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所在地
■ 应用场景
车辆分析系统基于车辆本身的图像,利用视频结构化技术,对图片中的车辆进行特征提取,获取更多车辆本身的信息,如:车辆类型、车身颜色、车辆品牌、型号款式、年款等,对过往的车辆进行丰富的语义化描述后,就可以通过软件,在系统内自动搜索,极大地方便了案件侦破工作中,充分利用已掌握过往车辆的各种信息,在海量数据中自动查找、预警、大数据分析和布控车辆。可广泛应用于刑侦、、治安、情报、缉毒、、公路交通、轨道交通、园区、商超等
■ 系统概述
车辆分析系统采用*的图像处理技术,结合机器学习与深度学习技术,可以对车辆的身份进行识别,包括车牌号码,车身颜色,车辆品牌,车辆子型号,具体年款等。可针对用户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,用户需提供平台数据调取接口和车管所数据库接口。通过数据调取接口可对接调取卡口实时抓拍图片及卡口视频等资源做后台实时或者录像二次识别。分析识别能力如下:
车牌识别
1)采用算法:车牌识别模块分车牌检测,车牌矫正,字符分割,字符识别几个步骤,采用了常用的图像处理技术,包括边缘检测,垂直投影,ocr等技术。
车牌检测:采用sobel边缘检测算法对图像进行边缘检测,通过车牌的丰富边缘信息来定位车牌位置。
车牌矫正:采用水平和垂直旋转技术对车牌进行水平和垂直错切矫正。
字符分割:采用垂直投影和模板匹配相结合的分割技术对矫正后的车牌进行字符切分。
字符识别:采用BP神经网络对字符进行识别。
2)技术指标
支持识别车牌种类:普通民用蓝牌,单层黄牌,双层黄牌,新式车牌,新式军牌,车牌,农用车牌,港牌等。
速度:200W图片 < 100ms
识别率:白天 > 98%,夜晚 > 95%
车身颜色识别
车身颜色识别模块首先获得车脸的位置信息,根据不同位置对颜色进行加权,最终可以输出车身的深浅颜色,红、绿、蓝、粉、棕、黄、白、黑、灰等9种常见颜色(支持输出一个主颜色和一个辅颜色)。
由于颜色受光照和夜晚补光的影响比较严重,故针对白天车身颜色识别准确率 > 80%。
车型识别
1)采用算法:车型识别模块采用多种特征融合技术对车脸LBP等纹理特征提取,利用SVM分类器对车型进行识别。
2)支持种类:可以对标准卡口系统抓拍的车头图片和手机抓拍的车头图片进行识别,车尾识别正在完善中。
3)识别种类:支持5000+车型、13中颜色、22类车、>95%准确率。
■ 系统优势
l 支持对90+国际国内主流视频监控厂商设备进行视频流分析;
l 支持对主流的车牌抓拍机图片进行分析,如海康、大华、宇视、华为等;
l 支持对抓拍的车牌号码、车辆颜色、车辆类型等进行过滤布控;
l 支持对任务设置时间计划分析;
l 支持提供对外任务管理接口,如:任务启动、停止接口、车辆采集事件推送接口;
■ 车辆应用
车辆应用是基于车辆信息结构化数据的检索功能的展现。当前支持车辆条件检索、车辆时空碰撞、车辆夜间活动、车辆昼伏夜出、车辆频繁出现、车辆出现、车辆停靠点等功能。
车辆条件检索
支持基于对动态采集大数据存储库中对已采集入库的车辆信息数据,进行条件分类(时间、摄像机点位、是否比中、品牌、车型、颜色等)检索,检索结果按数据采集时间先后顺序显示。如下图,搜索与黑名单比中的车辆信息。
车辆时空碰撞
支持设置检索时间、地点。根据所设定的不同的时间、地点等组合条件,对动态采集大数据存储库中符合条件的同一辆车辆信息进行查询。如下图,搜索12日与13日在时间段和地点出现的车辆信息。
车辆夜间活动
支持设置检索时间、地点以及支持自定义白天、夜间时间定义。根据设定检索条件对动态采集大数据存储库中“夜间”频繁出现的车辆进行进行检索,检索结果按出现的次数由多到少顺序排列显示。如下图,搜索11日22点30分至12日夜间5点30分出现的车辆信息。
车辆昼伏夜出
支持设置检索时间、地点以及支持自定义白天、夜间时间定义。根据设定检索条件对动态采集大数据存储库中“夜间”出现次数多于“白天”出现次数的车辆进行进行检索,检索结果按出现的次数由多到少顺序排列显示。如下图,搜索近三天内,夜间出现次数多于白天出现次数的车辆信息。
车辆频繁出现
支持设置检索时间、地点。根据设定检索条件对动态采集大数据存储中在检索时间和地点内多次出现的车辆信息进行查询并统计次数,查询结果按出现的次数由多到少顺序排列显示。如下图,搜索2017-9-13日14:30至15:30分时间段内频繁出现的车辆信息。
车辆出现
支持设置检索时间、地点。根据设定检索条件对动态采集大数据存储中在检索时间和地点内“”出现的车辆信息进行查询,查询结果按出现的次数由多到少顺序排列显示。如下图,搜索“今天”内出现的车辆信息。
车辆停靠点
支持设置检索时间、地点。根据设定检索条件对动态采集大数据存储中在检索时间和地点内“次”出现的车辆信息进行查询,查询结果按出现的次数由多到少顺序排列显示。
车辆行动轨迹
基于动态采集大数据存储中的车辆查询数据,进行人工干预(设置条件)后,系统通过相关算法的计算,车辆数据按出现的时间先后顺序给出相应的查询数据,检索数据将在GIS地图端展现。如下图
车辆时空分析
基于动态采集大数据存储中的车辆查询数据,进行人工干预(设置条件)后,系统通过相关算法的计算,车辆数据按出现的“地点频率”给出相应的查询数据,检索数据将在GIS地图端展现。如下图: