À Monterrey, au Mexique, la gestion du trafic exige une détection rapide, des communications fiables et une interopérabilité conforme aux normes entre les carrefours. SOLAR TODO a livré un Smart Traffic System sur 22 carrefours en utilisant des mâts intelligents L-arm de 10 m, avec une vision IA 4K intégrée, une détection par radar mmWave 77 GHz et un calcul en périphérie (edge compute) pour une intelligence trafic à faible latence.
Answer Capsule : SOLAR TODO a déployé 22 mâts de trafic intelligents à Monterrey, en combinant une caméra IA 4K (<50 ms), un radar 77 GHz et une IA edge NVIDIA Jetson avec 5G/fibre vers TrafficGPT.
Aperçu du projet
L’objectif du projet était de moderniser les opérations des carrefours à Monterrey avec un comptage en temps réel des véhicules, une détection de vitesse et une reconnaissance de plaques — tout en garantissant que le pipeline de données prenne en charge des requêtes trafic en langage naturel au niveau d’une couche « city brain ».
SOLAR TODO a configuré 22 carrefours × mât en acier L-arm de 10 m (gris foncé, galvanisé à chaud), chacun accueillant un mât de trafic intelligent 4-en-1 intégrant :
- Caméra IA 4K (précision 98 %, réponse <50 ms, 45+ types de détection)
- Radar mmWave 77 GHz pour une détection robuste en cas de visibilité variable
- Éclairage d’appoint LED et feu de signalisation LED pour des conditions de détection cohérentes et des repères visibles pour les conducteurs
- Edge AI : NVIDIA Jetson pour l’inférence sur site et le traitement des événements
Pour la connectivité, SOLAR TODO a mis en place un raccordement 5G/fibre (backhaul) depuis chaque carrefour vers la plateforme centrale TrafficGPT, permettant aux opérateurs trafic d’interroger les informations en langage naturel. Le modèle de coopération a été mis en œuvre sous forme de Joint Venture, soutenant une livraison, une intégration et une passation opérationnelle coordonnées.
Contexte de Monterrey : pourquoi cette conception était nécessaire
Monterrey est une zone métropolitaine en forte croissance, avec des corridors artériels denses, des phases de travaux fréquentes et des schémas météorologiques pouvant mettre à l’épreuve la détection optique — tels que l’éblouissement, la poussière et les changements soudains d’éclairage entre le jour et la nuit. Les carrefours de la ville font souvent face à :
- Débordement de file (queue spillback) et mauvaise classification des voies lorsque seule une détection basée sur caméra est utilisée
- Fiabilité réduite en faible contraste (variabilité de l’éclairage nocturne, éblouissement par phares)
- Contraintes de latence opérationnelle — les décisions de feux de circulation et l’analytique doivent réagir rapidement aux variations de flux
- Exigences d’intégration multi-fournisseurs, où les contrôleurs de trafic et les logiciels de gestion doivent suivre des protocoles reconnus
SOLAR TODO a répondu à ces défis en combinant une perception multi-capteurs (caméra + radar mmWave) avec une edge AI (NVIDIA Jetson) et une plateforme city brain (TrafficGPT) connectée via 5G/fibre.
Architecture produit : de la détection jusqu’au city brain
Au cœur de la solution se trouve l’architecture à 5 couches de SOLAR TODO :
- Perception (caméra IA 4K + radar mmWave 77 GHz + composants LED)
- Edge AI (NVIDIA Jetson effectue l’inférence et la normalisation des événements)
- Communication (backhaul 5G/fibre vers la plateforme centrale)
- City Brain (TrafficGPT) (requêtes en langage naturel et orchestration d’analytique)
- Applications (surveillance des carrefours, analytique trafic et processus opérationnels)
Cette structure garantit que les flux bruts des capteurs ne saturent pas les liaisons de backhaul. Au lieu de cela, le traitement en périphérie extrait des événements trafic exploitables — comptages de véhicules, vitesses et résultats de reconnaissance de plaques — puis transmet des données résumées et des métadonnées pertinentes à la plateforme TrafficGPT.
Déploiement à Monterrey : 22 carrefours, configuration L-Arm de 10 m
SOLAR TODO a déployé 22 carrefours avec des poteaux en acier L-arm de 10 m. Chaque poteau était gris foncé, galvanisé à chaud pour soutenir une longue durée de service dans les conditions extérieures de Monterrey.
