UniTraffic Introduksi
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.

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?

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

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

Polisi
UniTraffic mendeteksi berbagai macam pelanggaran dan membantu mengidentifikasi pelanggar dengan mengenali plat nomor.
Pelanggaran lalu lintas yang dapat terdeketsi oleh UniTraffic
Batas Kecepatan

Rambu lalu-lintas

Tanda Berhenti

Dilarang Parkir

Pelanggaran Jalur

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.