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车辆轮轴监控识别系统

车辆轮轴监控识别系统根据神经网络图像识别算法与边缘计算加视觉识别技术结合在一起,以保证算法识别的准确性。 车辆轮轴监控识别系统利用前端监控摄像头实时监控视频流上传至系统服务器,车辆轮轴监控识别系统实时读取抓拍图片进行识别与分析。对外输出车辆轮轴数量、车牌或警报信息。 那样,车辆的种类将立即测算轴重,并查询车牌号码这样既避免了有些车主恶意装载货物,还可以拒绝超重和超限额的车辆进到高速路。 车辆轮轴监控识别系统应用最新神经网络算法和云计算来应用已有的监控监控摄像头替代人类的眼睛,并自动识别交通卡口处货车车辆的轮轴数。 车辆轮轴监控识别系统依据输入轮轴识别的数量,限定货车车辆的载重标准和收费标准,以护卫车辆在道路上的安全安全驾驶交通出行高效率。

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    工地车辆未冲洗识别抓拍系统

    工地车辆未冲洗识别抓拍系统主要是对施工工地的出入的车辆进行冲洗监管、冲洗识别、未冲洗告警。工地车辆未冲洗识别抓拍系统 由现场监控摄像头与后台系统构成。 利用前端摄像头正对施工工地进出口对来往车辆实时分析识别清洗情况,将违规未清洗车辆,抓拍报警,并上传到系统后台。近些年,伴随着环境卫生整治规定的不断提升,空气指数日益变成环境监测的关键指标。 因而,对工程车辆的管理至关重要。要确保每辆车离去施工工地时车体环境整洁,不把风沙送到城市道路。 工地车辆未冲洗识别抓拍系统,借助工地现场已经安装好的摄像头对进出工地的车辆实时分析识别,将没有冲洗的车辆信息抓拍记录下来,并且识别车牌信息,向监控后台平台发送相关违规车辆信息数据。 同步将违规车辆信息发送给相关人员的手机上。图片

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    危化品道路运输车辆识别抓拍

    危化品道路运输车辆识别抓拍依据公安机关内部网络设计开发的危化品运输车辆智能化监管综合服务平台,联接国内各地危化品驾驶人员数据库管理,马上把握危化品运输车辆的动态信息,马上预警信息风险性和安全隐患。 本市危化品道路运输企业应改造运输车辆汽车驾驶室、车子前后端、储存罐(车箱)的车辆视频机器设备,并具备及时传送作用。 建立车辆运行监督数字管理服务平台,与本地行业主管部门监管平台对接,进行车子运作智能控制系统检验预警信息,马上提示驾驶员改正违反规定行为。 危化品道路运输车辆识别抓拍软件、安全驾驶线路监管系统软件、安全运行预警信息和自食其力救助系统软件、专用型停车管理系统、货品解决管理方案系统软件、贷款逾期查验警报改正系统软件、驾驶培训文化教育管理方案系统软件和根监管系统软件 ,完成危化品运输车辆的整个过程、无空隙管理。

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    大数据深度学习下车辆厂牌型号识别

    2015年3月,北京文安公司发布了基于大数据下深度学习的机动车厂牌型号识别技术。 车辆身份识别系统是智能交通的重要分支,它需要人工智能、图像处理、计算机视觉、模式识别等相关技术的综合应用。 目前国内的车牌识别技术已经日益成熟,随着智能交通技术应用的不断加深,业界迫切希望提取更多元的车辆信息,除车牌号码外,还需要车辆的厂牌、型号以及颜色等信息特征。 为了得到较高的识别率,要求每一个处理步骤要有很高的准确率,而实际背景复杂,四季、昼夜、晴雨等不同情况的光照以及车辆运动速度的快慢等直接影响车辆图像的成像环节,造成车辆图像颜色失真、车身及车标区域灰度不均匀 、车头区域的定位、变形和倾斜校正、去除运动和成像造成的模糊、车辆特征的定位和识别、海量特征的选取和决策等多个环节来实现。 机动车厂牌型号的识别为违法车辆以及套牌车辆的有效监测提供了有力的手段,为保障人民人身安全和打击违法犯罪行为提供了有效的工具。

