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博康IVX-1000-C二次识别系统平台实测

时间:2015-12-04 11:22:26 【字号 】 【关闭

安防新闻   博康二次识别系统针对所有卡口、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,在当代道路交通中起着非常重要的作用。

 

 


内部构造图

硬件外观扎实,接口齐全

博康IVX-1000-C二次识别系统是基于在后端对数据进行分析管理的智能平台,采用Inter E3-1200系列(4核)处理器,其中配置2个4GB DDR3 1333 DIMM 带ECC校验且支持DDRIII的内存,设有1个容量为1TB的3.5寸企业级硬盘,还可接扩展存储,前后点配有3个USB接口;后端还装有2个RJ45的千兆网口,提供1个VGA或DVI调输出接口。

二次识别系统不普通

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。

算法与平台系统的完美结合

博康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。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。


车辆检索


车辆信息检索


车辆信息分析

博康的二次识别系统通过深度学习算法的实践,通过平台后端系统的数据分析,对车辆品牌、车辆类型、车身颜色等都会有详细的数据,并且准确,识别快速精准。其中,车辆号牌识别最低可支持50像素的车牌,在业界也是不常见,高于GA/T 497标准中的识别指标,可见该二次识别系统后端的数据处理能力强大。

识别度高,分析范围广

博康平台二次识别系统采用深度学习算法,在高速路口或道路上,容易受太阳光反射、阴影、抖动等外界因素的影响,但是通过深度学习算法,机器对大量各种场景下的数据进行精细的智能分析,可有效减少外界的影响。该二次识别系统可识别车辆品牌、车身颜色、车辆类型、驾驶员是否系安全带、行车打电话等多种特征,通过前端卡口的录像采集,传输到后端平台系统的分析处理,平台还能对采集图片进行存储,其分析能力达100万张图片。此外,平台系统可识别的车辆品牌达到160种,车辆子品牌达到2000多种。


违规处理识别


车辆类型信息检索


未系安全带检索


以图搜图


小像素车牌

数据处理系统庞大

博康慧眼二次识别系统在后台起到中流砥柱的作用,对于前端卡口、监控摄像机传输过来的图片可以多种兼容,也可直接从电警、卡口平台直接导入图片,还能通过标准FTP、HTTP协议,从卡口平台直接导入分析图片库。其中后端二次识别系统还能对车尾特征信息的识别分析,可精细的分析到车身颜色、车牌颜色、车型细分,针对黄牌车,可根据车尾特征区分卡车、吊车等系统要求。

产品特色

1. 平台二次识别系统基于大数据的分布式存储,有着中心管理、结构化检索、非结构化比对处理能力

2. 庞大的数据分析层,对车牌号牌、品牌、子品牌、类型、颜色等都能进行精确辨识,对未系安全带、行车打电话、年检标签都能进行智能分析处理

3. 平台接入能力强,对于卡口图片、电警图片以及监控视频都能完美有效接入,并且对卡口平台过车记录、电警过车记录的图片和视频直接导入平台分析库

专家点评

该二次识别系统通过前端视频源采集的图片及视频进行精细的分析,庞大的数据分析能力,能对车辆的所有信息进行精细的剖析,在道路监控、肇事逃逸等事件会起着非常重要的作用。

提升空间

本方案系统网传压力较大,一般只被用于专网系统,如何减缓网压是必须考虑的,是否可二次识别前移呢,让用户有多一种选择。


(编辑:api 来源:)
 
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