AI车流统计识别系统开发方案
时间:2019-09-12 09:26:13 阅读:52864次 分类:解决方案
根据传入的连续视频,进行车辆检测和追踪,返回每个车辆的坐标位置、车辆类型(包括小汽车、卡车、巴士、摩托车、三轮车5大类)。在视频中指定区域,根据车辆轨迹判断驶入/驶出区域的行为,统计各类车辆的区域进出车流量,可返回含统计值和跟踪框的渲染图。


功能说明:
1、车辆检测与追踪:检测视频中的所有车辆,识别每辆车的类型和坐标位置,可根据连续的视频图片序列,跟踪车辆轨迹;
2、动态车流量统计:在视频中指定区域,根据车辆轨迹判断驶入/驶出区域的行为,统计各类车辆进出区域的数量,可返回含统计值和跟踪框的渲染图;
3、卡车识别:卡车因为体积大品牌多种类多,识别难度大,可以建立卡车数据识别学习训练模型,通过大量车型图片学习训练,让系统可以自动识别大型卡车、中型卡车、小型卡车;
4、夜间识别:只要光线不要太黑,是可以正常识别的(识别率可能会降低),可以通过图片视觉增强技术,提升识别率。
应用场景:
实时监控交通道路、卡口的车流量,自动统计不同时段各类车辆的进出数量,分析路口、路段的交通状况,为交通调度、路况优化提供精准参考依据。
产品优势:
1、技术领先:基于百度深厚的深度学习和图像识别技术,车辆检测、轨迹跟踪算法业界领先;
2、低成本应用:算法适配主流监控摄像头,无需定制硬件,低成本集成应用,快速验证;
3、可视化渲染图:在输出车辆位置、数量的基础上,可返回含统计值和跟踪框的渲染图,识别结果一目了然。
区域参数设置说明:
进出区域方向:从区域外走到区域内就是in,相反就是out,如图2所示。
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