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    车辆检测及型号识别,准确率接近90%

    车辆检测及型号识别广泛应用于物业,交通等的管理场景中。通过在停车场出入口,路口,高速卡口等位置采集的图片数据,对车辆的数量型号等进行识别,可以以较高的效率对车型,数量信息等进行采集。 如商场停车位的规划,路况规划,或者公安系统追踪肇事车辆等等。 代码获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 车辆 即可获取。 本项目中,将实现一个车辆检测的工业级系统。 需要利用tensorflow提供的slim图片分类框架和物体检测框架实现一个可以对任意图片进行车辆检测的系统 评价标准 系统要求能检测任意图片并给出合理的输出,需要给出合理的评价指标,例如map等。 可以输出并显示图片中车辆的位置和型号等信息。没有车辆的图片可以给出没有检测到的提示。 本项目用到一个车辆分类的数据集。 推荐的输入方式有: 命令行直接指定待识别文件 搭建一个web系统,使用表单方式上传文件 搭建一个native程序,使用pyqt等GUI框架搭建GUI界面 推荐的输出方式: 将检测结果写入文件 使用matplotlib

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    AI人脸识别车辆识别口罩识别智能分析网关烟火检测算法的配置及使用

    智能分析网关可支持AI视频智能分析功能,通过对场景中的监控视频图像进行智能识别与分析,可提供人脸、人体、车辆、烟火、物体、行为等识别、抓拍、比对、告警等服务,支持对场景中的异常及违规现象进行精准研判、数据分析 近期智能分析网关新增了烟火识别算法,今天来分享一下具体配置及使用步骤。 烟火识别及告警的配置流程如下:1)在算法后台配置好烟火识别算法;2)设置好算法检测区域;3)配置完成后,可以在EasyCVR平台接收到烟火告警通知。 ,如图:图片图片图片图片4)烟火告警的所有历史信息均可以在EasyCVR视频融合平台中【 AI智能分析】-【烟火检测】中查看,如图:图片智能分析网关内置10多种AI算法,具备超强AI算力,可精准抓拍及识别人 、车、物、行为等,实现毫秒级反应,识别度高、误识率低,可支持800万高清分辨率,应用场景十分广泛,包括:通用安防、智慧安监、明厨亮灶、智慧景区、智慧校园、在岗离岗、区域安全监测、加油站安全监管等。

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    联网车辆

    工业标准C-V2X C-V2X(蜂窝式车辆到所有车辆)是一项技术,它将使联网车辆市场充分发挥其潜力。C-V2X是一个增强的3GPP LTE标准,描述了一组支持车辆、基础设施和人之间通信信息的技术。 V2V V2V(Vehicle-to-Vehicle)技术允许车辆相互通信。例如,用例包括在交通转弯处和交叉口发送和接收碰撞警告,以提高交通安全,以及关于紧急制动或静止车辆的警告,以避免追尾碰撞。 V2I V2I(车辆到基础设施)技术允许车辆与道路基础设施(如红绿灯、速度标志和收费站)通信。例如,当驾驶员可以监视红绿灯的状态和改变时间时,他们可以预测何时减速和加速。 这项安全关键服务可通过两种方式提供:利用蜂窝网络,通过智能手机上的应用程序,车辆可以看到行人或骑自行车的人;或车辆和易受伤害的道路使用者之间的直接通信,从而将C-V2X技术直接嵌入智能手机中。 V2N V2N(车辆到网络)技术允许车辆与移动网络通信,通过使用现有的蜂窝基础设施,在车辆(V2N2V)、基础设施(V2N2I)和易受攻击的道路用户(V2N2P)之间实现高度可靠的远距离通信。

