14. 10. 2026
Společnost e-con Systems představila novou edge-AI kameru TrafficSenz s automatickým rozpoznáváním registračních značek, která integruje obrazový snímač, infračervené osvětlení i lokální AI zpracování v jediné jednotce určené pro plynulé mýtné systémy.
Fungování plynulých vícepruhových mýtných systémů (MLFF) závisí na zvládnutí zdánlivě jednoduchého úkolu: musejí spolehlivě identifikovat vozidla v dálničních rychlostech, aniž by řidiči museli zpomalovat nebo projíždět fyzickou mýtnicí. Nová kamerová platforma od společnosti e-con Systems ukazuje, jak se k přesunu větší části tohoto datového zpracování přímo k silnici využívá takzvaná edge AI (lokální umělá inteligence).
Společnost uvedla na trh TrafficSenz, 5Mpx kameru pro automatické rozpoznávání registračních značek (ANPR). Ta v jediném silničním zařízení kombinuje snímání obrazu, infračervené přisvícení, detekci vozidel i zpracování pomocí umělé inteligence. Je navržena pro zachycení vozidel jedoucích rychlostí až 300 km/h a má za cíl omezit počet nečitelných značek, které v mýtných systémech způsobují chybné transakce.
Senzor Sony Pregius S s technologií global shutter zabraňuje geometrickému zkreslení, které při focení rychle jedoucích aut způsobuje běžná elektronická závěrka (rolling shutter). Systém také využívá automatický bracketing expozice – pořizuje sérii snímků s různým nastavením, aby si poradil s náročnými světelnými kontrasty, jako jsou ostré světlomety nebo vysoce reflexní registrační značky.
Noční provoz zajišťuje synchronizované pulzní infračervené přisvícení s vlnovou délkou 850 nm. Podle výrobce dokáže systém zachytit čitelné značky až na vzdálenost 50 metrů, i když reálný výkon pochopitelně závisí na rychlosti vozidla, použitém objektivu a okolních podmínkách.
Zásadní součástí celého konceptu je lokální zpracování dat (edge processing). Kamera TrafficSenz dokáže rozpoznávat registrační značky, klasifikovat vozidla a určovat jejich tovární značku i model přímo na místě. Nemusí tak nejprve odesílat veškeré obrazové materiály na vzdálenou platformu. Přijíždějící vozidla navíc detekuje přímo z obrazu a sama spustí záznam bez nutnosti spoléhat se na externí hardware.
Tento přístup může výrazně zjednodušit instalaci na silnicích a zároveň snížit objem surového videa přenášeného po síti. Kamera místo toho posílá nadřazeným mýtným či dopravním systémům už jen zpracované výsledky a nezbytné důkazní materiály. Podpora standardu ONVIF pak usnadňuje integraci do širších architektur inteligentních dopravních systémů (ITS).
Celý vývoj odráží širší trend v ITS infrastruktuře: kamery se postupně mění z pasivních záznamových zařízení na distribuované výpočetní uzly. Pro oblast elektronického mýtného to znamená jasný posun k modelu, kdy detekce, interpretace a prvotní validace transakce probíhá přímo na silnici. Centrální platformy se tak mohou plně soustředit na správu sítě, evidenci a samotný proces výběru poplatků.
Více informací o tématu najdete
zde.
Celý článek najdete
zde.
Obrázek: ChatGPT