FLIR TrafiBot Dual AI™

내장된 AI 딥 러닝을 통한 자동 사고, 데이터 수집 및 화재 감지 카메라

FLIR TrafiBot Dual AI™는 내장된 AI 및 강력한 FLIR AID 알고리즘을 사용하여 지능형 교통 관리를 지원하고, 도로 안전을 개선하여 자동 사고 감지, 교통 데이터 수집, 조기 화재 감지를 그 어느 때보다도 안정적으로 만듭니다. 이 다중 스펙트럼 CCTV 교통 솔루션은 이벤트를 분류하고 평가하는 능력 덕분에 AI 기반이 아닌 교통 카메라보다 성능이 뛰어납니다.

TrafiBot Dual AI™는 특허받은 3D 월드 트래커를 사용하여 장면 내에서 사고를 탐지할 수 있는 능력을 높여 다른 트래픽에 의해 표적이 가려지는 경우에도 속도와 궤적을 예측합니다. 터널 내 설치 시간을 줄여주는 내장형 틸트 센서, 부식되지 않는 해양 등급 스테인리스 스틸 하우징, 향상된 4K 해상도를 갖춘 FLIR TrafiBot Dual AI™는 도시 간 환경에서 도로 관리를 강화할 수 있는 프리미엄 솔루션입니다.

터널, 고속도로, 다리에서 사고 감지 및 트래픽 데이터 캡처
TrafiBot Dual AI는 세 가지 내장된 AI 모델을 사용하여 차량, 물체 및 취약한 도로 사용자를 분류하고 식별합니다. 또한 FLIR 특허를 받은 3D 월드 트래커를 채택하여 시야각에서 모든 물체의 움직임을 추적합니다.
팬, 틸트, 롤링이 가능한 3축 스위블로 모든 표면에 적합한 콤보 브라켓 덕분에 맞춤형 어댑터 플레이트가 필요없는 TrafiBot Dual AI를 빠르게 설치할 수 있습니다.
TrafiBot Dual AI는 FLIR Cascade와 원활하게 연결되며, 즉각적인 분석을 위해 사고 전후 시간과 현장의 고해상도 비디오 클립이 포함된 경고를 전송합니다.

AI on Board

TrafiBot Dual AI outperforms non AI-based traffic cameras due to its ability to learn and refine how it evaluates events. In fact, the camera uses three embedded AI models, one for classifying fallen objects and the other two for identifying vehicles on video and in thermal, including unusual objects such as e-scooters, car hauling trucks and vulnerable road users like pedestrians and bicyclists.

The camera uses powerful FLIR AID algorithms, as well, which allows for a greater capacity to detect incidents a scene. And because its analytics are built in, TrafiBot Dual AI isn't vulnerable to potential bottlenecks or interruptions associated with centralized AID systems.

모든 물체를 추적하기 위한 3D 추적

TrafiBot Dual AI는 특허받은 3D 월드 트래커를 사용하여 현장에서 사고를 탐지하는 능력을 높입니다. 차량이 시야에 들어오면 카메라는 다른 차량에 의해 가려지더라도 속도와 이동 경로을 예측합니다.

TrafiBot Dual AI는 시야가 확보되지 않아도 갑작스러운 차선 변경, 바짝 붙어 따라오는 차량 또는 역주행 차량을 감지할 수 있습니다. 또한 출퇴근 시간대 교통 체증으로 인해 정차한 차량과 충돌로 인해 정차하거나 멈춘 차량을 구분할 수 있습니다.

간편한 설치로 도로 폐쇄 제한

TrafiBot Dual AI에 내장된 틸트 센서는 특히 경사진 벽이 있는 터널에서 설치 시간과 교통 지연을 줄여줍니다. 이 카메라에는 팬, 틸트, 측면 롤링이 가능한 3축 스위블 기능이 있어 맞춤형 어댑터 플레이트가 필요하지 않습니다. 틸트 센서도 자동으로 보정되므로 인적 오류 가능성을 제거합니다.

With its highly sensitive, high-resolution, fast thermal core, TrafiBot Dual AI guarantees unparalleled fire detection, speed, accuracy, and reliability at the earliest stages. And with 640 × 512 thermal resolution, operators can see clearly - even in poor weather conditions or a smoke-filled tunnel.

FLIR Cascade와 통합

TrafiBot Dual AI는 FLIR 트래픽 카메라에서 데이터를 수집하고 정리하도록 특별히 설계된 당사의 강력한 소프트웨어 플랫폼인 FLIR Cascade와 완벽하게 통합됩니다. 최대 300개의 FLIR 카메라 또는 센서를 독립형 Cascade 서버에 연결할 수 있습니다.

교통 사고가 발생하면 TrafiBot Dual AI가 즉각적인 분석을 위해 사고 전후 시간과 현장의 짧은 고해상도 비디오 클립이 포함된 알림을 보냅니다. 그런 다음 기존 VMS를 사용하여 카메라 자체에서 라이브 영상에 액세스할 수 있습니다.

스테인리스 스틸 하우징

Trafibot Dual AI는 염분과 습도, 도로, 터널 청소 작업에서 발생하는 고압 물 분사 등 모든 종류의 날씨를 견딜 수 있도록 IP 66/67 등급의 비부식성 해양 등급 스테인리스 스틸 케이스에 담겨 있습니다. 

사양

통신
Encoding Format AVC/H.264, HEVC/H.265, MJPEG
Interfaces 10/100/1000Mbps
Maximum Streams 2
Outputs 2(NO/NC)
RJ45 Interface 10/100/1000Mbps
Supported Protocols IPv4, TCP/IP, UDP, RTP, RTSP, HTTP, HTTPS, ICMP, SMTP, DHCP, IGMP, SNMP, QoS, ONVIF, TLS1.2, IEEE802.1x
전기적 특성
Input Voltage 24V AC/DC
PoE+ 802.3
MTBF_MTTR >10년/30'
Power Consumption 12W 히터 꺼짐(정상 작동)
17W 히터 켜짐
환경적 특성
Housing material 316L 스테인리스 스틸, 혹독한 환경에서 부식 방지
Humidity 0%~100%, 응결 없음
IP Rating IP66/IP67
Operating Temperature Range 연속: -40°C~60°C(격납, 공기 온도)
이미징 및 광학
Detector Type 초점면 배열(FPA), 비냉각식 바나듐 산화물 마이크로볼로미터
Effective Pixels 3840× 2160, 8MP(4K)
Field of View HFOV: 26°~53°
VFOV: 15°~31°
Focal Length 6mm~>22mm
Horizontal Field of View [HFOV] 53°(W)~26°(N)
Image Sensor 1/1.8" CMOS
Optical Zoom 전동식, 4K
Resolution 육안: 4K 3840 × 2160
Shutter WDR 120dB
Spectral Range 0.0075mm~0.0135mm
Thermal Resolution 640 × 512(빠름)
기계적 특성
Dimensions 카메라: 30.1 × 19.2 × 9.4 cm, 선쉴드 제외
브래킷: 32 × 17. 5 × 24 cm
Mounting 천장, 곡선형 벽 및 벽/폴 장착 옵션
Sunshield 316L C5 해양 등급, 분말 코팅 RAL9016
Weight 카메라: 5.7kg, 브래킷: 3kg
시스템 개요
Data Interface 10/100/1000Mbps
Dimensions [Incl. Sunshield] 카메라: 36.6 × 20.2 × 10.4cm, 선쉴드 포함

Resources & Support

기사

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Datasheet

Flir TrafiBot Dual AI Datasheet

Application Story

Norwegian Tunnel AI-based Incident Detection Application Story

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