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    工地车辆未冲洗识别系统 渣土车清洗检测系统

    工地车辆未冲洗识别系统集成物联网的车辆未冲洗摄录信息内容系统,AI图象识别技术性、大数据技术等新技术。渣土车清洗检测系统识别即将离开施工工地的剩下车辆开展清理监管、清理识别和未清洗警报。 前工业设备对当场进出口和车辆清理台开展实时监控系统系统,捕获和阻拦绕路未清理车辆,根据清理台未清洗车辆,具体清理实际效果未达到标准车辆,并把数据上传到云储存空间进行分析和处理。 车辆在道路上带上沙浆会致使路面二次粉尘污染、过重、沿路撒落的空气污染等状况,应从源头上开展实际操作。 但施工工地数量多,覆盖范围广,集中控制系统难度大,整顿欠缺智能化系统识别和运用,没法得到及时有效的数据。 因而,对新项目车辆的监管越来越非常重要。为了能保证每辆车离去施工工地时车体清理,不容易将风沙带到城市道路。

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    腾讯优图:开放天眼SDK,提供车辆识别、检测、追踪等服务

    腾讯优图面向交通行业推出智能化解决方案,可以检测并追踪车辆和行人、结构化存储车辆和行人信息、自动识别车辆违章行为、自动识别拥堵等路面情况,并提供以图搜车等功能,让交通更有序,让城市更美好。 ? ? 车辆检测 ? 检测典型交通场景下的车辆,兼容不同大小、类型、遮挡情况,支持非机动车的检测识别。基于海量大数据持续迭代调优,全面覆盖卡口、停车场、社区内等各种场景。 车辆追踪 ? 对于机动车,可识别18种车型、200多种品牌、2000多种车系、9种车身颜色,以及年检标等特征。并可判别非机动车的车型:自行车、摩托车/电瓶车、三轮车。车辆部件检测识别等更多属性持续扩充。 可识别实线、虚线、白线、黄线、斑马线等各类车道线。多帧迭代修正,逐步识别车道区域。 实时监控 ? 展示监控画面并对车辆和行人进行检测、追踪,结构化存储车辆和行人信息数据,用于相关数据检索或信息挖掘。 对监控区域内的车辆违章行为进行抓拍和告警,自动识别违章车辆信息。目前支持的违章事件包含车辆压实线、实线变道、发现违章库内车辆等。 路面交通异常预警 ?

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    18M 超轻量图像识别系统,商品、车辆、人脸识别一网打尽!

    图像识别作为深度学习算法的主流实践应用方向,早已在生活的各个领域发挥作用,如安全检查和身份核验时的人脸识别、无人货架和智能零售柜中的商品识别,这些任务背后的关键技术都在于此。 图1 PP-ShiTu应用于商品识别效果示意(开发者应用展示) 然而实现理想的识别效果并不是一件简单的事: 针对海量数据问题而言,如何实现一个通用的方法在不同的数据集中都有很好的表征能力? 识别需求更新频繁,使用单一的分类或者检测模型只能不断增加训练集重训模型,怎样才能降低开发成本,快速跟上迭代步伐? PP-ShiTu核心技术解读 针对以上技术难点,PaddleClas推出的通用图像识别系统PP-ShiTu均可以完美解决,它不仅有高水平的特征学习能力,对新出现的类别也可以在不用重新训练算法的情况下,直接通过配置检索库的方式实现识别 核心功能点如下: 升级版PP-ShiTu大小仅18M,完美支持移动端需求 支持基于C++的服务化部署,部署效率大幅提升 支持移动端Paddle Lite部署教程,手机上也能轻松实现图像识别 图6 手机识别效果展示

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    车辆目标检测

    车辆是视频场景中最关键的对象之一,车辆 和 人 是视频检测永恒的话题。 车辆检测 是车辆分析中关键的一步,是后续进行 车型识别、车标识别、车牌识别车辆特征 的基础。 • 开放训练数据集 (车辆检测): MIT - CBCL 车辆数据集 由 MIT 提供的车辆数据集(2000年),主要用于车辆检测和识别中,共有516张128*128格式为ppm 由丰田汽车主导,目前在测试自动驾驶等识别算法中应用比较多。 实际上,KITTI 已经成为 ADAS行业的 实际效果检测标准。 下载地址:http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/index.php UA-DETRAC 车辆检测和跟踪的大规模数据集,可以作为 KITTI 数据集主要拍摄于北京和天津的道路过街天桥(京津冀场景有福了),并 手动标注了 8250 个车辆 和 121万目标对象外框。

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