Configuration du mât de trafic intelligent 4-en-1
Chaque carrefour comprenait un mât de trafic intelligent 4-en-1 avec la configuration fonctionnelle exacte suivante :
- Caméra IA 4K fournissant 98 % de précision avec une réponse <50 ms et 45+ types de détection, configurée pour :
- Comptage des véhicules
- Détection de vitesse
- Reconnaissance de plaques (prise en charge par 45+ types de détection)
- Radar mmWave 77 GHz pour renforcer les performances de détection sur les voies et malgré les variations d’éclairage
- Éclairage d’appoint LED pour stabiliser les conditions visuelles pour la reconnaissance
- Feu de signalisation LED pour répondre aux exigences de signalisation du carrefour
- Edge AI : NVIDIA Jetson placé au niveau du mât pour une inférence à faible latence
Intégration backhaul et TrafficGPT
SOLAR TODO a connecté chaque carrefour à la plateforme centrale via un backhaul 5G/fibre. Cela a permis :
- Une livraison de données à faible latence pour l’analytique opérationnelle
- Des requêtes trafic en langage naturel via TrafficGPT (city brain)
- Une surveillance et des rapports centralisés sur l’ensemble des 22 sites
Modèle de coopération : Joint Venture
Le projet a été exécuté selon un modèle de coopération en Joint Venture, soutenant des responsabilités coordonnées pour la préparation à l’installation, l’intégration et la transition opérationnelle. Cette structure a aidé à aligner les calendriers de déploiement sur site avec l’onboarding de la plateforme centrale.
Conformité aux normes : NTCIP et GB 25280
Pour assurer l’interopérabilité et réduire le risque d’intégration, SOLAR TODO a aligné la conception du système et le déploiement sur les normes pertinentes de gestion du trafic, notamment :
- NTCIP (pour l’interopérabilité des communications de gestion du trafic)
- GB 25280 (alignement avec la norme chinoise utilisé pour la cohérence des exigences relatives aux feux de signalisation et aux systèmes associés)
En plus de l’alignement local et régional, l’approche du projet a pris en compte les meilleures pratiques internationales en matière de communications et de fiabilité des systèmes, en s’appuyant sur des cadres largement utilisés issus de :
- ITU pour les principes de communications et les considérations réseau
- IEEE pour les pratiques d’ingénierie en matière de détection et de communications fiables
- IEC pour les considérations de sécurité électrique/système
(Voir la liste des sources ci-dessous.)
Spécifications techniques
- Sites : 22 carrefours à Monterrey, Mexique (Lat : 25.67, Lon : -100.32)
- Structure du mât : 22 × poteau en acier L-arm de 10 m (gris foncé, galvanisé à chaud)
- Intégration 4-en-1 par carrefour : caméra IA 4K + radar mmWave 77 GHz + éclairage d’appoint LED + feu de signalisation LED
- Performances de la caméra : 98 % de précision, réponse <50 ms, 45+ types de détection
- Edge AI : NVIDIA Jetson (inférence sur site)
- Analytique trafic : comptage des véhicules, détection de vitesse, reconnaissance de plaques
- Backhaul : 5G/fibre vers la plateforme centrale TrafficGPT en utilisant des requêtes en langage naturel
- Modèle de coopération : Joint Venture
- Normes : NTCIP, GB 25280
Pourquoi ce Smart Traffic System est plus performant que les approches à capteur unique
Le déploiement à Monterrey met en évidence la valeur pratique de la combinaison de l’intelligence caméra avec le radar mmWave.
Perception à faible latence pour des opérations en temps réel
Avec une réponse de la caméra IA 4K <50 ms, le système réduit le temps entre la détection et la génération d’un événement exploitable. Cela est crucial aux carrefours où le flux de trafic change rapidement en raison des virages, des changements de voie et des pics aux heures de pointe.
Détection robuste selon les conditions d’éclairage et de visibilité
La détection optique peut se dégrader en cas d’éblouissement par les phares, de variations d’éclairage nocturne, de poussière ou de changements de contraste liés à la météo. Le radar mmWave 77 GHz fournit des caractéristiques de détection complémentaires, améliorant la confiance dans la présence des véhicules et les schémas de mouvement.
L’Edge AI réduit la charge réseau et accélère les cycles de décision
En exécutant l’inférence sur NVIDIA Jetson en périphérie, SOLAR TODO a minimisé le volume de données brutes transmis via le backhaul. La plateforme TrafficGPT reçoit ensuite des sorties d’événements structurées plutôt que des flux continus non traités.
Reconnaissance de plaques conçue pour une détection multi-classes
La caméra est configurée avec 45+ types de détection, permettant la reconnaissance de plaques en plus du comptage et de la détection de vitesse. Cela prend en charge la surveillance au niveau des carrefours et les processus d’application en aval (contrôle/exploitation) lorsque des données de plaques sont requises.
Résultats et impact
Sur l’ensemble du déploiement sur 22 carrefours, SOLAR TODO a livré un Smart Traffic System qui a amélioré la visibilité opérationnelle et a permis une analytique trafic plus rapide et plus cohérente.
