pengenalan Gambar

Teknologi inti dari UniTraffic adalah teknologi pengenalan gambar berbasis Deep Learning yang dapat meningkatkan akurasi deteksi dan klasifikasi multi-objek (pejalan kaki, mobil, sepeda motor, truk, dll.).


Siapa yang UniTraffic bantu?

Traffic Statistics for Department of Transportation

Kementerian Perhubungan

UniTraffic menyediakan semua informasi statistik yang terkait dengan arus lalu lintas dan pelanggaran.

Traffic Monitoring Solution for City Administration

Administrasi Kota

Dengan memberikan informasi lalu lintas (termasuk klasifikasi kendaraan) yang andal dan komprehensif, UniTraffic meningkatkan pengembangan strategi yang lebih efektif untuk perbaikan infrastruktur.

Traffic Law Enforcement

Polisi

UniTraffic mendeteksi berbagai macam pelanggaran dan membantu mengidentifikasi pelanggar dengan mengenali plat nomor.

Pelanggaran lalu lintas yang dapat terdeketsi oleh UniTraffic

Batas Kecepatan

Speeding Violation Detection

Rambu lalu-lintas

Traffic Light Violation Detection

Tanda Berhenti

Stop Sign Violation Detection

Dilarang Parkir

Illegal Parking Violation Detection

Pelanggaran Jalur

Lane Violation Detection

Case Study 1. Vietnam

Vietnam terkenal dengan kompleksitas dan keragaman sistem lalu lintasnya. Dengan tingkat penggunaan sepeda motor tertinggi untuk mobilitas sehari hari dan infrastruktur lalu lintas yang buruk, sangat sulit untuk membuat ITS (Intelligent Transportation System) yang spesifik dan efektif untuk meminimalkan kemacetan dan kecelakaan buruk di jalan.

Unisem IOT Division mempertimbangkan kompleksitas dan keragaman lingkungan lalu lintas Vietnam dan meluncurkan UniTraffic untuk membantu masalah lalu lintas, analisis lalu lintas, dan mengontrol lingkungan lalu lintas yang memanfaatkan AI (Artificial Intelligence), salah satu teknologi disruptif Revolusi Industri ke-4.

Case Study 2. Indonesia

Ibu kota Indonesia, Jakarta, diperingkatkan sebagai salah satu kota dengan tingkat kemacetan terparah di dunia. Banyak orang Indonesia menggunakan sepeda motor sebagai transportasi utama untuk bekerja yang menambah kemacetan lalu lintas yang sangat kompleks.

Dalam video di bawah ini, anda akan dapat melihat video yang terekam melalui kamera biasa, VAS (Sistem Analisis Video) UniTraffic dapat menghasilkan gambar/rekaman dengan akurasi tinggi tanpa persiapan khusus.

Subscribe Newsletter Triwulan