车辆结构化视频AI检测技术,可通过AI识别对视频图像中划定区域内的出现的车辆进行检测、抓拍和识别,系统通过视频采集设备获取车辆特征信息,经过预处理之后,接入AI识别算法并与车辆底库进行对比,快速识别车辆身份和属性。TSINGSEE青犀AI智能分析网关V4在车辆的智能监管上,也具备十分灵活的AI识别能力及布控能力。
随着时代的发展,生活质量的提高,汽车是现代生活的必需品。汽车保有量日益增多,势必会带来停车难、停车管理难的问题。传统IC/ID取卡票的方式虽然看似一个简单的动作,当车流量较大时就会造成停车场出入口的拥堵,给人们停车带来不便,浪费大量的停车时间;停车场票箱内卡容量有限,需要停车场管理人员不停地往票箱内放置卡片,而对于车主来说,由于卡片的保存不当,丢卡的现象时常出现。一旦卡片丢失,整个停车记录就无法核对,给停车场管理带来一些麻烦。
车辆轮轴监控识别系统根据神经网络图像识别算法与边缘计算加视觉识别技术结合在一起,以保证算法识别的准确性。车辆轮轴监控识别系统利用前端监控摄像头实时监控视频流上传至系统服务器,车辆轮轴监控识别系统实时读取抓拍图片进行识别与分析。对外输出车辆轮轴数量、车牌或警报信息。
在数字化时代,随着大众对出行要求的提升,汽车数量也成与日俱增,为城市与交通管理带来了许多困扰。旭帆科技为给交通管理和车辆安全提供高效的解决方案,特此研发了AI智能车辆检测与车牌识别算法。
随着我国机动车增长速度的加快,停车场管理系统已经被广泛的应用起来,使车辆管理更加科学化,正规化。经过几年的推广应用,在广泛使用的同时,也发现了一些弊端和漏洞。目前大部分车牌识别基于CS系统,传统的监控无法做到对车牌的识别。我公司EasyCVR产品已经将车牌识别的算法集成到软件中,实现对各类视频源进行实时视频分析,并将识别的车牌信息记录。
腾讯优图面向交通行业推出智能化解决方案,可以检测并追踪车辆和行人、结构化存储车辆和行人信息、自动识别车辆违章行为、自动识别拥堵等路面情况,并提供以图搜车等功能,让交通更有序,让城市更美好。 车辆检测
工地车辆未冲洗识别抓拍系统主要是对施工工地的出入的车辆进行冲洗监管、冲洗识别、未冲洗告警。工地车辆未冲洗识别抓拍系统 由现场监控摄像头与后台系统构成。利用前端摄像头正对施工工地进出口对来往车辆实时分析识别清洗情况,将违规未清洗车辆,抓拍报警,并上传到系统后台。
车牌识别系统作为智能交通系统的一个重要组成部分,在交通监控中占有很重要的地位。车牌识别系统可分为图像预处理、车牌定位、字符识别3个部分,其中车牌定位作为获得车辆牌照图像的重要步骤,是后续的字符识别部分能否正确识别车牌字符的关键环节。车牌定位系统实现对车辆牌照进行定位的功能,即从包含整个车辆的图像中找到车牌区域的位置,并对该车牌区域进行定位显示,将定位信息提供给字符识别部分。 本系统除了实现了车牌识别还实现了人脸识别、车辆信息和用户信息的管理。对于陌生人的管理,整体架构是SpringBoot + OpenCV。
车辆身份识别系统是智能交通的重要分支,它需要人工智能、图像处理、计算机视觉、模式识别等相关技术的综合应用。目前国内的车牌识别技术已经日益成熟,随着智能交通技术应用的不断加深,业界迫切希望提取更多元的车辆信息,除车牌号码外,还需要车辆的厂牌、型号以及颜色等信息特征。这些特征在停车场无人管理、交通事故处理、交通肇事逃逸、违章车辆自动记录等领域具有广泛而迫切的应用需求。
众所周知,TSINGSEE青犀视频解决方案中,EasyNVR主要针对前端设备有固定IP、协议支持RTSP的场景,这种方式一般服务与设备在同一网络下,即:设备在内网,EasyNVR也必须部署在内网中,通过配置设备的RTSP地址拉取设备的直播流进行转化分发。
随着近几年人工智能的快速发展,深度学习方法及性能日益提升,计算机视觉、图像处理、视频结构化和大数据分析等技术也不断完善,使得安防产品逐步走向智能化。在技术成熟度上,处理安防影像的技术已经研发得较为完备,同时行业指导性政策也进一步加快了人工智能技术的落地应用。
