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Une technologie intelligente pour accomplir avec succès le défi des zones à faibles émissions.

La réduction des émissions de CO2 dans les villes devient un objectif stratégique pour les administrations publiques à travers la régulation de l’accès des véhicules aux villes dans le cadre de ses politiques intégrées de stationnement et de mobilité qui sont incluses dans leurs Plans de Mobilité Urbaine Durables (PMUD). Le déploiement de ces plans de mobilité urbaine durables, réalisés dans de nombreuses villes du monde entier, comprend généralement l’approbation des Règlements d’Accès aux Véhicules Urbains (RAVU) afin de réduire les émissions de CO2 dans la ville. Chez Innova, nous avons développé SIRAM OCR5, un logiciel de reconnaissance de plaques d’immatriculation qui utilise la dernière technologie Deep Learning pour fournir un taux de précision élevé (98% – 99,5%) dans l’identification et la reconnaissance des véhicules, devenant ainsi une excellente solution pour le FREE FLOW. SIRAM OCR 5 offre un traitement d’image avec un taux de fiabilité très élevé, permettant des décisions intelligentes en matière de trafic et d’urbanisme, ce qui se traduit par la conception et le contrôle de zones à faibles émissions de CO2. Cela signifie que l’OCR5 est une solution parfaite pour appliquer les réglementations RAVU.

Les Règlements d’Accès aux Véhicules Urbains (RAVU) sont basés sur différentes stratégies comme les Zones à Faibles Émissions (ZFE), les Zones à Très Faibles Émissions (ZTFE), les Zones à Zéro Èmission (ZZE) ou les Zones à Trafic Limité (ZTL), afin de planifier plus de villes durables et vertes. Les différentes stratégies RAVU ont besoin de nouvelles technologies basées sur l’Intelligence Artificielle (IA) afin de fournir des outils pour le trafic intelligent et les solutions de stationnement intelligent. Le taux de fiabilité élevé de SIRAM OCR 5 permet de prendre des décisions intelligentes pour la planification et la conception du trafic dans les villes, réduisant ainsi les émissions de CO2 dans les zones à faibles émissions. Dans ce cas, Innova a l’expérience de fournir des solutions dans la zone à faibles émissions (ZFE) à Barcelone et dans la zone à trafic limité (ZTL) à Madrid (Madrid Central).

Les solutions Smart Parking & Trafic développées par Innova sont basées sur le Deep Learning et incluent des technologies telles que:

  • Le logiciel de Lecture Automatique de Plaques d’Immatriculation (OCR5 LAPI) est utilisable dans les Zones à Faibles Émissions (ZFE) et dans les zones à Trafic Limité (ZTL), et peut être connecté à une liste blanche ou à une base de données pour vérifier l’étiquette environnementale du véhicule et ainsi savoir s’il est autorisé à entrer dans les zones ZFE, ZTFE, ZZE et ZTL.
  • Comptage de Véhicules (CV) sur une voie urbaine ou sur une voie interurbaine et comptage de véhicules sur une queue de véhicules à l’arrêt (CVQ). Cet ensemble d’applications permet aux mairies de planifier et de modéliser le trafic dans leurs villes. Le grand avantage des applications d’Innova est que les informations peuvent être obtenues avec une grande précision grâce à sa technologie Deep Learning. Ces fonctionnalités signifient que le conseil municipal peut utiliser toutes ces informations pour la planification et la gestion futures du trafic.

Il ne fait aucun doute que les algorithmes d’intelligence artificielle sont à la base de toute fonctionnalité personnalisée dans les nouveaux besoins de stationnement intelligent et de trafic. L’équipe de R&D d’Innova se concentre à 100 % sur les technologies d’IA pour les applications de stationnement et de villes intelligentes. Par exemple, au Royaume-Uni, nous proposons une solution basée sur une caméra couleur pour reconnaître la bande verte sur la plaque qui identifie les véhicules électriques (VE) et ainsi appliquer une redevance de stationnement différente pour ce type de véhicules. Un autre cas réel est celui de « Madrid Central » en Espagne, où nous reconnaissons la couleur bleue de la plaque arrière des taxis pour leur permettre d’accéder au centre de Madrid.

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