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产物称号

车辆阐发体系

不此类产物
产物描写

■ 操纵场景

  车辆阐发体系基于车辆自身的图象,操纵视频布局化手艺,对图片中的车辆遏制特点提取,取得更多车辆自身的信息,如:车辆范例、车身色彩、车辆品牌、型号格式、年款等,对过往的车辆遏制丰硕的语义化描写后,便能够经由过程软件,在体系内主动搜刮,极大地便利结案件侦破使命中,充实操纵已把握过往车辆的各类信息,在海量数据中主动查找、预警、大数据阐发和布控车辆。可普遍操纵于公安刑侦、交警、治安、谍报、缉毒、反恐、公路交通、轨道交通、园区、商超级

 

■ 体系概述

  车辆阐发体系接纳进步前辈的图象处置手艺,连系机械进修与深度进修手艺,能够对车辆的身份遏制辨认,包含车商标码,车身色彩,车辆品牌,车辆子型号,详细年款等。可针对用户对现有卡口监控体系和高清监控体系的操纵遏制功效进级,用户需供给平台数据调取接口和车管所数据库接口。经由过程数据调取接口可对接调取卡口及时抓拍图片及卡口视频等资本做背景及时或录相二次辨认。阐发辨认才能以下:

  车牌辨认

  1)接纳算法:车牌辨认模块分车牌检测,车牌改正,字符朋分,字符辨认几个步骤,接纳了经常使用的图象处置手艺,包含边缘检测,垂直投影,ocr等手艺。

  车牌检测:接纳sobel边缘检测算法对图象遏制边缘检测,经由过程车牌的丰硕边缘信息来定位车牌地位。

  车牌改正:接纳水安然平静垂直扭转手艺对车牌遏制水安然平静垂直错切改正。

  字符朋分:接纳垂直投影和模板婚配相连系的朋分手艺对改正后的车牌遏制字符切分。

  字符辨认:接纳BP神经收集对字符遏制辨认。

  2)手艺目标

  撑持辨认车牌品种:通俗民用蓝牌,单层黄牌,双层黄牌,旧式武警车牌,旧式军牌,警用车牌,农用车牌,港牌等。

  速率:200W图片 < 100ms

  辨认率:白天 > 98%,夜晚 > 95%

  车身色彩辨认

  车身色彩辨认模块起首取得车脸的地位信息,按照差别地位对色彩遏制加权,终究能够输入车身的深浅色彩,红、绿、蓝、粉、棕、黄、白、黑、灰等9种罕见色彩(撑持输入一个主色彩和一个辅色彩)。

  因为色彩受光照和夜晚补光的影响比拟严峻,故针对白天车身色彩辨认精确率 > 80%。

  车型辨认

  1)接纳算法:车型辨认模块接纳多种特点融会手艺对车脸LBP等纹理特点提取,操纵SVM分类器对车型遏制辨认。

  2)撑持品种:能够对规范卡口体系抓拍的车头图片和手机抓拍的车头图片遏制辨认,车尾辨认正在完美中。

  3)辨认品种:撑持5000+车型、13中色彩、22类车、>95%精确率。

 

■ 体系上风

  l 撑持对90+国际国际支流视频监控厂商装备遏制视频流阐发;

  l 撑持对支流的车牌抓拍机图片遏制阐发,如海康、大华、宇视、华为等;

  l 撑持对抓拍的车商标码、车辆色彩、车辆范例等遏制过滤布控;

  l 撑持对使命设置时候打算阐发;

  l 撑持供给对外使命办理接口,如:使命启动、遏制接口、车辆收罗事务推送接口;

 

■ 车辆操纵

  车辆操纵是基于车辆信息布局化数据的检索功效的揭示。以后撑持车辆前提检索、车辆时空碰撞、车辆夜间勾当、车辆昼伏夜出、车辆频仍呈现、车辆初次呈现、车辆停靠点等功效。

  车辆前提检索

  撑持基于对静态收罗大数据存储库中对已收罗入库的车辆信息数据,遏制前提分类(时候、摄像机点位、是不是比中、品牌、车型、色彩等)检索,检索成果按数据收罗时候前后挨次显现。以下图,搜刮与黑名单比中的车辆信息。

  

 

  车辆时空碰撞

  撑持设置检索时候、地址。按照所设定的差别的时候、地址等组合前提,对静态收罗大数据存储库中合适前提的统一辆车辆信息遏制查问。以下图,搜刮12日与13日在指按时候段和地址呈现的车辆信息。

  

 

  车辆夜间勾当

  撑持设置检索时候、地址和撑持自界说白天、夜间时候界说。按照设定检索前提对静态收罗大数据存储库中“夜间”频仍呈现的车辆遏制遏制检索,检索成果按呈现的次数由多到少挨次摆列显现。以下图,搜刮11日22点30分至12昼夜间5点30分呈现的车辆信息。

  

 

  车辆昼伏夜出

  撑持设置检索时候、地址和撑持自界说白天、夜间时候界说。按照设定检索前提对静态收罗大数据存储库中“夜间”呈现次数多于“白天”呈现次数的车辆遏制遏制检索,检索成果按呈现的次数由多到少挨次摆列显现。以下图,搜刮近三天内,夜间呈现次数多于白天呈现次数的车辆信息。

  

 

  车辆频仍呈现

  撑持设置检索时候、地址。按照设定检索前提对静态收罗大数据存储中在检索时候和地址内屡次呈现的车辆信息遏制查问并统计次数,查问成果按呈现的次数由多到少挨次摆列显现。以下图,搜刮2017-9-13日14:30至15:30分时候段内频仍呈现的车辆信息。

  

 

  车辆初次呈现

  撑持设置检索时候、地址。按照设定检索前提对静态收罗大数据存储中在检索时候和地址内“初次”呈现的车辆信息遏制查问,查问成果按呈现的次数由多到少挨次摆列显现。以下图,搜刮“明天”内初次呈现的车辆信息。

  

 

  车辆停靠点

  撑持设置检索时候、地址。按照设定检索前提对静态收罗大数据存储中在检索时候和地址内“最初一次”呈现的车辆信息遏制查问,查问成果按呈现的次数由多到少挨次摆列显现。

  车辆步履轨迹

  基于静态收罗大数据存储中的车辆查问数据,遏制野生干涉干与(设置前提)后,体系经由过程相干算法的计较,车辆数据按呈现的时候前后挨次给出响应的查问数据,检索数据将在GIS舆图端揭示。以下图

  

 

  车辆时空阐发

  基于静态收罗大数据存储中的车辆查问数据,遏制野生干涉干与(设置前提)后,体系经由过程相干算法的计较,车辆数据按呈现的“地址频次”给出响应的查问数据,检索数据将在GIS舆图端揭示。以下图:

  

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