车脸识别技术不是靠识别车牌,而是识别车辆外形特征来区分不同车辆。 如今,人脸识别技术已经在很多领域得到应用,包括安检、交通安全、支付等等,那么车脸识别你听说过吗? 最近,来自北京大学信息科学技术学院的研究人员也开发了这种特殊的“扫脸”技术,应用在四轮私家车中。据悉,该项技术能清晰分辨车辆外部特征,并擅长记录和分析,并会根据特征数据搜索到机动车的型号和注册信息。 这项被命名为Repression Network (RepNet)的“车脸”识别技术,通过两种途径来识别车辆:一类是车辆外观的“一般细节”,如颜色、
导语 数据万象内容识别基于深度学习等人工智能技术,与对象存储 COS 深度融合,底层直接调用COS的数据,实现数据存储、流动、处理、识别一体化,提供综合性的云原生 AI 智能识别服务,包含图像理解(解析视频、图像中的场景、物品、动物等)、图像处理(一键抠图、图像修复)、图像质量评估(分析图像视觉质量)、图像搜索(在指定图库中搜索出相同或相似的图片)、人脸识别、文字识别、车辆识别、语音识别、视频分析等多维度能力。用户可使用数据万象提供的自动化工作流或批量任务处理串联业务流程,大幅减少人力成本,缩短产出时间的同
随着城市车辆保有量呈现高速增长趋势,交通拥堵、违章行为也日益泛滥。因为车辆未停放在指定区域导致的车位浪费、占用/堵塞交通要道、车辆剐蹭等问题层出不穷。通过人工进行违法停车的监控,不仅让监控人员工作负荷越来越大,而且存在发现不及时、监管效率低和人工成本高等各种问题。
🎬 鸽芷咕:个人主页 🔥 个人专栏:《linux深造日志》
随着智慧城市、自动驾驶的快速落地,车辆的检测和识别应用场景非常广泛,如车牌识别、车流统计、车辆属性识别等。
停车场闸机的车牌识别、道路两侧的违停检测、繁华路口的车流统计、茫茫车海中的车辆锁定…这些场景背后的技术原理大家是否在心中简单构思过?抑或想要抽时间自己攒一套出来可却又不知从何下手?——PP-Vehicle来告诉你答案。
使用对象检测网络MobileNet SSD V2版本实现车辆与车牌检测,对得到车辆与车牌ROI对象,分别送到后续的车辆属性识别网络与车牌识别网络中,实现对车辆属性(颜色与车辆类型)识别输出与车牌识别输出。图示如下:
车辆检测跟踪模块 车辆检测跟踪模块主要对视频流进行分析,判断其中车辆的位置,对图像中的车辆进行跟踪,并在车辆位置最佳时刻,记录该车辆的特写图片,由于加入了跟踪模块,系统能够很好地克服各种外界的干扰,使得到更加合理的识别结果,可以检测无牌车辆并输出结果。 车牌定位模块 车牌定位模块是一个十分重要的环节,是后续环节的基础,其准确性对整体系统性能的影响巨大。车牌系统完全摒弃了以往的算法思路,实现了一种完全基于学习的多种特征融合的车牌定位新算法,适用于各种复杂的背景环境和不同的摄像角度。 车牌矫正及精
【新智元导读】北京大学信息科学技术学院田永鸿等三名研究人员研发了根据汽车外观特征,而非扫描车牌号来精确识别摄像头拍摄的车辆的新技术。研究人员称该项技术也能用于人脸识别和行人检测,能为侦破盗窃车辆等案件提供帮助。 论文:https://arxiv.org/pdf/1708.02386.pdf 据《参考消息》8月30日引西媒报道,北京大学信息科学技术学院田永鸿等三名研究人员研发了根据汽车外观特征精确识别摄像头拍摄的车辆的新技术。该系统不再依靠扫描车牌号,而是基于对车辆外观特征的记录和分析,如轮廓线条、碰撞损伤或
艺术创作辅助:艺术家使用AI绘画工具来创作和实验,例如利用风格迁移生成不同艺术风格的作品。
停车场闸机的车牌识别、道路两侧的违停检测、繁华路口的车流统计、茫茫车海中的车辆锁定…这些场景背后的技术原理大家是否在心中简单构思过?抑或想要抽时间自己攒一套出来可却又不知如何下手?
