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基于深度学习的博康慧眼二次识别系统
博康智能IVX-1000-C车侦系统测试

2015-10-20 16:22:18 来源:CPS中安网 责任编辑: dchange
随着车辆保有量不断上升,交通违法事件也在逐年递增,博康慧眼二次识别系统通过采集现有视频、卡口相机产生的数据,从而对车牌号码、车身颜色、车型等车辆信息进行准确识别,并能实现高达95%以上的准确识别率,这对执法部门来说是一个强大的助力。

  

      随着经济的快速发展,城市机动车保有量迅速增加,交通管理现状和需求的矛盾进一步加剧,与车辆相关的刑事和治安案件也逐年上升,特别是盗抢机动车辆、机动车肇事逃逸以及涉车类刑事案件,严重影响了社会治安与人民群众利益。在此情况下,各地均新建卡口、电子警察系统,通过先进的科技手段加强车辆管控。但在当前实战应用中,最普遍的应用模式仅能识别车牌信息,不足以处理套牌、无牌等特殊状况。并且早期建设的卡口系统,图片质量以及车牌识别准确率成为限制其发挥作用的瓶颈。

系统架构

  基于此现状以及用户的迫切需求,博康慧眼二次识别系统应运而生。依托业内领先的深度学习算法,二次识别系统可对所有卡口、电警抓拍的数据进行特征提取、特征识别的二次分析,完成车辆数据的校正,在提高了原有车牌识别的准确率之外,丰富了识别信息,增加了车辆品牌、车辆子品牌、车身颜色、未系安全带识别、驾驶员打电话等众多业务功能,为卡口电警数据的深度应用提供强有力的保障。

  系统主要特色采用业内领先的深度学习算法

  “深度学习”,简言之即建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,在无外界指令的自发条件下,该人工神经网络自主学习,得到目标结论。博康率先将深度学习技术应用到安防领域,利用千万级数据,训练多层深度的神经网络,每个目标区域采用上百个不同的局部区域进行特征抽取,表达目标的全局及各种局部特征,在特征表达过程中产生将近1.5亿参数,600万维度的特征,通过特征降维,选取最能表达目标特征的向量作为该目标的特征向量。

  博康慧眼二次识别系统在现有深度学习模型的基础上,采集现有视频、卡口相机产生的数据,通过迁移学习,获得的模型更加贴近安防行业实际应用。

      车辆号牌识别支持50像素的车牌

      行业内通常使用的二次识别系统都是针对卡口图片,根据GAT497-2009公路智能监测标准,标准卡口图片中车牌像素范围为[100,160]。博康慧眼二次识别系统采用了深度学习算法,可支持监控场景下的车辆特征识别,包括:车辆号牌、车身颜色、车辆类型、车辆品牌以及车辆子品牌等。其中,车辆号牌识别最低可支持50像素的车牌,远高于GAT497标准中的识别指标,并且识别正确率可达到90%以上,满足实战需求。

车辆号牌识别支持50像素的车牌

  可识别车辆特征多,识别率高

       传统的二次识别算法依赖于对车辆特征的建模,其识别率容易受光照条件、阴影、车辆遮挡、摄像机抖动等外界因素的影响。博康慧眼二次识别系统采用深度学习算法,机器对大量各种场景下的数据进行自主学习,可有效减少外界环境的影响,达到高识别率。博康慧眼二次识别系统可识别车辆号牌、车牌颜色、车身颜色、车辆类型、车辆品牌、车辆子品牌、前排驾驶员/副驾驶员是否系安全带、行车打电话、遮阳板等多种特征,其中车辆号牌识别率在95%以上,其余指标识别率都在90%以上,可识别的车辆品牌达到160种,车辆子品牌达到1500多种(不包含年款)。

  系统主要功能

  多种来源图片兼容:支持JEPG标准格式图片、支持从电警、卡口平台直接导入目标图片、支持通过标准FTP、HTTP协议从电警、卡口平台直接导入待分析图片库;

       车头特征信息识别:车牌号码——支持对车牌号码的检测识别;车牌颜色——车牌颜色可分为蓝、黄、白、黑等;车身颜色——支持对车身颜色的检测识别;车型细分——支持对大型货车、大型客车、中型客车、小型客车、小型货车、两轮车等类型的车型细分;车标粗分——支持对主流160余种车标的检测识别;车辆子品牌细分——支持车牌品牌子类细分1515种(例如区分大众下面的polo、途观、桑塔纳等);系安全带识别功能——支持前排主副驾驶位位置人员未系安全带检测;打手机识别功能——支持驾驶员打手机识别功能;

  车尾特征信息识别:车牌号码——支持对车牌号码的检测识别;车牌颜色——车牌颜色可分为蓝、黄、白、黑等;车身颜色——支持对车身颜色的检测识别;车型细分——支持对大型货车、大型客车、中型客车、小型客车、小型货车、两轮车等类型的车型细分;黄牌车车型细分——针对黄牌车,可根据车尾特征区分卡车、吊车、拖车、油罐车、水泥车、大巴等系统要求。

硬件配置



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关键词博康慧眼二次识别测试
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