Les résultats clés observés après le déploiement incluent :
- Détection multi-capteurs unifiée à chaque carrefour (caméra + radar mmWave 77 GHz) pour améliorer la confiance dans les comptages de véhicules et les mesures de vitesse
- Perception à haute précision avec 98 % de précision et une réponse <50 ms, permettant une surveillance du trafic quasi en temps réel
- Capacité de reconnaissance étendue via 45+ types de détection, incluant comptage des véhicules, détection de vitesse et reconnaissance de plaques
- Gestion centrale évolutive grâce au backhaul 5G/fibre et aux requêtes en langage naturel de TrafficGPT pour les opérateurs de la ville
- Interopérabilité conforme aux normes via NTCIP et GB 25280, réduisant les frictions d’intégration avec les processus de gestion du trafic
Maintenance, évolutivité et préparation terrain
La conception de poteau en acier L-arm de 10 m, galvanisé à chaud, prend en charge une installation extérieure durable pour les environnements de carrefour. L’approche modulaire 4-en-1 simplifie également les opérations sur site : la caméra, le radar, les composants LED et le calcul en périphérie (NVIDIA Jetson) sont intégrés comme une unité cohésive par carrefour.
L’évolutivité a été intégrée à l’architecture :
- Ajouter davantage de carrefours en répliquant la même configuration 4-en-1
- Maintenir des schémas d’événements cohérents de Perception → Edge AI → Communication → City Brain → Applications
- Étendre les flux de travail TrafficGPT à mesure que de nouveaux sites passent en ligne
Prix & Devis
SOLAR TODO propose trois niveaux de tarification pour cette gamme de produits : FOB Supply (équipement départ usine en Chine), CIF Delivered (incluant le fret maritime et l’assurance) et EPC Turnkey (installé intégralement, mis en service, avec une garantie d’1 an). Des remises sur volume sont disponibles pour les déploiements à grande échelle. Configurez votre système en ligne pour une estimation instantanée, ou demandez un devis personnalisé à notre équipe d’ingénierie à [email protected].
Foire aux questions
1) Quels indicateurs de trafic le Smart Traffic System prend-il en charge à Monterrey ?
Chaque des 22 carrefours a été configuré pour le comptage des véhicules, la détection de vitesse et la reconnaissance de plaques à l’aide de la caméra IA 4K et du radar mmWave 77 GHz intégrés.
2) Quelle est la rapidité de la réponse de détection pour des opérations de trafic en temps réel ?
La caméra IA 4K est spécifiée avec une réponse <50 ms, permettant la génération d’événements à faible latence en périphérie (NVIDIA Jetson).
3) Comment le système communique-t-il avec la plateforme centrale TrafficGPT ?
SOLAR TODO a utilisé un backhaul 5G/fibre pour envoyer des événements trafic traités vers la plateforme centrale TrafficGPT, où les opérateurs peuvent exécuter des requêtes en langage naturel.
4) Quelles normes ont été prises en compte pour l’interopérabilité ?
Le projet s’aligne sur NTCIP et GB 25280 pour prendre en charge les communications de gestion du trafic et les exigences du système.
Références (Sources faisant autorité)
- ITU (Union internationale des télécommunications) : recommandations sur la conception des systèmes de communication et les considérations de performance.
- IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) : recommandations pour des pratiques d’ingénierie fiables en matière de détection et de communications.
- IEC (Commission électrotechnique internationale) : normes prenant en charge les principes de sécurité électrique et de fiabilité des systèmes.
- Recommandations de la Banque mondiale sur les considérations relatives aux infrastructures numériques de transport et de villes intelligentes.
- Publications NREL / IRENA sur les principes de planification d’infrastructures résilientes (utilisées pour éclairer la réflexion sur la fiabilité et le cycle de vie dans les déploiements intelligents).
Pour plus de détails sur la configuration du Smart Traffic System, visitez notre page produit : Smart Traffic System. Pour discuter du projet, contactez-nous à contact us.
Équipements déployés
- 22 × poteau en acier L-arm de 10 m (gris foncé, galvanisé à chaud) pour le montage sur carrefour
- 22 × mât de trafic intelligent 4-en-1 par carrefour : caméra IA 4K (98 % de précision, réponse <50 ms, 45+ types de détection) + radar mmWave 77 GHz + éclairage d’appoint LED + feu de signalisation LED
- 22 × calcul Edge AI : NVIDIA Jetson (inférence sur site pour le comptage des véhicules, la détection de vitesse, la reconnaissance de plaques)
- Connectivité backhaul 5G/fibre vers la plateforme centrale TrafficGPT (requêtes trafic en langage naturel)
- Alignement des communications de gestion du trafic : interopérabilité NTCIP et GB 25280