软件算法是人工智能之灵魂,硬件设备是人工智能之骨肉。从2013年开始,深瞐科技即推出了车脸识别产品,包括一套车辆特征识别算法的SDK、一个面向公安的车辆综合应用平台。车辆因其特征相对标准、且具有唯一性
工地车辆未冲洗识别系统集成物联网的车辆未冲洗摄录信息内容系统,AI图象识别技术性、大数据技术等新技术。渣土车清洗检测系统识别即将离开施工工地的剩下车辆开展清理监管、清理识别和未清洗警报。前工业设备对当场进出口和车辆清理台开展实时监控系统系统,捕获和阻拦绕路未清理车辆,根据清理台未清洗车辆,具体清理实际效果未达到标准车辆,并把数据上传到云储存空间进行分析和处理。
自动驾驶车辆的完全自主的追求一直以来都受到了依赖感知、决策和规划控制系统的管道限制。无论是基于数据驱动的算法还是基于规则的方法,在许多关键领域都存在不足。
Auto Byte报道 作者:曹锦、George.W 地下停车场,在大家的印象中,可能都是电影中那种「开阔得足够飞车枪战」的场地——行人不多、划线清晰、指示明显,也不具备路面上的复杂路况,看似对于自动驾驶车辆来说难度不大。但其实,目前能给出这「最后一公里」解决方案并实现普遍应用的汽车品牌,仍然没有几家。 去年9月,威马汽车就曾推出一项名为「AVP无人泊车」的功能,但根据测评,该功能无法脱离人工监管,与记忆泊车几乎没有差别,而且仅支持最长150米的记忆路线,并且路线上限只有五条。更重要的是,AVP并不支持避障
车牌识别系统可以自动检测并识别图像中的车辆牌照,其算法主要包括牌照定位、牌照分割、字符识别等步骤。本文将给出一种基于深度学习的车牌识别系统方案。
随着汽车的需求暴增,车辆管理成为了城市管理的重中之重。移动端车牌识别技术已被广泛应用于城市智能交通、智慧小区的系统中,以往是手动录入车牌信息或者是一笔一划抄写车牌信息,如此,会增加人为的误差,降低了工作效率,后来移动端车牌识别技术在车辆管理中被应用,车辆管理体验感得到了提升,如今更是完美的集成了移动端车牌识别算法,通过前端就能进行解帧识别车牌,无需有有一个图片传输返回结果的过程,直接就可以把车牌识别出来,这是高新技术的又一个台阶。
---- 新智元报道 编辑:Aeneas 好困 David 【新智元导读】近日,一辆小鹏汽车在开启了L2辅助驾驶系统下,仍与前方静止车辆发生惨烈追尾。网传聊天记录显示,司机当时正在分神。 8月10日下午,一辆小鹏P7在宁波机场路高架(自南往北方向)撞上了一辆前方停放的小车和该车驾驶员,造成小车司机不幸身亡。 直击事故现场 视频显示,在宁波某高架桥路段,一辆抛锚的故障车停在最左侧车道,司机和同行人员正在紧邻中央隔离带的最内侧车道处理车辆问题。 在黑衣司机去车后摆放三角警示牌时,一辆小鹏P7快速撞
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 新智元 授权 【导读】近日,一辆小鹏汽车在开启了L2辅助驾驶系统下,仍与前方静止车辆发生惨烈追尾。网传聊天记录显示,司机当时正在分神。 8月10日下午,一辆小鹏P7在宁波机场路高架(自南往北方向)撞上了一辆前方停放的小车和该车驾驶员,造成小车司机不幸死亡。 直击事故现场 视频显示,在宁波某高架桥路段,一辆抛锚的故障车停在最左侧车道,司机和同行人员正在紧邻中央隔离带的最内侧车道处理车辆问题。 在黑衣司机去车后摆放三角警示牌时,一辆小鹏P7快
传统的称重管理系统是采用人工录入车牌方式,需要较长的等待时间,且容易产生失误甚至作弊等问题。另外,汽车称量现场环境恶劣,严重影响工作人员身心健康,其中引入一个新的概念“无人值守称重”。
