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干货,让你看懂海康的出入口深度学习算法系统

时间:2020-12-24 12:52:38

来源:海康威视

作者:佚名

 

「科普时间」第 8 期

近年来,基于“出入口深度学习算法系统”的产品逐渐应用于日常生活,正不断提升人们的出行体验。

那么,海康威视“出入口深度学习算法系统”的优势究竟在哪?

下面我们就跟大家详细说一说。

“出入口深度学习算法系统”是什么?

“出入口深度学习算法”采用车辆检测跟踪算法,实现车辆捕获,并提供车牌号码和特征数据。

对比非深度学习算法需要配置大小车牌等参数,深度学习算法免配置,利用车辆跟踪,智能检测等技术,配合计算机精细化的运算、几何图形、几何比例特殊的处理方式,对大量过车目标进行自主学习,从而来提高车辆特征、车牌的识别准确率,达到精细化识别。

“出入口深度学习算法系统”的优势

深度学习算法

有效解决大角度车牌识别

搭载自主研发的深度学习车牌识别智能分析算法,通过高清摄像头的图像采集,实现车牌、250种车标、8种车型、3000种车子品牌、11种车身颜色识别。

同时也支持大角度车牌的准确识别。

△车牌、车标、车身颜色、车型等准确识别

△大角度车牌准确识别

跟踪识别算法

大幅度降低跟车漏检

融合车辆跟踪检测算法,形成跟车检测机制,可以智能跟踪画面中的车辆。

车辆行进过程中,只要车牌出现在画面中,无论在抓拍位置时车牌是否可见,算法仍可给出车牌结果,有效解决跟车下车牌遮挡问题,提高系统车牌识别率,可实现车队模式的应用。

△跟车情况下车辆信息准备识别

智能检测算法

有效解决无牌车识别

通过智能检测算法,通过对无牌车的车辆特征参数检测,匹配车辆特征参数信息,实现对无牌车的识别。

△无牌车车辆信息准确识别

不光有“深度学习算法系统”的加持,海康威视出入口牌识系统在图像处理和画面呈现上也同样具备优势:

图像处理算法

保证夜间车牌识别率

抓拍机图像处理算法融合bayer域锐化算法、边缘保护算法、灰度范围支持可调算法、动态范围增强算法、局部对比度增强算法和自动顺逆光检测算法,不仅可以大幅度提升图像低照度和通透性,还可根据顺逆光程度自动调节曝光,保证图像效果,保证夜间车牌识别率。

光学成像技术

高清视频图像质量

出入口抓拍机应用先进的光学成像技术,采用了高清镜头和高质量的CMOS感光器件,从根源提高了视频图像的质量,为算法识别提供保障。

视频分析技术

高效的视频分析技术

出入口抓拍机应用视频分析技术,可实时对视频内容进行自动提取分析,将大量无用的视频信息进行过滤,节省网络资源以及存储资源。

多年的算法沉淀,准确稳定的识别保障,搭载海康威视“出入口深度学习算法系统”的智慧停车场管理系统已经应用于各种出入口场景,凭借过硬的产品质量和完善的解决方案获得了客户群体的高度认可,也得到了行业的高度评价。

未来海康威视也将持续将更加丰富的产品和智慧停车方案推向客户,请大家继续期待。

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