卡口图片二次识别

卡口图片二次识别

 

燧机科技卡口图片二次识别系统是基于卡口图片的智能车辆识别系统，利用最新的深度学习与大数据技术，通过自动识别车牌与车型信息等特征为公安交警部门打击嫌疑、假牌、套牌等违法行为提供有力保障。本系统可以对现有卡口监控系统和高清监控系统的应用进行功能升级

 

 

研发背景

随着社会经济的发展，机动车保有量急剧增加，涉牌违法犯罪呈现逐年上升趋势，例如：掩盖车牌，车辆假牌，车辆套牌等。目前的卡口及电子警察系统虽然在一定程度上遏制了各种违法性的发生，但对涉牌违法基本无能为力。目前针对假牌，套牌车的基本依靠人工排查的方式，占用警力大、效率低。

 

产品概述

燧机科技卡口图片二次识别系统是基于卡口图片的智能车辆识别系统，利用最新的深度学习与大数据技术，通过自动识别车牌与车型信息等特征为公安交警部门打击嫌疑、假牌、套牌等违法行为提供有力保障。本系统可以对现有卡口监控系统和高清监控系统的应用进行功能升级，对于二次识别的车辆信息准确率较以往设备有相应的提高，属性识别更加丰富。通过对车辆图片的结构化智能分析，深度挖掘海量车辆图片的关键信息，为行业应用分析提供数据依据。

 

系统功能

(一) 车型识别
系统可以检测出7种车型，包括小型轿车，中型客车，大型客车，小型货车，中型货车，重型卡车，面包车等。

(二) 车辆品牌、子品牌识别
系统可以检测出200多种车辆品牌，及下面细分出的2000多种子品牌。

(三) 车辆特征识别
系统可以检测出十几种车身颜色，遮阳板是否打开，是否有天窗等车辆特征。

(四) 危险品车辆识别
系统可以检测车辆是否属于危险品车辆，方便交通监控。

(五) 驾乘人员是否系安全带
系统可以自动识别主驾和副驾是否系安全带。

(六) 驾驶员开车接打手机识别
系统可以识别驾驶员是否在行车途中接打手机

(七) 车身颜色识别
可识别10多种车身颜色

 

应用场景

(一) 交通行业：套牌
将本系统检测识别出的车牌号和车辆品牌子品牌及车辆特征等，与车管数据库进行比对，即可实现套牌车的检测抓拍。

(二) 交通行业：大货车闯禁行
系统可以检测出车辆是否属于大货车，然后根据需要将在禁行路段行驶的大货车记录下来。

(三) 公安刑侦：涉车案件侦破
犯罪嫌疑人可能将车辆换牌或遮挡，误导单纯以车牌号码为线索进行的案件侦破。本系统可以抓取车辆的特征，以此为线索进行侦察，可大大提高办案效率。

(四) 公安刑侦：盗抢车辆查找
此类车辆通常会被换牌或者进行车牌遮挡，可通过车辆特征等进行搜索，快速定位车辆出现位置，提高案件侦破效率。

(五) 小区/物流园/工业园区停车收费系统
根据车辆特征识别车辆，防止车辆换牌带来资金损失；辅助园区不同车型计费，避免纯人工收费带来的诸多弊端。同时，无牌车辆可根据车型进出场，自动识别，自动计费，节省人工并提高效率。

(六) 危险品车辆识别
系统可以检测车辆是否属于危险品车辆，方便进行交通监控和拦截。

 

主要特点

a) 使用深度学习技术，有效率高
b) 可根据用户数据进一步训练算法
c) 使用操作简单，无需设置任何算法参数
d) 可以监控多个输入路径，发现满足条件的数据自动放入输出路径

 

产品特点

1. 使用深度学习技术，有效率高；可根据用户数据进行进一步训练，提高有效率。
2. 使用操作简单，无需设置复杂算法参数；对图片清晰度没有要求，对图片质量没有依赖性。
3. 可以监控多个输入路径，发现满足条件的数据自动放入输出路径。
4. 可分析130万，200万，300万，500万，600万或更高分辨率卡口图片；可分析单张或2张图片模式卡口图片；可分析多车道车辆图片。
5. 分析服务器放置到指挥中心机房，维护方便；利用现有的卡口图片进行分析，无须投资建设新的抓拍设备。
6. 使用多线程检测模式和特有的硬盘读取优化算法，检测速度快，对硬盘损伤小。
7. 充分利用GPU，使用并行化运算技术, 进一步提高检测速度。

 

产品规格

10万张/天 – 300万张/天，建议配置对应规模的服务器。
可提供中性产品界面。

 

主要参数

检测速度：10万张/天；50万张/天；100万张/天；300万张/天
硬件要求：见规格说明
操作系统：WIN7-64位；WIN8-64位；WINSERVER2008-64位等
输入数据：各种分辨率的卡口图片
输出数据：主驾未系安全带的卡口图片，主驾驶员打手机的卡口图片，危险品车辆图片等违法车辆图片；车辆特写图片和车辆特征信息
运行模式：交互式处理；全自动处理
如需其它特殊规格产品，敬请来电咨询。

 

工作流程

 

• 1) 前端抓拍设备实时上传视频流至系统服务器。
• 2) 卡口图片二次识别系统实时读取视频流，并进行分析。
• 3) 通过http推送，后台消息，现场音箱广播的方式提醒现场人员及时改正。

 

 

 

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