众所周知,当今车牌信息采集环节中,过去传统的手工录入的方式在面对庞大的数量时显得力不从心,如果能直接通过APP采集车牌信息并完成录入则会给工作人员和客户带来巨大的便利。当下,汽车是很多人出行必备的交通工具,路面上行驶的车辆越来越多,不断方便人们出行,但与此同时,车辆的管理难度也在不断的加强——车辆管理、车辆查询、车辆收费等等。与日俱增的车总量与不断压缩的工作人员数量形成了一个巨大的矛盾。
Vin码拍照识别云端sdk技术在终端设备上去录入17位数的VIN,整个录入过程非常繁琐,且效率较差。针对多个行业客户对自动识别VIN码的迫切需求,我公司开发出VIN码识别技术,只需在APP中集成Vin
随着城市建设进程的不断加快,关于城市的智能化治理需求也随之增多。在国家发布的“十四五”规划中,已经明确指出,推进新型城市建设,推行城市运行一网统管。作为推动城市治理体系和治理能力现代化的重要探索,“一网统管”将成为关键基础工程。
随着物联网技术的发展,物联网被广泛应用于社会生活中,小区安装有车闸、道闸、安防摄像头、门禁等物联网设备,业主在小区的活动会被异构设备捕获,产生的数据被存储于各服务商边端系统,或者被传输到云原生部署的云端IOT系统中,业主在小区活动可能会产生车辆通行记录、人员通行记录,并且业主本身会有业主个人信息、业主房产信息等,由于数据的海量性、多样性特点增加了数据传输和处理的难度,存在数据孤岛问题。其中也往往涉及很多业主个人隐私数据,这些数据可能会在用户不知情的情况下被用于其他服务。
物体识别是计算机视觉领域中的一项基础研究,它的任务是识别出图像中有什么物体,并报告出这个物体在图像表示的场景中的位置和方向。目前物体识别方法可以归为两类:基于模型的或者基于上下文识别的方法,二维物体识别或者三维物体识别方法。对于物体识别方法的评价标准,Grimson 总结出了大多数研究者主要认可的 4 个标准:健壮性(robustness)、正确性(correctness)、效率(efficiency)和范围(scope)。
车牌识别OCR技术作为一种智能化的识别系统,在现代城市的交通管理和安全领域发挥着越来越重要的作用。本文将探讨车牌识别 OCR 接口在智能停车、安防监控以及数据统计方面的实际应用。通过深入研究这些应用场景,我们可以了解这一技术如何提高交通效率、增强安全措施,并为城市规划和交通管理提供有价值的数据。
随着社会的发展,城市中的汽车越来越多。城市由于汽车的增加造成的拥挤给人们的生活带来了极大的不便,这种不便迫使人们去寻找高技术有效手段去解决这种不便。很多的大型停车场收费系统管理存在着排队时间长、管理成本高、劳动强度大等各种弊端,顺应时代发展的一些占路停车场和小型露天停车场也应运而生,然而这些停车场收费透明度低、资金流失和车辆失窃也给车主和管理者造成了较大的困扰,因此需要一些较为快捷有效的管理系统去解决这些问题。
文章来自网易科技(原标题:AI 到底怎么在自动驾驶领域派上用场?看这篇你就懂了) 编者按:以深度学习架构为基础的人工智能技术(如深度神经网络,DNN)早已在全球铺开,其应用范围覆盖了汽车市场、计算机视觉、自然语言处理、传感器融合、物体识别和自动驾驶等领域。眼下,自动驾驶新创公司、互联网公司和 OEM 商都在探索图形处理单元(GPU)在神经网络中的应用,推动车辆早日进入自动驾驶时代。 如今,业界最先进的高级驾驶辅助系统(ADAS)一般都建立在集成或开放平台之上。想要获得更智能更复杂的ADAS系统并迈向完全
场景一:一个骑自行车的人手中拿着一个Stop Sign标识牌。我们不知道它何时会举起标识牌。无人车必须理解这种场景,即使他举起了Stop Sign标识牌,自动驾驶汽车也不应该停下来。
目前安智已经完成了77Ghz全功能毫米波雷达的自主研发,并且已经有产品搭载于量产车。 说到ADAS领域,镁客君前后接触过不少公司,只是这些公司的产品目前仅仅是能够监测和提醒,并不能控制车辆。 而我们今
手机拍照识别车牌是指通过计算机视觉、图像处理与模式识别等方法从车辆图像中提取车牌字符信息,从而确定车辆身份的技术。手机拍照识别车牌分为车牌定位、字符分割、字符识别三大部分。
城市利用交通摄像头作为全市范围内的传感器来优化交通流量和管理交通事故潜力巨大。但现有技术缺乏大范围跟踪车辆的能力,这些车辆跨越多个摄像机,分布在不同的十字路口,天气条件也各不相同。
机器之心专栏 作者:高德在线引擎中心 在本文中,高德在线引擎中心定位研发部对高架区域中的偏航检测难题进行了探究,并提出以一种真正工业级的轻量级神经网络模型 ERNet 来解决这一问题。实验结果表明,ERNet 在实际操作中取得了非常显著的效果。本文已被学术会议 ACM CIKM 2020 收录。 手机导航是手机地图中非常重要的功能。偏航检测(车辆是否偏离规划路线)是手机导航中至关重要的任务。传统偏航检测方法通过检测车辆的位置(低精度)或运动方向是否偏离规划路线,判断车辆是否偏航。 而在高架区域(包含高架桥
随着机动车辆的大幅度增加,在带动国民经济发展的同时,也给中国道路交通带来了众多的烦恼,机动车违法、违章行为是造成交通事故和影响正常交通秩序的主要原因之一;停车难,停车场管理需要更加智能高效的管理方式。而车牌号码作为车辆唯一身份证,它的特殊性与重要性成为智能交通系统不可或缺的重要组成部分。那如何快速录入这些车牌号码呢?
在道路上放置一些简单的贴纸就能欺骗特斯拉Model S进入反向车道?游戏手柄就能操控车辆行驶?图像干扰能自动启动雨刷?
近年来,政府高度重视城镇老旧小区改造工作,强调要加快老旧小区改造,不断完善城市管理和服务,彻底改变粗放型管理方式,让人民群众在城市生活得更方便、更舒心、更美好。老旧小区升级改造面临以下问题:
随着社会的发展和人们生活水平的不断进步,大家对环境卫生和空气质量的要求越来越重视。渣土车是建筑垃圾的运输主力,也存在行驶频繁、不合规、不合法的操作,可能对交通安全、环境卫生和城市形象造成影响。比如在施工工地,不少渣土车顶端没有密封以及没有经过冲洗,带出的大量泥土给城市道路带来了不小的污染。建筑垃圾清运是城市市容管理不可忽视的问题,因此,渣土车AI智慧管控方案应运而生。
车辆逆行识别检测系统通过opencv+yolo网络深度学习技术,车辆逆行识别检测系统对现场画面中车辆逆向行驶行为进行检测抓拍预警。若车辆逆行识别检测系统检测到道路上有车辆逆向行驶时,车辆逆行识别检测系统则抓拍预警。 OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库,支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法,以BSD许可证授权发行。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序,该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云